獨立重復的演算法

⑴ 重復獨立事件的概率

問題出在這是一個間斷型的隨機變數分布，它作為一個函數來講既不連續，更不可能處處可導，不能用連續型的導數正負值判斷單調性方法，望採納。

⑵ 在求獨立重復試驗的概率的公式中，有一個 C（上標為k，下標為n）表示什麼意思它的值怎麼求

你算的不是C（5，2），是A（5，3）
首先你的最後一個因數計算錯誤，N=5，K=2，則N-K+1=4。不是3
其次N（N-1）（N-2）...（N-K+1）計算的是A（N，K）
C（N，K）的演算法是A（N，K）/K！
也就是N（N-1）（N-2）...（N-K+1）/K！
K！=K（K-1）（K-2）...×2×1
以本題為例：C（5，2）=5×4/（2×1）=10

⑶ n次獨立重復試驗中發生k次的概率公式為什麼

對於古典試驗中的事件A，它的概率定義為：P(A)= m/n。

【定義】：如果一個試驗滿足兩條：試驗只有有限個基本結果；試驗的每個基本結果出現的可能性是一樣的。這樣的試驗便是古典試驗。

對於古典試驗中的事件A，它的概率定義為：P(A)= m/n ，其中n表示該試驗中所有可能出現的基本結果的總數目。m表示事件A包含的試驗基本結果數。這種定義概率的方法稱為概率的古典定義.

在一定條件下，重復做n次試驗，nA為n次試驗中事件A發生的次數，如果隨著n逐漸增大，頻率nA/n逐漸穩定在某一數值p附近，則數值p稱為事件A在該條件下發生的概率，記做P(A)=p。這個定義稱為概率的統計定義。

(3)獨立重復的演算法擴展閱讀：

概率具有以下7個不同的性質：

性質1： P(0)=0；

性質2：（有限可加性）當n個事件A1,…,An兩兩互不相容時：P(A1U...UAn)=P(A1)+...+P(An)。

性質3：對於任意一個事件A： P(A)=1-P(!A)。

性質4：當事件A,B滿足A包含於B時：P(B-A)=P(B)-P(A) 。

性質5：對於任意一個事件A， P(A) ≤1；

性質6：對任意兩個事件A和B， P(B-A)=P(B)-P(B∩A) ；

性質7：（加法公式）對任意兩個事件A和B，P(A+B)=P(A)+P(B) -P(B∩A) 。

⑷ 重復獨立事件概率計算公式

在N次獨立重復實驗中事件A恰好發生K次的概率是Cn.k*P^k*(1-P)^(n-k)。
概率（舊稱幾率，又稱機率、機會率或或然率）是數學概率論的基本概念，是一個在0到1之間的實數，是對隨機事件發生之可能性的度量。概率常用來量化對於某些不確定命題的想法。

⑸ 獨立重復試驗概率公式

獨立重復試驗概率公式是：若一次試驗中發生的概率是p，n次獨立重復試驗中發生k次，獨立重復試驗概率=C(n，k）（p^k）（1-p）^（n-k）。
獨立重復試驗指伯努利試驗，是在同樣的條件下重復地、相互獨立地進行的一種隨機試驗，其特點是該隨機試驗只有兩種可能結果：發生或者不發生。假設該項試驗獨立重復地進行了n次，那麼就稱這一系列重復獨立的隨機試驗為n重伯努利試驗，或稱為伯努利概型。

⑹ 獨立重復概率公式

n是試驗總數；k是事件A出現的次數，k為A單次出現的概率

⑺ 獨立重復實驗中的標准差是什麼（公式）

標准差是方差開方後的結果(即方差的算術平方根) 假設這組數據的平均值是m 方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+...+(xn-m)^2]