正态分布知识点总结 二项分布和正态分布的区分？
二项分布和正态分布的区分？
统计学中的二项分布通常指0-1，即结果为是或否。正态分布指概率分布，即一组数字的概率分布。可以理解为倒U形，向两侧蔓延。根据概率的特征来确定数据的分布。
二项分布和正态分布的区分？
我忘了这个。我们来谈谈。就定义而言，它们有不同的适用范围。正态分布是所有分布趋于大样本极限的分布，属于连续分布。二项分布的极限分布为泊松分布，泊松分布的极限分布为正态分布。我不确定这部分。我最好看看这个定义，使它更可靠。
什么是正态分布，二项分布？二者有何区别？
首先，投掷顺序服从0-1分布，投掷n次为二项式分布，当n和P满足一定条件时，正态分布是二项式分布的良好估计。你提到的问题属于假设检验的范畴。根据你的描述，我们要确定的是50%和95%分别代表什么？ 95%在这里很容易理解，这是置信水平，所以alph等于2.5%（双侧检验）。假设数据服从正态分布：50%*n为均值检验，方差未知时可采用t检验。R假设数据服从二项分布：R卡方检验用于直观感受。R的特殊性有待研究。以上只是个人意见，如果有任何权利，请指出。正态分布是连续随机变量的概率分布。泊松分布和二项分布都是离散随机变量的概率分布，泊松分布是二项分布的极限。二项分布是一个独立的伯努利实验，重复N次。当重复次数n较大，成功概率p较小时，泊松分布是二项分布的近似或极限。
正态分布知识点总结 正态分布一定是二项分布吗 二项分布与正态分布的区别
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