Top PDF 5-1-2機率與統計-二項分布

5-1-2機率與統計-二項分布

【定義】 1. 二項分布的概念：恰有兩種可能結果（成功與失敗）的隨機試驗稱為白努利試驗﹒一個白努利試驗設其成功的機率為 p﹐執行一次﹐若成功令變數 X = 1 ﹐失敗就令 X = 0 ﹐ 則隨機變數 X 遵循參數為 p 的白努利分布；如果重複執行 n 次﹐並假設各次的成敗獨立﹐而令 n 次試驗中﹐成功的次數為 X﹐則 X = k 時﹐表成功 k 次﹐失敗 n k − 次﹐而每次成功的機率為 p﹐失敗的機率為 1 − p ﹐且 n 次試驗中可任選 k 次成功﹐故 P X ( = k ) = C p k n k (1 − p ) n k − ﹐ k = 0, 1, 2, L , n ﹒我們稱這種型態的隨機變數遵循二項分布﹐其中每次成功的機率 p 及試驗的次數 n 是參數﹒

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5-1-4機率與統計(二)-相關係數

【性質】 1. 避免坐標選取不同產生的視覺差異。 2. 相關係數大約是標準化資料 x i ' , y i ' 相乘後成績的平均。 3. 相關係數為正時，表示大部份資料同號，大部份分布在第一、第三象限，即大於平均數

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5-1-3機率與統計(II)-交叉分析與二維數據分析

響的統計量，來觀察兩個變數之間的相關性強弱。又若不同單位，會影響統計量的大小時，是否統計量越大就表示相關大，則不是很客觀的，故希望能將資料標準化，而不受單位的影響。在觀察相關時，我們也希望知道相關的正或負，所以上述畫出兩變數的平均線的目的，以就是希望能夠觀察出，兩變數之間是呈現正比或是反比，若資料散布於以 ( x , y ) 當新原點，兩變數平均線當新坐標軸的第一象限或第三象限比較多時，我們大約可以知道是呈現正相關，若散布於第二象限或第四象線比較多時，我們大約可以知道是呈現負相關。

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