About: dbkwik:resource/Ad6PeSqJBZ6cqXeuWIi5JA==   Sponge Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : 134.155.108.49:8890 associated with source dataset(s)

AttributesValues
rdfs:label
  • Биномиальное распределение
rdfs:comment
  • Биномиа́льное распределе́ние в теории вероятностей — распределение количества «успехов» в последовательности из независимых случайных экспериментов, таких что вероятность «успеха» в каждом из них равна .
  • Биномиальное распределение — дискретное распределение вероятностей случайной величины , принимающей целочисленные значения с вероятностями где — параметр биномиального распределения, иногда называемый «вероятностью положительного исхода»; одно из основных распределений вероятностей, порождаемых конечным множеством независимых случайных экспериментов (испытаний). подчиняется биномиальному распределению с параметрами . независимых в совокупности. Такая схема проведения экспериментов называется схемой испытаний Бернулли. Случайная величина Моменты биномиального распределения выражаются формулами:
dcterms:subject
dbkwik:ru.math/pro...iPageUsesTemplate
dbkwik:ru.science/...iPageUsesTemplate
Name
  • Биномиальное распределение
Parameters
  • - вероятность «успеха»
  • - число «испытаний»
Type
  • Функция
median
  • одно из
abstract
  • Биномиальное распределение — дискретное распределение вероятностей случайной величины , принимающей целочисленные значения с вероятностями где — параметр биномиального распределения, иногда называемый «вероятностью положительного исхода»; одно из основных распределений вероятностей, порождаемых конечным множеством независимых случайных экспериментов (испытаний). Традиционная интерпретация. Пусть — последовательность независимых случайных величин (так называемых бернуллиевских случайных величин), каждая из которых может принимать лишь два значения и с вероятностями и соответственно. Случайные величины можно трактовать как результаты независимых испытаний, причём в случае «положительного исхода» и в случае «отрицательного исхода» -го испытания. Если общее количество испытаний фиксировано, то такая схема называется испытаниями Бернулли, причём суммарное количество «положительных исходов» подчиняется биномиальному распределению с параметрами . Эвентологическая интерпретация. Проводится множество из случайных экспериментов. В результате -го эксперимента событие наступает с вероятностью или не наступает с вероятностью ; все вместе эти события образуют множество событий независимых в совокупности. Такая схема проведения экспериментов называется схемой испытаний Бернулли. Случайная величина равная сумме индикаторов событий из и интерпретируемая как число событий из множества , наступающих в результате независимых случайных экспериментов, подчиняется биномиальному распределению с параметрами . Производящая функция биномиального распределения — -ая степень бинома , разложение которой в сумму по формуле бинома Ньютона (отсюда название «биномиальное распределение») имеет вид: Моменты биномиального распределения выражаются формулами: Функция распределения биномиальной случайной величины имеет вид где — целая часть , причём справедливо так называемое «нормальное приближение» где — функция распределения стандартного нормального распределения, а равномерно для всех . Существуют и другие нормальные приближения биномиального распределения с остатками более высокого порядка точности. При функция биномиального распределения выражается в терминах функции стандартного нормального распределения асимптотической формулой (теорема Муавра-Лапласа) где — бета-функция Эйлера. Если количество независимых экспериментов велико, а вероятность мала, то биномиальные вероятности приближенно выражаются в терминах распределения Пуассона: При этом если и , то равномерно относительно всех из открытого интервала имеет место асимптотическая формула где . Многомерным обобщением биномиального распределения в теории вероятностей считается полиномиальное распределение.
  • Биномиа́льное распределе́ние в теории вероятностей — распределение количества «успехов» в последовательности из независимых случайных экспериментов, таких что вероятность «успеха» в каждом из них равна .
Alternative Linked Data Views: ODE     Raw Data in: CXML | CSV | RDF ( N-Triples N3/Turtle JSON XML ) | OData ( Atom JSON ) | Microdata ( JSON HTML) | JSON-LD    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3217, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Standard Edition
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2012 OpenLink Software