codecamp

统计 - 负二项分布

假设伯努利试验 - 也就是说,

  1. 有两种可能的结果,

  2. 试验是独立的,和

  3. p,成功的概率,从试验到试验保持不变。

令X表示直到r th 成功为止的试验次数。 然后,X的概率质量函数为:

概率质量函数,p.m.f。 的X由以下概率函数定义和给出:

$ {f(x)= P(X = x)=(x-1r-1)(1-p)x-rpr}

其中 -

  • $ {X} $ =表示直到r th 成功为止的试验次数。

  • $ {P(X = x)} $ = x成功的概率。

对于x = r,r + 1,r + 2,...我们说X遵循负二项分布。

要点

  1. 有(理论上)无穷多个负二项分布。 任何特定的负二项分布取决于参数p的值。

  2. 几何分布是r = 1的负二项分布的特殊情况。

例子

问题陈述:

一家石油公司进行地质研究,表明勘探油井应有20%的机会发油。 第一次攻击是在第三口钻井的概率是多少?

解决方案:

为了找到所请求的概率,我们必须发现P(X = 3)。

注意X实际上是一个几何随机变量,因为我们正在寻找一个成就。 由于几何随机变量只是负二项随机变量的唯一实例,我们将使用负二项式p.m.f发现似然。

对于这种情况,p = 0.20,1-p = 0.80,r = 1和x = 3,这是计算类似的:

$ {P(X = 3)=(3-11-1)(1-p)3-1p1,\\\\ [7pt]
\\ =(1-p)2p,\\\\ [7pt]
\\ = 0.802 \\ times 0.20,\\\\ [7pt]
\\ = 0.128} $

它是在第二个等价的符号,你可以感知一般负二项问题如何减少几何任意变量问题。 无论如何,有一个 13%的机会,第一次攻击超前第三口钻井。


统计 - 概率
统计 - 概率加法定理
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

Statistics Tutorial

Statistics Useful Resources

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }