证明,二项分布、泊松分布,正态分布的可加性质。可详细证明其中之一。

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正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布,属于连续分布。二项分布与泊松分布,则都是离散分布,二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布。即np=λ,当n很大时,可以近似相等。

证明:分享一种利用二项展开式的证法【用C(n,k)表示从n中取出k个的组合数】。

∵[(1+x)^(n1)](1+x)^(n2)=(1+x)^(n1+n2),比较其中x^i的系数,可知,

在展开式[(1+x)^(n1)](1+x)^(n2)中,其系数是∑C(n1,k)*C(n2,i-k),k=0,1,…,i,而在(1+x)^(n1+n2)中,其系数为C(n1+n2,i),

∴∑C(n1,k)*C(n2,i-k)=C(n1+n2,i),(k=0,1,…,i)。

扩展资料:

由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。

为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。(标准正态分布表:标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X(当前值)范围内的面积比例。)

参考资料来源:百度百科-正态分布

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北京羿射旭科技有限公司
2019-11-29 广告
正态分布是一个连续型随机变量的概率分布。 泊松分布和二项分布都是离散随机变量的概率分布,而且泊松分布是二项分布的极限,二项分布是重复n次独立的伯努利实验,当重复次数n很大,而成功概率p很小的时候,泊松分布就是二项分布的近似,或者说极限。。 ... 点击进入详情页
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