TAG：几何分布

指在事件A出现的概率为p的贝努里试验中，若以n表示A首次出现时的已试验次数，如首次抽得次品，首次击中目标等，则n为一随机变量，可能取值为1，2，……，其概率分布为： g(k)=p｛n=k｝=qk－1p k=1，2，…… 由于取不同k值时，g(k)形成一个几何级数...

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几何分布（Geometric distribution）是离散型概率分布。其中一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到靠前次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。几何分布是帕斯卡分布当r=1时的特例。 在伯努利试验中，成功的概率为p，若ξ表示出现首次成功时的试验次数，则ξ是离散型随机变量，它只取正整数，且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p (k=1，2，…，0<p<1)，此时称随机变量ξ服从几何分布。它的期望为1/p...

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几何分布的均值为p,方差为(p)/p^几何分布是指在一系列独立的伯努利试验中，试验k次才成功的概率 它的期望为p，即在平均要进行p次实验才能得到一次成功；方差为(p)/p^p为单次试验成功概率 如果需要更深入的了解几何分布的相关知识，可以学习数理统计和概率论等课程...

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几何分布是描述独立重复试验中，靠前次成功所需的试验次数的概率分布。该分布适用于一些实际问题，如掷硬币直到出现正面朝上的次数、在一定范围内不断寻找客户直到成功的营销问题等。几何分布的公式为P(X=k)=(1-p)^(k-1)*p，其中X为试验所需的次数，p为成功的概率，k为试验次数。此公式意味着，如果在前k-1次试验中没有成功，那么第k次一定成功的概率是p。简单来说，几何分布是一种描述试验次数的概率分布，适用于描述独立重复试验中靠前次成功所需的次数...

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“几何分布”来源于几何数列. 几何数列又叫等比数列,是指一个数列从第2项起,每一项与前一项的比是一个定值. P（X=n)=(1-P)^(n-1)P,就是一个等比数列.就把随机变量服从的这种分布称为几何分布. 超几何数列是这样一个数列：从第2项起,每一项与前一项的比是一个关于项数n的有理函数. 例如：a1=2, a/a=n+3,数列{an}就是一个超几何数列. 超几何分布的概率公式是一个超几何数列的形式,所以就把这样的分布叫超几何分布...

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