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1機率與統計 - Coggle Diagram
1機率與統計
二項分布
獨立事件定義
P(A⋂B)=P(A)*P(B)
下列三組事件也獨立
A'與B
A與B'
A'與B'
重複試驗定義
重複多次的獨立試驗
二項分布是甚麼?
伯努利試驗
結果為成/敗的實驗
二項分布X~B(n,p)
意義
重複n次伯努力試驗中,成功k次的機率
P(X=k)=Cp(1-p)
k=0,1,2...,n
特色
每次相互獨立
每次成功機率皆相等
二項分布的性質
期望值
np
變異數
np(1-p)
P最高點發生在X=?
np為整數
X=np
np非整數
(n+1)p非整數
[(n+1)p]
(n+1)p為整數
X=(n+1)p-1
X=(n+1)p
隨機的意義
隨機變數X
定義
表各種隨機結果的變數X
種類
離散型
可一一列出
連續型
機率質量函數P(X)
意義
P(X=xi)
X=xi的機率
圖
期望值E(X)、變異數Var(X)與標準差σ(X)
期望值意義
X的加權μ
期望值算法
Σpixi=μ
變異數公式
Σpixi^2-μ^2
Σpi(x-μ)^2
E(X^2)-E(X)^2
期望值與變異數的性質aX+b
期望值
aE(X)+b
變異數
a^2*Var(X)
標準差
|a|σ(X)