Биномиальное распределение
Материал из MachineLearning.
Строка 11: | Строка 11: | ||
[[Моменты случайной величины|Моменты]]: | [[Моменты случайной величины|Моменты]]: | ||
- | Математическое ожидание: <tex>MX=np</tex> | + | *Математическое ожидание: <tex>MX=np</tex> |
- | + | *Дисперсия: <tex>DX=np(1-p)</tex> | |
- | Дисперсия: <tex>DX=np(1-p)</tex> | + | *[[Асимметрия]]: <tex>\gamma_1=\frac{1-2p}{\sqrt{np(1-p)}}</tex>; при <tex>p=0.5</tex> распределение симметрично относительно центра <tex>n/2</tex> |
- | + | ||
- | [[Асимметрия]]: <tex>\gamma_1=\frac{1-2p}{\sqrt{np(1-p)}}</tex>; при <tex>p=0.5</tex> распределение симметрично относительно центра <tex>n/2</tex> | + | |
==Асимптотические приближения при больших n== | ==Асимптотические приближения при больших n== |
Версия 08:09, 2 ноября 2009
Содержание |
Определение
Биномиальное распределение - дискретное распределение вероятностей случайной величины , принимающей целочисленные значения с вероятностями:
.
Данное распределение характеризуется двумя параметрами: целым числом , называемым числом испытаний, и вещественным числом , , называемом вероятностью успеха в одном испытании. Биномиальное распределение - одно из основных распределений вероятностей, связанных с последовательностью независимых испытаний. Если проводится серия из независимых испытаний, в каждом из которых может произойти "успех" с вероятностью , то случайная величина, равная числу успехов во всей серии, имеет указанное распределение. Эта величина также может быть представлена в виде суммы независимых слагаемых, имеющих распределение Бернулли.
Основные свойства
- Математическое ожидание:
- Дисперсия:
- Асимметрия: ; при распределение симметрично относительно центра
Асимптотические приближения при больших n
Ссылки
- Биномиальное распределение (Википедия)
- Binomial distribution (Wikipedia)