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二项分布、超几何分布的一些补充

2022-04-16 21:54 作者:匆匆-cc  | 我要投稿


一 超几何分布的附图

        补上超几何分布的图。

二 二项分布的期望的另一种解释

        从独立重复试验的角度来看,二项分布的期望

E(x)%3Dnp

        是很容易理解的。

        因为每一次试验都是独立互不干扰的,而每一次试验的概率均为p,因此n次试验的期望就是np

        那么,超几何分布呢?

三 全概率公式

        考察一个较为简单的模型。

        三个人抽签,三个签分别为1个中奖与2个不中奖。

        那么,抽签的先后是否对中奖概率有影响呢?

        ①对于第一个抽签的人,显然中奖概率P_1%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B3%7D

        ②对于第二个抽签的人,可分以下两种情况讨论:

            i.第一个抽签的人中奖,则第二个人不可能中奖。

            ii.第一个抽签的人未中奖,则第二个人中奖的概率为%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D

            因此,P_2%3DP_1%5Ccdot%200%2B(1-P_1)%5Ccdot%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B3%7D

        ③对于第三个抽签的人,同样有

P_3%3D(P_1%2BP_2)%5Ccdot%200%2B(1-P_1-P_2)%5Ccdot%201%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B3%7D

        所以,抽签顺序对中奖概率无影响。

        该例子本身无特别之处,但我们可以从中得到全概率公式

P(A)%3D%5Csum%5En_%7Bi%3D1%7D%20P(A%7CB_i)P(B_i)

        其中B_i%5Ccap%20B_j(i%5Cneq%20j)%3D%5CvarnothingB_1%5Ccup%20B_2%5Ccup%20%E2%80%A6%5Ccup%20B_n%3D%5COmega

四 超几何分布的期望的另一种理解

        根据全概率公式,容易得到超几何分布中每一件产品抽中的概率都是p

        因而,我们可以猜测(注意:这仅仅是猜测)其概率为np

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