概率论之二项分布的应用

初识laTeX

F=maF=ma.

等号,看样子变量是可以直接写的

η\eta and μ\mu
\eta and \mu

特殊符号的写法,使用的是转义字符

ab\frac{a}{b}
\frac{a}{b}

分数,使用frac关键字

aba^b
a^b

指数

aba_b

a_b下标

yt\frac{\partial y}{\partial t}
\frac{\partial y}{\partial t}

partial 偏导数关键字

a^,a^,a,a~\hat a,\widehat a,\overline a,\widetilde a

加^号 输入\hat 或 \widehat

加横线 输入 \overline

加波浪线 输入 \widetilde

任意:\forall, 存在:\exists

服从 \sim

求和 \sum_{n=1}^Na_n

加一个点 \dot{要加点的字母}加两个点\ddot{要加点的字母}

小于等于号直接输入 \le,或,\leq.小于直接<

大于等于号直接输入 \ge 或\geq 大于直接>

乘号 \times

伯努利试验,二项分布

试验EE只有两个可能的结果:A,AA,\overline A,则称EE为伯努利实验
EE独立重复的进行nn次,则称这一串重复独立的试验为nn重伯努利试验,记为EnE^n
(n,0&lt;p&lt;1n为\forall正整数,0&lt;p&lt;1)
Xb(n,p)=k=0XCnkpk(1p)nkX\sim b(n,p)=\sum_{k=0}^XC_n^kp^k(1-p)^{n-k}
概率论之二项分布的应用
例:射击训练命中率0.0020.002独立设计400400次,求他至少命中22次的概率
解: 这是一个400400重伯努利试验,引入XX表示400400次设计中击中目标的次数,即Xb(400,0.02)X\sim b(400,0.02)
P{X2}=1P{X&lt;2}=1P{X=0}P{X=1}P \left\{X \geq 2 \right\}=1-P \left\{X&lt;2 \right\} =1-P\left\{X=0\right\}-P\left\{X=1\right\}
=1C40000.0200.98400C40010.02×0.98399=1-C^0_{400}{0.02}^0{0.98}^{400}-C^1_{400}0.02\times0.98^{399}

在n比较大,p比较小的时候可以用泊松分布近似二项分布一般来说n20,p0.05n\geq20,p\leq0.05就可以取得比较好的近似效果