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在高尔顿板上数成功次数

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

  1. 漏斗:每放下一颗钢珠,就完成一整组 n 次试验
  2. 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)
  3. 中间的格子:最高的一堆位于期望 np 处
  4. 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。

测验:在高尔顿板上数成功次数(18岁)

  1. 随机变量 X 服从 B(20, 0.3)。它的均值和方差分别是多少?

    • 均值 6,方差 4.2
    • 均值 14,方差 4.2
    • 均值 6,方差 1.8
  2. 下列哪种情况不适用二项分布模型?

    • 将一颗均匀骰子掷 10 次,数出现六点的次数
    • 将一枚均匀硬币抛 8 次,数正面朝上的次数
    • 从一副扑克牌中不放回地依次抽 5 张,数红心的张数
  3. 对于 X ~ B(n, p),结果集中在哪个值附近?

    • np(1−p)
    • n/2
    • np

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数学, 18岁