在高尔顿板上数成功次数
18岁 · 数学
免费开放至 11月18日星期三
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二项分布 B(n, p) 描述 n 次独立试验中成功的次数 X,每次试验成功的概率都是 p。它的期望是 np,方差是 np(1−p),所以结果集中在 np 附近,离它越远越少见。
图中内容
- 漏斗:每放下一颗钢珠,就完成一整组 n 次试验
- 钉子:一次伯努利试验,钢珠向右弹(成功,概率 p)或向左弹(失败,概率 1−p)
- 中间的格子:最高的一堆位于期望 np 处
- 外侧的格子:矮矮的一堆显示结果的离散程度,用方差 np(1−p) 来衡量
示例
- 把一枚均匀硬币抛 10 次并数正面次数:X ~ B(10, 0.5),期望为 5,方差为 2.5。
- 一名罚球命中率 70% 的篮球运动员投 20 次:平均命中 14 次,方差为 4.2。
要点
- 若 X ~ B(n, p):期望 np,方差 np(1−p),且 P(X = k) = C(n, k) p^k (1−p)^(n−k)。
- 只有当各次试验相互独立且成功概率都为 p 时,这个模型才成立。
测验:在高尔顿板上数成功次数(18岁)
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随机变量 X 服从 B(20, 0.3)。它的均值和方差分别是多少?
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下列哪种情况不适用二项分布模型?
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对于 X ~ B(n, p),结果集中在哪个值附近?
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