负二项分布与二项分布
几种常见的分布
应用：假设检验。
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各种分布之间的关系
Gamma分布与指数分布、正态分布
当gamma分布的形状系数k为正整数时，gamma分布可看作k个独立的指数分布 之和，当k趋向于较大数值时，分布近似于正态分布。
在Gamma分布中：k=n（正整数）时的gamma分布可以看作n个独立的k=1的 gamma分布（即指数分布）之和，按照中心极限定理，独立同分布随机变量 之和趋于正态分布。
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六、Gamma分布
E[X]=
D[X]=
应用：用于描述随机变量X等到第K件事发生所需等候的时间。
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七、瑞利分布(Rayleigh distribution)
定义：当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分 布时，这个向量的模呈瑞利分布。
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ห้องสมุดไป่ตู้
四、对数正态分布
定义：如果一个随机变量的对数服从正态分布，那么该随机变量服从对数 正态分布。
应用：金融保险业、投资收益计算等。
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五、柯西分布(Cauchy distribution)
应用：主要应用于物理学中，它是描述受迫共振的微分方程的解。在光谱学中， 它用来描述被共振或者其他机制加宽的谱线形状。
应用：在自然情况下，均匀分布极为罕见。在实际问题中，当我们无法区分在 区间内取值的随机变量取不同值的可能性有何不同时，我们就可以假定随机变 量服从区间上的均匀分布。
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三、指数分布(Exponential distribution)
几种常见的分布
十一、几何分布
定义：在第 n 次伯努利实验，才得到第一次成功的机率。更详细的说是：n 次伯努利试验，前 n-1 次皆失败，第 n 次才成功的概率。
应用：射击比赛等。
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十二、超几何分布
定义：在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所 得次品数X=k，是一个随机变量：
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十、负二项分布(Negative binomial distribution)
定义：已知一个事件在伯努利试验中每次的出现概率是p，在一连串伯努利 试验中，一件事件刚好在第r + k次试验出现第r次的概率。
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取r = 1，负二项分布等于几 何分布。其概率质量函数 为
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六、Gamma分布
E[X]=
D[X]=
应用：用于描述随机变量X等到第K件事发生所需等候的时间。
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七、瑞利分布(Rayleigh distribution)
定义：当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分 布时，这个向量的模呈瑞利分布。
应用：瑞利分布常用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接受包络统 计时变特性。如两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。
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各种分布之间的关系
Gamma分布与指数分布、正态分布
当gamma分布的形状系数k为正整数时，gamma分布可看作k个独立的指数分布 之和，当k趋向于较大数值时，分布近似于正态分布。
在Gamma分布中：k=n（正整数）时的gamma分布可以看作n个独立的k=1的 gamma分布（即指数分布）之和，按照中心极限定理，独立同分布随机变量 之和趋于正态分布。
