高中數學中二項分布與正態分布知道是什麼嗎?會計算相關問題嗎?

2020-12-05 經驗分享者

一、條件概率的計算

解決條件概率問題的步驟:

①判斷是否為條件概率,若題目中出現已知,在……前提下等字眼,一般為條件概率,題目中若沒有出現上述字眼,但已知事件的出現影響所求時間的概率時,也需注意是否為條件概率,若為條件概率,則進行下一步;

②計算概率,這裡有兩種思路:

1) 縮減樣本空間法計算條件概率;

2) 直接利用條件概率的計算公式計算條件概率.

二、相互獨立事件的概率

相互獨立的兩個事件互不影響,符合:

三、二項分布及其應用

二項分布的簡單應用是求n次獨立重複試驗中事件A恰好發生k次的概率;

即其均值和方差的求解既可以利用定義,也可以直接代入上述公式.

四、正態分布及其應用

解決正態分布問題的三個關鍵點:

相關焦點

  • 高中數學離散型分布列問題
    例如扔骰子6次,所出現的點數分別為2,3,3,4,1,5,則點數的平均數是3,但根據各自點數出現的概率1/6計算來的期望並不是3,即執行n次試驗,當n無窮多時,每次試驗的平均數再求平均值就接近於期望,簡言之均值對現有情況進行統計分析,期望是對未來情況的概率估計。以上無聊的概念有助於理解高中數學中常見的分布列。
  • 伯努利分布、二項分布與負二項分布
    相比於正態分布,伯努利分布、二項分布與負二項分布均屬於離散型概率分布。用來表徵,隨機變量取值的概率分布規律。
  • 重回數學:統計與分布之伯努利分布與二項分布
    前文列表重回數學:統計分布之泊松分布重回數學:統計與分布之高斯分布重回數學:排列與組合
  • 一文搞懂「正態分布」所有重要知識點
    今天,我嘗試帶著大家搞懂對於正態分布你需要知道的所有知識點。作為統計學的基礎,我們會主要注重思維理解,複雜的數學計算在此略去。這並非意味著數學不重要,對數學的仔細專研恰恰會特別輔助理解和掌握,只是對於大部分數學基礎不好的同學這個難度不小,所以我們在這裡會儘可能少用難懂的數學理論,用簡單的語言講清最基礎、最重要的邏輯。
  • 教學研討|2.4 正態分布
    ▍來源:網絡 研討素材一一、教學目標1、了解正態分布的意義2、掌握正態分布曲線的主要性質及正態分布的簡單應用3、利用正態分布的性質、特點解決高考中關於正態分布的問題難點:利用正態分布解決實際問題 四、教學過程研討素材二1.教學目標(1)知識與技能目標:理解並掌握(標準)正態分布和正態曲線的概念、意義及性質,並 能簡單應用。
  • 神說,要有正態分布,於是高斯就創造了正態分布 - 徐曉亞然
    我們現在很容易看出來,賭徒的問題是一個簡單的二項分布,這裡就不再做二項分布的科普了。簡單說下,就是一個概率事件中,只有兩種結果,並且結果互斥,我們分析的就是這兩種情況的期望值。於是一個自然而然的問題就出現了,假如我們實驗無數次,這裡的概率又會是什麼樣子呢?
  • 數據正態分布的意義 - CSDN
    什麼是正態分布關於什麼是正態分布,早在中學時老師就講過了。通俗來講,就是當我們把數據繪製成頻率直方圖,所構成曲線的波峰位於中間,兩邊對稱,並且隨著往兩側延伸逐漸呈下降趨勢,這樣的曲線就可以說是符合數學上的正態分布。由於任何特徵的頻率總和都為100%或1,所以該曲線和橫軸之間部分的面積也為100%或1,這是正態分布的幾何意義。
  • 內容範圍:正態分布,泊松分布,多項分布,二項分布,伯努利分布
    內容範圍:正態分布,泊松分布,多項分布,二項分布,伯努利分布簡述:正態分布是上述分布趨於極限的分布,屬於連續分布。其它屬於離散分布。伯努利分布(兩點分布/0-1分布):伯努利試驗指的是只有兩種可能結果的單次隨機試驗。如果對伯努利試驗獨立重複n次則為n重伯努利試驗。
  • 正態分布的常用數據 - CSDN
    如果p值大於0.05(常用顯著水平)即可認定總體服從正態分布。順便說一下,Kolmogorov大神在統計學界可是個裡程碑式的人,1933年,他出版了《概率論基礎》一書,建立了概率論公理結論,這是一部具有劃時代意義的巨著,困擾統計學界幾百年的概率論基本定義的問題得以解決。當然他的貢獻涉及到數學的所有領域,可以說是20世紀最傑出的、最有影響的數學家之一。
  • 徹底理解正態分布——強大的數學分析工具
    每個試圖進入強大的數據科學世界的人都會遇到正態分布。在這篇文章中,我將以一種非常清晰的方式解釋它到底是什麼,我們如何解釋它,以及為什麼它作為一個每個數據科學家都必須意識到的概念具有巨大的重要性。什麼是正態分布?
  • 如果數據分布是非正態的怎麼辦?用切比雪夫不等式呀!
