4.1. Биномиальное распределение.
Рассмотрим дискретную случайную величину Х , которая принимает значения 0,1,2,…n с вероятностями
![]() | (4.1.1) |
В схеме Бернулли: Х – число наступлений m раз события А в серии из n – независимых испытаний.
Введем в рассмотрение производящую функцию, которая в данном случае имеет вид![]() | (4.1.2) |
Нетрудно заметить, что
.
Придавая значение Z=1, получим
![]() | (4.1.3) |
Подсчитаем числовые характеристики биномиального распределения:
1) математическое ожидание в соответствии с определением выражается формулой:
![]() | (4.1.4) |
Найдем производную производящей функции:
![]() | (4.1.5) |
Придавая значение Z=1, получим
![]() | (4.1.6) |
Из соотношения (4.1.6) следует
![]() | (4.1.7) |
Далее подсчитаем дисперсию
по формуле
. Второй начальный момент определяется формулой
![]() | (4.1.5) |
Умножим производную производящей функции на z:
![]() |
Дифференцируя полученное выражение, получим
![]() |
и вычисляя при Z=1, получим
![]() | (4.1.6) |
Из (4.1.6) нетрудно заметить, что
, тогда:
![]() | (4.1.7) |
![]() | (4.1.8) |
Если р–мало, а п–достаточно большое число, то формулой биномиального распределения пользоваться не удобно.
Еще по теме 4.1. Биномиальное распределение.:
- Билет №8 Биномиальное распределение.
- 5.1.2. Тест, основанный на биномиальном распределении
- Распределение Пирсона (или “хи”-квадрат распределение)
- 5.4. Законы распределения отдельных компонент, входящих в систему. Условные законы распределения.
- 6.3. Закон распределения суммы двух случайных величин. Композиция законов распределения.
- 3.1. Команды получения распределений и описательных статистик3.1.1. FREQUENCIES - получение одномерных распределений переменных
- 1 .4. Основные законы распределения случайных величин
- Распределение Пуассона
- 4.5. Показательное распределение.
- t - распределение Стьюдента
- Плотность распределения.
- Показательное распределение.
- Равномерное распределение.
- Непрерывные распределения вероятностей
- Условные законы распределения.