负二项分布在统计学中的应用与解释
负二项分布在统计学中的应用与解释统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域。
负二项分布作为一种常见的概率分布模型，在统计学中具有重要的应用和解释。
本文将探讨负二项分布在统计学中的应用，并对其进行解释。
一、负二项分布的定义与特点负二项分布是二项分布的推广，用于描述在一系列独立的伯努利试验中，直到出现r次成功为止所需要的试验次数。
负二项分布的概率质量函数为：P(X=k) = C(k-1, r-1) * p^r * (1-p)^(k-r)，其中C(n, r)表示从n个元素中选取r个元素的组合数，p表示每次试验成功的概率。
负二项分布的特点在于它是离散型的，且具有两个参数：成功次数r和成功概率p。
成功次数r决定了试验需要进行的次数，成功概率p则决定了每次试验成功的概率。
负二项分布的均值和方差分别为μ = r/p和σ^2 = r(1-p)/p^2。
二、负二项分布的应用1. 生产质量控制在生产过程中，我们常常需要检验一批产品中有多少个是合格品。
负二项分布可以用于描述在连续抽样检验中，需要进行多少次抽样才能得到指定数量的合格品。
通过分析负二项分布，我们可以评估生产过程中的合格率，并制定相应的质量控制策略。
2. 故障率分析在可靠性工程中，我们经常需要分析设备的故障率。
负二项分布可以用于描述在一定时间内，设备发生多少次故障。
通过对负二项分布的分析，我们可以评估设备的可靠性，并采取相应的维护措施，提高设备的可靠性。
3. 客户满意度调查在市场调研中，我们常常需要评估客户对产品或服务的满意度。
负二项分布可以用于描述在一系列调查中，需要进行多少次调查才能得到指定数量的满意度高的客户。
通过分析负二项分布，我们可以估计客户满意度的分布情况，并制定相应的改进措施，提高客户满意度。
三、负二项分布的解释负二项分布的解释涉及到两个方面：试验次数和成功概率。
试验次数表示在一系列独立的伯努利试验中，直到出现r次成功为止所需要的试验次数。
概率论常用的离散分布
目 录
• 引言 • 二项分布 • 泊松分布 • 超几何分布 • 几何分布 • 负二项分布
01 引言
离散分布的定义
离散分布：离散随机变量所有可能取 值的概率分布。
离散分布描述了随机变量取各个可能 值时所对应的概率。
离散分布的应用场景
统计学研究
离散分布在统计学中有着广泛的应用，如人口普 效之 前所经历的试验次数。
02
在生物统计学中，负二项分布可以用于描述在一定时间内捕获
猎物的数量或者在一定时间内发生的事件次数。
在金融领域，负二项分布可以用于描述股票价格在一定时间内
03
上涨或下跌的次数。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
它以法国数学家西莫恩·德尼·泊松的名字命名，他在19世纪中叶首次研究了这种 分布。
泊松分布的性质
泊松分布具有离散性和随机性， 适用于描述在一定范围内随机 事件的次数。
泊松分布的概率函数由两个参 数决定：均值和方差。
当随机事件的概率保持不变且 相互独立时，泊松分布成立。
泊松分布在现实生活中的应用
泊松分布在统计学、物理学、 生物学、经济学等领域有广 泛应用。
在网络请求中，直到得到响应所需要的请求次数可以服从几何分布。
自然选择与遗传
在生物进化过程中，自然选择对某一性状的选择压力可以用几何分 布来描述。
06 负二项分布
负二项分布的定义
负二项分布是一种离散概率分布，描 述了在成功达到某一目标之前需要进 行的独立、同分布的伯努利试验次数。
负二项分布的概率质量函数为 P(X=k) = (n+1) choose k * p^k * (1p)^(n+1-k)，其中 X 表示试验次数， k 表示成功次数，n 表示试验次数上 限，p 表示每次试验成功的概率。
常用概率分布间简介
其中 c 为常数，解方程（1）得
f ( ) c f ( )
f
(
)
k
e
1 2
c
2
，
k
为常数.
为使 f ( ) 为概率密度函数，
f
( )d
1，
即
k
e
1 2
c
2
dy
1
故必须 c 0 ，不妨令 c 1 （ 0 ），代入（2）解得 2
k 1 ， 2 Biblioteka 于是f ( ) 1
2
e2 2 ， R ，
2
这是均值为 0，方差为 2 的正态分布的概率密度函数.
.
X
~
N(0, 2)
,
则Y
X2
~
Ga(
1 2
,
1 2
2
)
.
（1） （2）
Ga( n , 1) 2(n) . 22
m
Xi ~ N(0,1) , i 1,2,,n 且相互独立 , 则 X
X
2 i
~
2(n) .
