概率分布

概率分布的解释是什么？

概率分布的解释是概率论的基本概念之一，用以表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。 若要全面了解试验,则必须知道试验的全部可能结果。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。若要全面了解试验，则必须知道试验的全部可能结果及各种可能结果发生的概率，即随机试验的概率分布。如果试验结果用变量X的取值来表示，则随机试验的概率分布就是随机变量的概率分布，即随机变量的可能取值及取得对应值的概率。根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。概率分布也称概率分布律，上面的话意思就是，概率分布律可以表示出某一随机变量所有可能结果中的概率。那么一般有两种，一种是连续型变量，一种是离散型变量，当然这两种变量研究的问题也不一样，我们求得概率分布的目的是为了得到该随机变量得到某一离散值的概率，而连续型概率分布则为了得到该变量在某一区域的概率。

概率分布的几种形式

概率分布有两种型别:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布。离散概率分布也称为概率质量函式。概率分布，是指用于表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。若要全面了解试验，则必须知道试验的全部可能结果及各种可能结果发生的概率，即随机试验的概率分布。如果试验结果用变量X的取值来表示，则随机试验的概率分布就是随机变量的概率分布，即随机变量的可能取值及取得对应值的概率。根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。八大概率分布律：0-1分布、二项分布、泊松分布、超几何分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布。

概率分布怎么表示

概率分布表示方法如下：简述概率分布的三种表示方法。概率分布的三种表示方法是列表法、图示法、函数法。(1)列表法即列出对应数据表的办法，通常把随机变量的定义域严格划分为若干个互不重叠但又首尾衔接的区间，同时按序给出每一区间上取值的概率。(2)图示法。若随机变量是连续的，且可在从-∞到+∞整个无限宽的区间上取值的话，其“次数分布”图顶端就会形成一条平滑曲线，而在一个区间(X1，X2)上取值的可能性即概率。(3)函数法即用一个函数表示随机变量与概率之间的关系的方法。概率分布，是指用于表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。若要全面了解试验，则必须知道试验的全部可能结果及各种可能结果发生的概率，即随机试验的概率分布。如果试验结果用变量X的取值来表示，则随机试验的概率分布就是随机变量的概率分布，即随机变量的可能取值及取得对应值的概率。根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。

六种常见分布的概率分布

六种常见分布的概率分布如下：1、离散型分布：0-1分布。只先进行一次事件试验，该事件发生的概率为p，不发生的概率为1-p2、离散型分布：几何分布。在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的概率。详也就是说前k-1次皆失败，第k次成功的概率。3、离散型分布：二项分布在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中A发生的次数，n次试验中事件A恰好发生k次的概率即为二项分布。4、离散型分布：泊松分布单位时间内，某事发生x次的概率5、连续型分布：均匀分布在区间（a，b）上服从均匀分布的随机变量 X，落在区间（a，b）中任意等长度的子区间内的可能性是相同的.6、连续型分布：指数分布描述两次随机事件发生时间间隔的概率分布7、连续型分布：正态分布态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。

关于教育统计学概率分布的一道题目

(1)每门学科组长都有10种选择，所以总的可能性是10^5,同一个人担当所有的概率是 1/10^5=0.00001

(2)一门学科组长是女生的概率是0.4,5门都是的概率(0.4)^5=0.01024

(3)至多2位包含0位，1位，2位。
0位的概率是(0.6)^5=0.07776
1位的概率是C(5,1)*0.4*(0.6)^4=0.2592
2位的概率是C(5,2)*(0.4)^2*(0.6)^3=0.3456
其中C(5,1)=5表示从5门课里面选2门课是女生组长，C(5,2)=10表示从5门课里面选2门课是女生组长
加到一起就是0.68256

(4)至少3位男生就是至多2位女生，所以与(3)答案一样