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二項分佈

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二項分佈
zh-cn:概率;zh-tw:機率質量函數
累積分佈函數
參數 n \geq 0 试验次数 (整数)
0\leq p \leq 1 成功概率 (实数)
Support k \in \{0,\dots,n\}\!
zh-cn:概率質量函數;zh-tw:機率質量函數 {n\choose k} p^k (1-p)^{n-k} \!
累積分佈函數 I_{1-p}(n-\lfloor k\rfloor, 1+\lfloor k\rfloor) \!
期望值 n\,p\!
中位數
眾數 \lfloor (n+1)\,p\rfloor\!
方差 n\,p\,(1-p)\!
偏度 \frac{1-2\,p}{\sqrt{n\,p\,(1-p)}}\!
峰度 \frac{1-6\,p\,(1-p)}{n\,p\,(1-p)}\!
信息熵
動差生成函數 (1-p + p\,e^t)^n \!
特性函数 (1-p + p\,e^{i\,t})^n \!

二項分佈(binomial distribution)是一個離散型機率分佈。它描述n個獨立的伯努利試驗的成功次數。此伯努利試驗成功機率為p。一個分佈X如果服從次數為n,成功機率為p的二項分佈,記作: X ~ B(n, p)

二項分佈的機率質量函數(Probability Mass Function, PMF)如下:

f_X(x)=P[X=k]={n\choose k}p^k(1-p)^{n-k}\quad\mbox{for}\ k=0,1,2,\dots,n

其中

{n\choose k}=\frac{n!}{k!(n-k)!}
  • 平均值np
  • 變異數或方差為npq = np(1 − p)。

[编辑] 參見

Image:Bvn-small.png 概率分布檢視  討論  編輯  歷史 ]
单随机变量 多随机变量
离散概率分布 伯努利分布二項分佈 • Boltzmann • compound Poisson • degenerate • Gauss-Kuzmin • 幾何分佈 • 超几何分布 • 对数分布 • negative binomial • parabolic fractal • zh-cn:泊松分布;zh-tw:卜氏分配 • Rademacher • Skellam • 離散型均勻分佈 • Yule-Simon • zeta • Zipf • Zipf-Mandelbrot Ewens • 多項式分配
连续概率分布 Beta • Beta prime • 柯西分布卡方分佈狄拉克δ函数 • Erlang • 指数分布广义误差分布F-分布 • fading • Fisher's z • Fisher-Tippett • Gamma • generalized extreme value • generalized hyperbolic • 广义逆高斯分布 • Half-Logistic • Hotelling's T-square • hyperbolic secant • 超指数分布 • hypoexponential • inverse chi-square • 逆高斯分布 • inverse gamma • Kumaraswamy • Landau • 拉普拉斯分布 • Lévy • 稳定分布 • logistic • 对数正态分布麦克斯韦-玻尔兹曼分布 • Maxwell speed • 正态分布 • Pareto • Pearson • polar • raised cosine • Rayleigh • relativistic Breit-Wigner • 萊斯分配學生t-分佈三角形分布 • type-1 Gumbel • type-2 Gumbel • 連續型均勻分布 • Voigt • von Mises • 韋氏分配 • Wigner semicircle Dirichlet • Kent • 矩陣常態分配 • 多變量常態分配 • von Mises-Fisher • Wigner quasi • Wishart
其它分布 Cantor • 条件概率 • exponential family • infinitely divisible • location-scale family • marginal • maximum entropy • phase-type • posterior • prior • quasi • 抽樣分配 • singular
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