i 1
⒊ 相当误差（比率）的概率分布
m
设
Xi
~
N(0, 2 ) ，i
1,2,, m,m 1,,m n且相互独立，则
i 1
二、随机误差的概率分布
⒈ 高斯随机误差模型 随机变量的高斯分解
可观测的指标
X
不可观测的随机干扰
指标的标准值(生产控制参数,理论均值)
原始测量误差的概率分布
由棣莫弗提出，高斯推证，拉普拉斯再证，原始测量误差的概率分布为：
~ N (0 , 2 )
高斯的推证要点如下：
设测量误差 X 的密度函数为 f ( ) ，由“最大后验概率”的原则得
几种常见的分布
2020/6/20
a
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分类
连续型随机分布
◆ 正态分布、均匀分布、指数分布、对数正态分布、柯西分布、 Gamma分布、瑞利分布、韦伯分布
离散型随机分布
◆ 二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布
三大抽样分布
◆ 卡方分布、F分布、t分布
分布之间的关系 大数定理、中心极限定理
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八、韦伯分布（Weibull distribution）
定义：韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。
= 应用：可靠性和失效分析、极值理论。
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九、二项分布(Bernoulli distribution)
应用：n 次试验在相同条件下进行，各个观察单位的结果相互独立，且只能 具有相互对立的一种结果，二项分布常用于医学领域。当n→∞时，二项分布 近似于正态分布。（注：0-1分布是特殊的二项分布）
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十、负二项分布(Negative binomial distribution)
定义：已知一个事件在伯努利试验中每次的出现概率是p，在一连串伯努利 试验中，一件事件刚好在第r + k次试验出现第r次的概率。
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取r = 1，负二项分布等于几 何分布。其概率质量函数 为
应用：假设检验。
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各种分布之间的关系
Gamma分布与指数分布、正态分布
当gamma分布的形状系数k为正整数时，gamma分布可看作k个独立的指数分布 之和，当k趋向于较大数值时，分布近似于正态分布。
6第六章二项分布22
S p = p (1 p ) / n
率的标准误与样本率和样本大小的关系如何? 率的标准误与样本率和样本大小的关系如何? 率的标准误的用途: 率的标准误的用途: ①衡量率的抽样误差 ②衡量样本率的可靠性 ③估计数总体率的可信区间 率的假设检验. ④率的假设检验.
2.二项分布的图形 2.二项分布的图形 (1)π=0.5,对称分布; 0.5,对称分布;
一,二项分布的适用条件和性质 (一)二项分布的适用条件 1.两种结果相互对立; 1.两种结果相互对立 两种结果相互对立; 2.已知固定的π和 n; 2.已知固定的 已知固定的π 3.各次试验相互独立. 3.各次试验相互独立 各次试验相互独立.
(二)二项分布的性质 1.二项分布的均数和标准差 二项分布的均数和标准差 1.绝对数形式: 均数 绝对数形式: 绝对数形式
所有可能结果 生 生 生 生 生 死 生 死 生 死 生 生 生 死 死 死 生 死 死 死 生 死 死 死 合计 每组小白鼠的死亡和生存只数及其概率 每种结果的概率 死亡数 不同死亡数的概率 0.008 0 0.008 0.032 0.032 1 0.096 0.032 0.128 0.128 2 0.384 0.128 0.512 3 0.512 1.000 1.000 -
例6-1 某种药物治疗某种非传染性疾病的 有效率为0.70,无效率为 有效率为 ,无效率为0.30.今用该药治疗该疾 . 病患者10人 试分别计算这10人中有 人中有6人 病患者 人,试分别计算这 人中有 人,7人,8 人 人有效的概率. 人有效的概率.
10! 6 10 6 P (6) = 0.70 (1 0.70) = 0.20012 6!(10 6)! 10! 7 10 7 P (7) = 0.70 (1 0.70) = 0.26683 7!(10 7)! 10! 8 10 8 P (8) = 0.70 (1 0.70) = 0.23347 8!(10 8)!