    因為無論是正態分布的性質還是表達式都非常的簡潔:它的均值(mean)、中值(median)和眾數(mode)都相同只需要用兩個參數就可以確定整個分布所以問題在哪呢?這看起來都挺棒的啊,有什麼問題嗎?問題是通常是,你可能會找到特定的數據集分布,這些分布可能不滿足正態性,即正態分布的性質。但由於過度依賴於常態假設,大多數業務分析框架都是為處理正態分布數據集而量身定做的。假設你被要求檢測來自某個流程(工程或業務)的一批新數據是否有意義。所謂「有意義」是指新的數據是否屬於它的「預期範圍」,或者在它的「預期範圍」之內。
  • 什麼是正態分布?知道它有什麼用?
    什麼是正態分布?正態分布(Normal Distribution),也被稱為高斯分布,代表著概率的分布情況,是統計學中的一個重要概念。當一組觀察數據或樣本涉及到「平均」和「偏差」時,它們出現的頻率往往會被描繪成下面這條曲線:圖自百度百科圖中橫軸代表著樣本數值,縱軸則是某一樣本數值對應的出現概率,其中這條曲線即正態分布曲線。
  • 泊松分布與二項分布
    如果我們學習的意義是為了通過考試,那麼我們大可停留在「只會做題」的階段,因為試卷上不會出現「請發表一下你對泊松公式的看法」這樣的題目,因為那樣一來卷子就變得不容易批改。所以現在的大部分考試都會出一些客觀題。而如果我們學習的目的是為了理解一樣東西,那麼我們就有必要停下來去思考一下諸如「為什麼要有泊松分布?」、「泊松分布的物理意義是什麼?」這樣的「哲學」問題。
  • 幾何分布和二項分布有什麼區別?
    ,二項分布和幾何分布經常同時出現,在前面講泊松分布的時候也簡單提到了二項分布。那麼,幾何分布是什麼分布?和二項分布有什麼區別?講泊松分布的時候提到,二項分布的概率公式如下: 大家知道,拋硬幣實驗是最經典的二項分布實驗,一般是求n次拋硬幣實驗中有k(k ≤ n)次正面朝上的概率。而幾何分布和二項分布很像,所適用的條件和二項分布也一樣,不過其計算更為簡單。
  • 正態分布基本概念及Excel實現
    正態分布在統計中至關重要,主要有以下三個原因:正態分布由圖經典鐘形表示。在正態分布中,您可以計算值以一定範圍或間隔出現的概率。但是,由於將連續變量的概率測量為曲線下的面積,因此來自連續分布(例如正態分布)的特定值的確切概率為零。例如,時間(以秒為單位)被測量並且不計數。
  • 關於正態分布和貝塔分布的案例介紹
    打開APP 關於正態分布和貝塔分布的案例介紹 賈恩東 發表於 2020-10-12 11:25:57 正態分布 正態分布,是一種非常常見的連續概率分布,其也叫做常態分布(normal distribution),或者根據其前期的研究貢獻者之一高斯的名字來稱呼,高斯分布(Gaussian distribution)。正態分布是自然科學與行為科學中的定量現象的一個方便模型。
  • 思維模型17 - Normal distribution | 正態分布
    在不確定的世界裡尋找確定性除了大數定律之外,另一個重要的思維模型就是正態分布。生活中影響事物的因素可能太多太多,儘管這些事物的根本原因可能是未知的,但很多事物都近似的服從正態分布。中心極限定理正態分布在生活中非常常見,之所以叫正態分布,從名字就能看出來,正態是從英文 normal 翻譯過來的,英文直譯過來就是正常狀態的分布或最常見的分布。那麼究竟是什麼原因導致正態分布如此常見呢?原因就是中心極限定理。
  • 幾種分布概述(正態分布/卡方分布/F分布/T分布)
    ),若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布,記為N(μ,σ^2)。卡方分布:若n個相互獨立的隨機變量ξ₁、ξ₂、……、ξn ,均服從標準正態分布N(0,1)(也稱獨立同分布於標準正態分布),則這n個服從標準正態分布的隨機變量的平方和
  • 從正態分布到冪率分布
    《連結》和《爆發》提到過,世界由兩個法則構成,一個是高斯法則,也就是正態分布。另一個是冪律法則,可以理解為二八法則,比如20%的人口佔據了80%的社會財富。 我們的世界中絕大部分事物它們發生情況的分布是正態分布(Normal distribution),即在某些情況下發生的可能性是很大的(紅色很高的山峰)。
  • 高中數學中的100個易忘、易錯、易混點梳理
    (1)期望值E= x1p1 + x2p2 + … + xnpn + … ; (2)方差D= ;(3)標準差;[問題]:某人每次投籃投中的概率為0.1,每次投籃的結果是相互獨立的,求他首次投籃投中時所需要投籃次數的分布列及他在5次內投中的概率.*80.你知道二項分布的定義和有關性質嗎?