二项分布由n和p两个参数决定 两个二项分布随机变量之和的分布？

二项分布由n和p两个参数决定

两个二项分布随机变量之和的分布？

两个二项分布随机变量之和的分布？

两个二项分布想加还是二项分布，n不变，概率p等于两者之和。
设X1服从参数为λ1的柏松分布，
设X2服从参数为λ2的柏松分布。
令TX Y Z,先求x y zt的分布函数F(t)P（x y zt），在对t求导得到p（t）是泊松分布
列一个二项分布的分布列就是
X 0 1 2 ……… n
P C(0)(n)·(1-p)^n C(1)(n)·p·(1-p)^(n-1) …… C(n)(n)·p^n·(1-p)^0
也就是说当n1时,这个特殊二项分布就会变成两点分布,
即两点分布是一种特殊的二项分布

二项分布括号里面的参数什么意思？

若随机变量X服从二项分布B（n,p）, 其中n表示实验的次数，p表示每次实验中，相应事件出现的概率

二项分布的定义？

1在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的是非试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功或失败的试验又称为伯努利试验。实际上，当n等于1时，二项分布就是伯努利分布，二项分布是显著性差异的二项试验的基础。
2在医学领域中，有一些随机事件是只具有两种互斥结果的离散型随机事件，称为二项分类变量，如对病人治疗结果的有效与无效，某种化验结果的阳性与阴性，接触某传染源的感染与未感染等。二项分布就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布。

二项分布的n和p的矩估计量？

二项分布最可能值求法。有条规则是这样的：（n 1）p不为整数时，最可能值为[（n 1）p]；而为整数时，则为（n 1）p和（n 1）p-1。

二项分布的np矩估计值怎么求？

二项分布就是n个两点分布，两点分布的概率是Pp^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函数 Lp^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，构造 lnL∑Xi*lnp (n-∑Xi) ln(1-p)，对p进行求导，令其结果等于0，就是∑Xi/p (n-∑Xi)/(1-p)0，通分后令分母等于0，可以得到p（∑Xi）/n
求极大似然函数估计值的一般步骤：
（1） 写出似然函数；
（2） 对似然函数取对数，并整理；
（3） 求导数 ；
（4） 解似然方程 。
扩展资料：
极大似然估计只是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还要做区间估计。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。