二项分布 通俗解释
二项分布通俗解释一个事件必然出现，就说它100%要出现。
100%=1，所以100%出现的含义就是出现的概率P=1。
即必然事件的出现概率为1。
如果掷一枚硬币，正面向上的结局的概率为0.5 。
反面向上的结局的概率也是0.5 。
那么出现正面向上事件或者反面向上事件的概率就是0.5+0.5=1 ，即二者必居其一。
如果掷两次硬币，根据独立事件的概率乘法定理那么两次都是正面（反面）向上的概率是0.5×0.5=0.25。
另外第一个是正第二个是反的出现概率也是 0.5×0.5=0.25。
同理第一个反第二个正的出现概率也是0.5×0.5=0.25。
于是一正一反的概率是前面两个情况的和，即 0.25+0.25=2×0.25=0.5 。
它们的合计值仍然是1。
列成表就是：注意到代数学中 (a+b)^2=a^2+2ab+b^2, 而在a=0.5，b=0.5时，有 1^2=(0.5+0.5)^2=0.25+2×0.5×0.5+0.25=1。
这说明掷两次硬币的各个结局的出现概率可以通过对二项式的平方展开而得到。
顺此，对于掷n次硬币的各种结局的出现概率也可以通过对二项式的n次方的展开而得到。
例如n=3时,有（注意0.5×0.5×0.5=0.125）1^3=(0.5+0.5)^3=0.125+3×0.125+3×0.125+0.125 =0.125+0.375+0.375+0.125 = 1。
二项式展开的牛顿公式表示为：(a+b)^n=a^n + … + [n!/m!(n-m)!][a^(n-m)b^m]+ … + b^n (其中m=1,2,……n-1)。
即这种类型的问题（如掷多次硬币）的概率分布恰好可以用二项式展开的牛顿公式表示。
而这也就是为什么把这种概率分布类型称为二项分布的原因。
如果a，b并不等于0.5，那么只要把A事件出现的概率以p代入，把B事件的出现概率以(1-p)代入，以上公式仍然正确，（a+b仍然=1）。
概率与数理统计2-4
四. 超几何分布
1、定义 N 件产品中,有M件次品,不放回地 任取 n 件产品, 其中含有 次品的件数X的 概率分布为
P( X k ) C C
k M
nk N M
/ C , k 0,1, 2,..., r
n N
其中 M N , n N , r min{M , n} ，则称 X服从超几何分布。记为 X ~ H (n, N , M )
有放回抽样.
2 、 0 – 1 分布 (两点分布)
X P
1 0 p 1-p
k 1 k
0<p<1来自或P( X k ) p (1 p) , k 0, 1
注: 0–1 分布是 n = 1时 的二项分布, 即b(1, p) 应用 凡试验只有两个结果, 常用0 – 1 场合 分布描述, 如产品是否合格、人 口性别统计、系统是否正常、电力消耗 是否超标等等.
解 令X 表示5000次射击中的命中次数, 则 X ~ b( 5000, 0.001 ) 令 np 5 5 5 5 5 5 4995 P( X 5) C5000 (0.001) (0.999) e 5!
5 5 P( X 1) 1 P( X 0) 1 e 0.993. 0! 注: 此结果可直接查 P421 附表1 泊松 分布表得到，它与用二项分布算得的结果 仅相差万分之几.
• 0
x
设 X ~ b(10, 0.2)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 .107 .268 .302 .201 .088 .027 .0.006 .001 < .001 P
0.302
由图表可见 , 当 k 2 时， 分布概率值最大
P 10 (2) 0.302
二项分布与负二项分布
第四周常见随机变量这一周我们介绍几种常见的随机变量。
我们希望能够从各种随机变量产生的机理角度进行说明，从而使它们的性质展开更加自然，同时也能更深入地理解它们之所以常见的内在原因。
本周学习的分布包括：二项分布，负二项分布，泊松分布，几何分布，指数分布，正态分布。
************************************************************4.1二项分布与负二项分布伯努利（Bernoulli）试验一个随机试验只有“成功”和“失败”两种可能的结果，其中出现“成功”的概率为()01p p <<，则称此随机试验为一个参数为p 的伯努利试验。
由参数为p 的伯努利试验定义一个随机变量X ，,,10X ⎧=⎨⎩伯努利试验成功否则则称X 是参数为p 的伯努利随机变量，或称X 服从参数为p 的伯努利分布。
