二項分布的期望方差證明 二項分布方差的詳細證明

2021-10-13 09:10:28 字數 2603 閱讀 5627

前置技能

從組合數公式可以直接推出: \(k\mathrm_n^k = n\mathrm_^\)

同樣地,你可以得到 \((k-1)\mathrm_^ = (n-1)\mathrm_^\) (禁止套娃)

你還要熟悉二項式定理:

\[(p+q)^n = \sum_^n \mathrm_n^k p^k q^

你還要知道二項分布的概率和期望公式:

若 \(x\sim b(n,p)\),則 \(p(x = k) = c_n^k \ p^k \ (1-p)^\),\(e(x) = np\)

回歸正題

第一步當然是定義式啦

\[\begin

d(x) &=\sum_^\left[k-e(x)\right]^ \cdot p_ \\

&=\sum_^(k-n p)^ \cdot \mathrm_^ p^ q^ \\

\end

看到 \((k-np)^2\) 是不是就很想把它拆開?

\[\begin

d(x) &=\sum_^(k^2-2knp+n^2p^2) \cdot \mathrm_^ p^ q^ \\

& =\color^ k^ \cdot \mathrm_^ p^ q^} \\

&\quad -2np \color^ k \cdot \mathrm_^ p^ q^} \\

&\quad +n^2 p^2 \color^ \mathrm_^ p^ q^}

\end

這式子也太長了吧 (#°д°)

首先你肯定會把魔爪伸向 \(\color^ \mathrm_^ p^ q^}\) —— 他就是個二項式定理嘛!

\[\color^ \mathrm_^ p^ q^} = (p+q)^n=1

然後,你看到 \(\color^ k \cdot \mathrm_^ p^ q^}\) 裡面的 \(\color_^}\) 的時候,是不是有把 \(\color_n^k}\) 換成 \(n\cdot\mathrm_^\) 的衝動?

\[\begin

&\color^ k \cdot \mathrm_^ p^ q^} \\

=& \sum_^ k \cdot \mathrm_^ p^ q^ \quad \text\\

=& \sum_^ n \cdot \mathrm_^ p^ q^ \\

=& np \cdot \sum_^ \mathrm_^ p^ q^ \\

=& np \cdot (p+q)^ \\

=& np

\end

現在只剩 \(\color^ k^ \cdot \mathrm_^ p^ q^}\) 了,首先你肯定會故技重施:

\[\begin

&\color^ k^ \cdot \mathrm_^ p^ q^} \\

=& \sum_^ k \cdot k \cdot \mathrm_^ p^ q^ \\

=& \sum_^ kp \cdot n \cdot \mathrm_^ p^ q^ \\

=& np\sum_^ k \cdot \mathrm_^ p^ q^

\end

但是 \(\mathrm_^ p^ q^\) 前面還有個 \(k\) 啊,不能用啊 (ノ`д)ノ

所以,怎麼把這個 \(k\) 搞掉呢???(我認為這是最難的一步,讀者可以停下來思考思考)

你肯定想用 \((k-1) \mathrm_^ = (n-1) \mathrm_^\),但人家是 \(k\mathrm_^\) 不是 \((k-1) \mathrm_^\) 啊

那就……把 \(k\) 拆成 \((k-1+1)\) 吧!(我真是太機智了)

\[\begin

& \color^ k \cdot \mathrm_^ p^ q^} \\

=& np\sum_^ (k-1+1) \cdot \mathrm_^ p^ q^ \\

=& np\sum_^ \left[(k-1) \mathrm_^ p^ q^ + \mathrm_^ p^ q^\right] \\

=& np \left[\sum_^ (k-1) \mathrm_^ p^ q^ + \sum_^n \mathrm_^ p^ q^\right] \\

=& np \left[\sum_^ (n-1)p \cdot \mathrm_^ p^ q^ + (p+q)^\right] \\

=& np \left[(n-1)p \cdot \sum_^ \mathrm_^ p^ q^ + 1\right] \\

=& np \left[(n-1)p \cdot (p+q)^ + 1\right] \\

=& np \left[(n-1)p + 1\right] \\

=& np(np-p+1)

\end

終於!三個部分都推完了!!

\[\begin

&d(x) \\

=&\color^ k^ \cdot \mathrm_^ p^ q^} \\

& -2np \color^ k \cdot \mathrm_^ p^ q^} \\

& +n^2 p^2 \color^ \mathrm_^ p^ q^} \\

=& np(np-p+1) -2np\cdot np +n^2p^2 \\

=& np(1-p)

\end

證畢( ̄︶ ̄)↗

二項分布期望方差證明

w hk 選手啥都不會了。記錄一下。若 x b n,p 有 e x np,d x np 1 p 期望 e x np 直接代入化簡,很簡單,書上也給出了證明。方差還是太菜了。還是非常暴力的展開,拆成兩部分即可。begin d x e x 2 e 2 x sum limits nk 2p k 1 p n...

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