1樓：阿樓愛吃肉
從兩者的不同點進行區分，二項分佈和正態分佈有3點不同：
一、兩者的影象特點不同：
1、二項分佈的影象特點：當（n+1）p不為整數時，二項概率p在k=[(n+1)p]時達到最大值；當（n+1）p為整數時，二項概率p在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1時達到最大值。
2、正態分佈的影象特點：關於μ對稱，並在μ處取最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點，形狀呈現中間高兩邊低，正態分佈的概率密度函式曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
二、兩者的性質不同：
1、二項分佈的性質：當p≠q時，直方圖呈偏態，pq的偏斜方向相反。如果n很大，即使p≠q，偏態逐漸降低，最終成正態分佈，二項分佈的極限分佈為正態分佈。
故當n很大時，二項分佈的概率可用正態分佈的概率作為近似值。一般規定：當pq且nq≥5，這時的n就被認為很大，可以用正態分佈的概率作為近似值了。
2、正態分佈的性質：由於一般的正態總體其影象不一定關於y軸對稱，對於任一正態總體，其取值小於x的概率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的概率即可。
為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。將一般正態分佈轉化成標準正態分佈。
三、兩者的提出者不同：
1、二項分佈的提出者：二項分佈是由伯努利提出的概念。
2、正態分佈的提出者：c.f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了正態分佈。
2樓：匿名使用者
二項分佈是離散分佈，而正態分佈是連續分佈，當二項分佈的n值趨向於無窮大時，二項分佈近似可以看成正態分佈。正態分佈的影象是一個鐘形曲線，而二項分佈的影象為直方圖，直方圖的頂端可以近似連線成為一條鐘形曲線。
二項分佈超幾何分佈正態分佈,它們分別是什麼東東
二項分佈等等這些是對一些概率問題的命名。概率學是統計學的分支,而統計學又是數專學的分支屬,這些名詞是對特定的概率問題的統稱。具體怎麼運用書上都有,這裡地方也比較小,更重要的是我沒有必要在這裡囉嗦,書上才是經典的解釋。兩點分佈,二項分佈,超幾何分佈,正態分佈的區別 解答 我用個例子幫你解答吧 假設一批...
MATLAB計算二項分佈隨機變數分佈律的方法
binopdf k,n,p 其中,抄 襲k為隨機變數取值,n是貝努裡試驗的重數,p為n重貝努裡試驗中事件a發生的概率。例如,計算六重貝努裡試驗的分佈律,使用如下命令binopdf 0 6 6,0.5 得到計算資料如下 0.0156 0.0938 0.2344 0.3125 0.2344 0.0938...
matlab中關於二項分佈的函式，兩概率事件之和不為一的情況
c n,k p n k q k c n,k p q n p p q n k q p q k p q n c n,k p p q n k q p q k 也就是說，內用 p q n binopdf k,n,p p q 即可容 matlab計算二項分佈隨機變數分佈律的方法 binopdf k，n，p 其...