二项分布 知道置信度 求基础概率 excel

随机变量X服从二项分布b(10,0.3),所以EX=np=10*0.3=3,DX=np(1-p)=10*0.3*(1-0.3)=2.1;随机变量Y服从正态分布N(1,4),所以EY=1,DY=4.因为

巧克力的净含量G符合N(100,0.2)则(G-100)/0.N(0,1)P（99.4

X服从B(3,0.4),故X可取值为0,1,2,3当X=0时,Y=0当X=1,Y=-1当X=2,Y=0当X=3,Y=3所以,Y是个离散型随机变量,可取的值为-1,0,3P（Y=-1）=P(X=1)=C

不管是求置信区间还是假设检验,关键都是构造确定分布的统计量,据此作统计推断.

X--B(n,p)==>p(x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x)Y=e^(mx)==>E(Y)=所有的y求和y*p(y)=所有的x求和e^(mx)*p(x）=所有的x求和e^(mx)*[C(

就是可信度.100%就是一定可信,有公式可以算的.

1,phi(-3/标准差,3/标准差)=99.73%,得出标准差=1phi是标准正太分布累积密度函数2,phi(-2/标准差,2/标准差)=95.45%,标准差还是1另外,99.73%,95.45%,

所谓置信就是让人相信,语出“难以置信”.置信概率又称为置信水平,是针对于某一置信区间而言的,指某件事在这一置信区间发生的可信程度.在标准正态分布中,常见的置信概率分别为68.3%、95.5%和99.7

置信概率网络释义置信概率:confidenceprobability

信度主要是指测量结果的可靠性或一致性.置信度,也叫置信水平.它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度.也就是概率是对个人信念合理性的量度.概率的置信度解释表明,事件本身并没有什么概率,事件之所以指派

听了老道的话

=BINOMDIST(125,500,.04,1)-BINOMDIST(24,500,.04,1)返回0.152201137再问：���Ǵ���0.1076再答：�������------------

有了平均值95.2%,标准偏差2.1%,两个一除就出来了.2.1/95.2=0.022=2.2%.相当于97.8%的合格率,高于0.05的置信概率.选择A

置信概率：一般用1-alpha表示,它是一个接近于1的概率值,表明你得到的置信区间包含真参数的概率.一般常取为95%或者90%或者99%.是预先取定的值.显著性水平：一个预先取定的值,一般用alpha

要注意用到二线分布计算的第一个条件：每个事件和其他事件之间是相互独立的!独立!这里从流水线上抽2个,等于九牛一毛吧,对样本总量本身不会产生影响.而从20个里面抽1个,那剩下19个.19个和20个就不一

取系数k=2,置信概率为68.5%

我认为两者是不一样的.置信度可以理解为是1个结论正确或错误的发生概率的一个界.意味着,发生的概率是在一定的范围内的,但具体的发生概率是多少,并不知道.但有的时候,只要下界足够大,就说明发生的概率很大.

按测量不确定度的定义,合理赋予被测量之值的分散区间是包括全部被测量的测量结果的,即测量结果100%存在于这一区间.这一分散区间的半宽一般用a表示.但是如只要求某个区间只包含其95%的赋予被测量之值,这

估计σ^2好像只用s^2和n就好了,首先构造统计量（n-1)*s^2/σ^2~x^2(n-1),得到双侧置信区间为[(n-1)s^2/x^2(1-a/2)(n-1),(n-1)s^2/x^2(a/2)

在第A列输入0,1,2,...,20B1格内输入：=FACT(20)/FACT(A1)/FACT(20-A1)*POWER(0.2,A1)*POWER(0.8,20-A1)然后拖下来,就可以实现二项分