************************************************************例4.1.1抛一颗均匀色子，如果出现偶数点称为试验“成功”，出现奇数点为试验“失败”，则随机变量,,,10X ⎧=⎨⎩抛出的点数为偶数抛出的点数为奇数.是一个参数为12p =的伯努利随机变量。
************************************************************************二项分布将参数为p 的伯努利试验独立地重复n 次，定义随机变量X 为试验成功的次数，则X 的分布律为:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n kp p p p p n k 210210，其中()k p P X k ==k n C =()1n k k p p --,0,1,,k n = 。
此分布即称为二项分布，记为()~,X B n p ，也称X 服从参数为(),n p 的二项分布。
利用二项式定理可验证：()()00111n n n n k k k k n k k p C p p p p -===-=+-=⎡⎤⎣⎦∑∑，************************************************************例4.1.2甲、乙两棋手约定进行10局比赛，每局棋甲获胜的概率是0.6，乙获胜的概率为0.4。
负二项分布的几何意义
负二项分布的几何意义
负二项分布的几何意义
一、什么是负二项分布？
负二项分布是指当一组随机变量的元素数量由独立的二项分布决定时，每个元素的概率分布可以描述为负二项分布。
二、负二项分布的几何意义
负二项分布描述了一个数值序列中每个元素出现的概率，它是描述这个序列中元素出现频率的有效数学模型。
从几何意义上来说，负二项分布可以根据它表示的数学模型，用来描述某一数值序列中元素出现的概率分布情况，从而把这种概率分布情况形象化表示出来，有助于我们理解概率分布情况。
另外，负二项分布也可以用于评估统计模型的准确性，从而有助于我们评估及优化统计模型的准确性。
三、负二项分布的特点
负二项分布是一种独立分布，它的性质有：
（1）负二项分布是中心极限定理的一种特殊情况，对于一个随机变量的均值近似服从负二项分布。
（2）负二项分布的标准偏差是其均值的平方根，两者之间有协方差关系。
（3）负二项分布的分布性质满足互斥条件，即负二项分布的概率总和为1，任何元素的出现概率的总和不能超过1.
四、负二项分布的应用
负二项分布可以应用于多个领域，其中包括：
（1）统计分析：可以用来评估统计模型的准确性，从而优化统计模型的准确性。
（2）数据挖掘：可以用来对大量数据进行有效的分析，从而发现有价值的数据。
（3）信号处理：可以用来分析复杂信号的频率分布情况，从而提高信号处理的效果。
零膨胀负二项
零膨胀负二项零膨胀负二项是一个在概率论和统计学中常用的离散概率分布。
在本文中，我们将深入探讨零膨胀负二项分布的性质、应用场景以及其与其他概率分布的关系。
通过详细的解释和实例分析，我们将帮助您全面理解这个概念。
1. 什么是零膨胀负二项分布？零膨胀负二项分布（Zero-Inflated Negative Binomial distribution）是一种由两个部分组成的混合分布。
它将两个概率分布结合在一起，以模拟具有过量零值的计数数据。
这个分布通常用于描述稀有事件的发生次数，并且比负二项分布更适合具有过度零值的数据。
2. 零膨胀负二项分布的特点2.1 负二项分布部分：与负二项分布类似，零膨胀负二项分布描述了成功次数的分布，并且具有两个参数：成功次数的期望值（μ）和成功概率（p）。
2.2 零膨胀部分：零膨胀负二项分布引入了一个额外的机制来模拟零值的过度出现。
这部分通常被描述为零膨胀分布，可以是离散分布或连续分布，如泊松分布或正态分布。
3. 零膨胀负二项分布的应用场景3.1 生态学研究：零膨胀负二项分布适用于描述物种的出现次数，特别是在对少见物种进行调查时。
3.2 医学研究：在疾病流行病学研究中，零膨胀负二项分布可用于建模疾病的发病率和传播程度。
