贝努利试验
如果一类事件满足如下条件, 那么就可以被称为贝努利实验
- 只有2个结果
- 每个结果的概率恒定 (不能每次实验概率都变动,那就太复杂了)
- 每次实验相互独立(没有干扰)
比如
- 抛出硬币
- 不同人做某个医学检验的结果, 分为阴性,阳性
二项分布
做 次贝努利实验后, 某个结果出现次数的概率分布。
比如, 有一个公平的硬币(正反面出现概率都是 0.5), 抛出100次后, 出现1次正面的概率, 2次正面的概率,... , 100次正面的概率 的组合就构成了一个二项分布。
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上图显示了100次抛硬币了, 出现 n 此正面的概率。 可见出现50次正面的概率是最高的。
注意
在使用贝努力实验的时候, 要注意
- 概率不一定非要是 50%, 可以是 10%, 也可以是 99%
- 各个实验要独立, 有时候这个条件并不好满足。
R函数
1.密度函数
dbinom(x, size, prob, log = FALSE)
- 分布函数
pbinom(q, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
- 百分点函数
qbinom(p, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
- 生成二项分布数据
rbinom(n, size, prob)
参考文献
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