二項(xiàng)分布等等），如何擬合出它的機(jī)率密度函數(shù)呢？二項(xiàng)分布是一個(gè)用來(lái)解決以下問(wèn)題的模型：兩個(gè)結(jié)果，成功概率為0.26。然后重復(fù)100次，找出成功的概率正好5次？首先，我們需要簡(jiǎn)化問(wèn)題。對(duì)于100件事來(lái)說(shuō)，

二項(xiàng)分布等等），如何擬合出它的機(jī)率密度函數(shù)呢？

二項(xiàng)分布是一個(gè)用來(lái)解決以下問(wèn)題的模型：

兩個(gè)結(jié)果，成功概率為0.26。然后重復(fù)100次，找出成功的概率正好5次？

首先，我們需要簡(jiǎn)化問(wèn)題。對(duì)于100件事來(lái)說(shuō)，恰好5次成功的概率降低到前5次成功，后95次失敗的概率。所以概率應(yīng)該是0.26^5 x 0.74^95。

這是第一種情況的概率。

但是讓我們回頭想想，每種情況的概率是0.26^5 x 0.74^95嗎？

現(xiàn)在我們只需要將上述概率乘以可能的情況。

可能的情況是C（100，5），情況太多了。

所以最終的答案是C（100,5）*0.26^5 x 0.74^95

概率相關(guān)符號(hào)含義

d（x）方差，它是指數(shù)據(jù)偏離平均值的程度，反映了數(shù)據(jù)的波動(dòng)大小

e（x）（數(shù)學(xué)）期望，它是指平均值

B（1，p） 二項(xiàng)分布，概率值1為p

參數(shù)估計(jì)：

點(diǎn)估計(jì)：已知總體X的分布函數(shù)形式，但其中一個(gè)或多個(gè)參數(shù)未知。利用總體x的樣本估計(jì)總體未知參數(shù)值的問(wèn)題稱(chēng)為點(diǎn)估計(jì)問(wèn)題。通常，未知參數(shù)的近似值是由觀測(cè)值計(jì)算出來(lái)的。

矩估計(jì)：X的數(shù)據(jù)期望值無(wú)限接近概率，X^k的數(shù)據(jù)期望值無(wú)限接近概率的k次方。我們可以構(gòu)造K方程來(lái)求解概率密度函數(shù)的參數(shù)；

極大似然估計(jì)：如果有n個(gè)（x1~xn）樣本，則表示這n個(gè)樣本的概率很高。求這n個(gè)樣本的聯(lián)合密度的最大值（導(dǎo)數(shù)等于0）方程解密度函數(shù)參數(shù)；

分類(lèi)：算法，統(tǒng)計(jì)分析

二項(xiàng)分布概率公式P（x=k）=C（n，k）（P^k）*（1-P）^（n-k）n是測(cè)試次數(shù)，K是指定事件的數(shù)量，P是測(cè)試中指定事件的概率。二項(xiàng)分布采用N次獨(dú)立伯努利檢驗(yàn)。在每個(gè)測(cè)試中，只有兩個(gè)可能的結(jié)果，兩個(gè)結(jié)果的出現(xiàn)是相反的，相互獨(dú)立的，與其他測(cè)試結(jié)果無(wú)關(guān)。在每一個(gè)獨(dú)立的檢驗(yàn)中，事件發(fā)生的概率保持不變，這一系列的檢驗(yàn)稱(chēng)為n次伯努利檢驗(yàn)。當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)為1時(shí)，二項(xiàng)分布服從0-1分布。