3.3 保险和风险管理：零膨胀负二项分布可以用来估计个体保险索赔的分布，以便计算风险和定价保险产品。
4. 零膨胀负二项分布与其他概率分布的关系4.1 负二项分布和泊松分布：与负二项分布类似，在零膨胀负二项分布的零膨胀部分中，泊松分布可以用于描述零值的分布。
4.2 零膨胀负二项分布和二项分布：二项分布是零膨胀负二项分布的一个特例，当零膨胀部分的概率为0时，即不存在过量的零值。
总结和回顾：零膨胀负二项分布是一个用于建模稀有事件发生次数的概率分布。
它结合了负二项分布和零膨胀分布的特点，适用于具有过量零值的计数数据。
在许多领域，如生态学、医学研究和风险管理中，零膨胀负二项分布都具有广泛的应用。
8-1-2 交通流参数的负二项分布
P( X k ) p * C
k 1 r k 1
p
k 1
(1 p)
k 11
r
P( X k 1) p * C
两式相除，得
k 11 k 11r
p
(1 p)
r
2 k 2 r p * Ckk p ( 1 p ) r 2
1 Ckk P( X k ) k r 1 r 1 k 2 * p *p P( X k 1) Ck r 2 ( r 1) * (k 1)
• 解：根据表中数据，可作出虚线散点图:
70 60 50 40 30 20 10 0
辆
到达车辆数-到达频次
次
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
• 解：根据表中数据，可知： 观测频数：N f i 489
i 0
12
样本均值： x
___
x
i 0 12 i 0
12
k r 1 r 1 k Nb( r, p ) f ( k ; r, p ) p * r 1 * p * (1 p )
3、交通参数的负二项分布：
在固定观测间隔内，到第r次观测到车辆到达时，车辆到达 的次数r-1(车辆没到达的次数k)的概率。
P( X k ) p * C
1 49 k 48 Ck49 * 0 . 843 * ( 1 0 . 843 ) C448 * 0.84349 * (1 0.843 )440 491
【精】几种常见的分布
十三、泊松分布（Poisson ion）
应用：泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某 一服务设施在一定时间内到达的人数， 交换机接到呼叫的次数，汽车站台 的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产品上的缺陷 陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布数等。
应用：瑞利分布常用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接受包络统 计时变特性。如两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。
八、韦伯分布（Weibull distribution）
定义：韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。
= 应用：可靠性和失效分析、极值理论。
九、二项分布(Bernoulli distribution)
应用：n 次试验在相同条件下进行，各个观察单位的结果相互独立，且只能 具有相互对立的一种结果，二项分布常用于医学领域。当n→∞时，二项分布 近似于正态分布。（注：0-1分布是特殊的二项分布）
十、负二项分布(Negative binomial distribution)
定义：已知一个事件在伯努利试验中每次的出现概率是p，在一连串伯努利 试验中，一件事件刚好在第r + k次试验出现第r次的概率。
应用：主要应用于物理学中，它是描述受迫共振的微分方程的解。在光谱学中， 它用来描述被共振或者其他机制加宽的谱线形状。
六、Gamma分布
E[X]=
D[X]=
应用：用于描述随机变量X等到第K件事发生所需等候的时间。
七、瑞利分布(Rayleigh distribution)
定义：当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分 布时，这个向量的模呈瑞利分布。
二项分布和负二项分布的关系
