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二项分布与正态分布的关系
二项分布与正态分布的关系
答:
一、两者的图像特点不同:1、
二项分布
的图像特点:当(n+1)p不为整数时,二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值;当(n+1)p为整数时,二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。2、
正态分布的
图像特点:关于μ对称,并在μ处取最大值,在正(负)无穷远...
正态分布和二项分布的关系
?
答:
从数学上讲,
正态分布与二项分布之间有很大的不同:正态分布改宴,是一核桐银种连续分布,而二项分布是一种离散分布
。尽管其绝对的概率分,布形状不同,但事实上,当样本数量足够大时,正态分布与二项分布,有着相当大的相似轮唯度。事实上,一般认为,当样本大小足够大时,若以正态模型估计样本和...
二项分布与正态分布
有什么
关系
啊?
答:
二项分布是重复n次独立的伯努利试验
。在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验,当试验次数为1时,二项分布服从0-1分布。正态分布,也称“常态分布”...
为什么说
二项分布
会
与正态分布
相似
答:
二项分布是离散分布,而正态分布是连续分布
,当二项分布的n值趋向于无穷大时,二项分布近似可以看成正态分布。正态分布的图像是一个钟形曲线,而二项分布的图像为直方图,直方图的顶端可以近似连接成为一条钟形曲线。
二项分布
,泊松
分布和正态分布
三者的联系和区别是什么?
答:
他们的适用范围不同。
正态分布
是所有分布趋于极限大样本的分布,属于连续分布。
二项分布与
泊松分布 则都是离散分布,二项
分布的
极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布。即np=λ,当n很大时,可以近似相等
请问柏松分布、
二项分布和正态分布的
区别和近似
关系
?
答:
正态分布
是一个连续型随机变量的概率分布。泊松
分布和二项分布
都是离散随机变量的概率分布,而且泊松分布是
二项分布的
极限,二项分布是重复n次独立的伯努利实验,当重复次数n很大,而成功概率p很小的时候,泊松分布就是二项分布的近似,或者说极限。
如何将
二项分布
化为
正态分布
答:
故当n很大时,
二项分布
的概率可用
正态分布的
概率作为近似值。何谓n很大呢?一般规定:当pq且nq≥5,这时的n就被认为很大,可以用正态分布的概率作为近似值了。二项分布是离散型分布,概率直方图是跃阶式的。因为x为不连续变量,用概率条图表示更合适,用直方图表示只是为了更形象些。当p=q时图形是...
二项分布
、泊松
分布和正态分布的
区别及联系?
答:
总结起来,
二项分布
、泊松
分布和
几何分布都是离散概率的代表,它们分别处理固定次数的成功概率、独立事件的特定次数和首次成功尝试的次数问题。而
正态分布
则作为连续
分布的
典范,展示了数据分布的典型形态。这些分布为我们解决实际问题提供了有力的工具,是概率论中不可或缺的基础组成部分。
数理统计中的三大
分布
答:
1、正态分布是最常见的连续概率分布,其概率密度函数呈钟形曲线,均值和标准差决定了
正态分布的
形状。在自然界和社会生活中,许多随机变量都服从或近似服从正态分布,例如人类的身高、考试分数等。2、
二项分布
是离散概率分布,描述的是一系列独立的是/非试验,每次试验成功的概率为p,失败的概率为1-p...
二项分布
在什么情况下可以用
正态分布
来近似?
答:
二项分布和正态分布
在概率论中都是常见的离散和连续概率分布。在某些特定条件下,我们可以使用正态分布来近似二项分布,从而简化计算和分析。以下是一些可以使用正态分布来近似二项
分布的
情况:1.大样本情况:当二项分布的试验次数n非常大时(通常认为n大于或等于30),二项分布的形状趋近于正态分布。
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