二项分布和负二项分布的关系嘿，你知道二项分布和负二项分布吗？这俩就像是数学世界里一对性格迥异却又有着千丝万缕联系的兄弟。
先说说二项分布吧，它就像是一个老实巴交的小工匠。
每次试验就像这个小工匠做一件小活儿，只有成功和失败两种结果，就好比小工匠做活儿要么做好了，要么搞砸了。
这个小工匠做n次活儿（试验），每次成功的概率都是p，那最后成功k次的概率就由二项分布来掌管啦。
就好像这个小工匠的命运，成功k次是在这n次尝试里的一种固定安排。
比如说扔硬币，扔n 次，正面（假设为成功）出现k次的概率，那就是二项分布在起作用啦。
再看看负二项分布呢，这可就像是一个有点逆反心理的家伙。
它也是关于试验的，但它是在等着失败r次的时候，看总共进行了多少次试验。
这就好比有个人在玩一个奇怪的游戏，他要等到输r次，然后看看一共玩了多少把。
如果说二项分布是规规矩矩地看成功的次数，那负二项分布就是剑走偏锋，从失败的角度来计算总共的试验次数。
这二项分布和负二项分布啊，就像是白天和黑夜。
二项分布光明正大地在那数成功的次数，负二项分布却在黑暗里（从失败角度）捣鼓总共的试验次数。
而且它们之间还有一种很有趣的联系，就像两个住在对门的邻居，虽然做事方法不同，但是彼此之间是有关联的。
从某种意义上说，负二项分布像是二项分布的一种“反转”。
要是把二项分布比作一个正儿八经走大路的人，负二项分布就像是一个不走寻常路，专门从旁边小道绕着走的调皮鬼。
但他们的目的地其实是相关的，只是走的路线不一样罢了。
你要是把成功和失败想象成两种颜色的球，二项分布就是在给定一堆球里，数某种颜色球的个数；而负二项分布就是在等着另一种颜色的球出现一定个数的时候，看看一共拿了多少个球。
它们在概率这个大舞台上，就像两个风格不同的演员。
二项分布演着那种规规矩矩的角色，负二项分布则扮演着有点怪诞、从不同角度思考的角色。
可不管怎么说，它们都是概率家族里不可或缺的成员，共同演绎着概率世界里各种各样有趣的故事呢。
负二项分布和二项分布的关系
负二项分布和二项分布的关系负二项分布和二项分布的关系就像是两位老朋友，虽然各自的个性有些不同，但总能在一起玩得很开心。
想象一下，二项分布就像那种精明能干的老大，总是有条不紊地计算着每一次成功的机会。
比如，你想在抛硬币的时候，能出现多少次正面，这就是典型的二项分布，它告诉你在一定次数的抛掷中，成功的几率有多高。
就像是玩游戏，成功的次数都是可以预期的。
每次扔出去，你都心里有数，知道大概能有多少次是你期待的结果。
而负二项分布呢，就像是那个爱搞事情的朋友，事情不按套路出牌，总是带来惊喜和变化。
它关注的不是成功的次数，而是你需要多少次尝试才能得到预定的成功次数。
就好比你想吃到一口美味的蛋糕，但你得先熬过多少次失败的尝试。
想象一下，你可能会扔很多次，甚至十次都没吃到蛋糕，这样的期待和焦虑，负二项分布就帮你把这些都算得清清楚楚。
举个例子，假设你在投篮，想要投中五个球。
二项分布会告诉你，在你投十次的时候，投中五次的概率是多少。
而负二项分布则会告诉你，你可能需要投多少次才能保证能投中这五个球。
这种“为了成功而努力”的感觉，简直太有意思了，就像在游戏里不断磨练自己的技巧。
二项分布就像个小天使，轻轻地给你指引方向。
你知道自己在做什么，想要什么，甚至可以画个图，把这些成功的机会都摆出来。
而负二项分布就像是一位神秘的预言家，告诉你在这个过程中会遇到多少坎坷与挑战。
你可能会不断尝试，有时候甚至会感到无奈，但别担心，它会帮你算好这些概率。
这两者的关系就像是大海中的波涛，时而平静，时而汹涌。
二项分布的确定性和负二项分布的随机性，构成了一幅奇妙的画面。
你在游戏中需要的不是简单的成功，而是在失败中找到乐趣，享受这个过程。
就像生活一样，我们常常是在跌跌撞撞中前行，而每一次失败都让成功变得更加珍贵。
把这两者结合起来，你就能看到更多有趣的地方。
比如说，二项分布告诉你成功的概率，而负二项分布则让你明白，这个成功的背后，有多少次的不懈努力。
二项分布和负二项分布的关系
二项分布和负二项分布的关系
嘿，咱今天就来唠唠二项分布和负二项分布的关系。
你看哈，这二项分布就像个乖乖学生，总是按部就班的，有固定的模式。
比如说扔硬币，不是正面就是反面，多直接呀。
而这负二项分布呢，就有点调皮了，像是那个爱折腾的孩子。
它呀，关心的是在得到特定次数的成功之前要经历多少次失败。
就好像你一直想抓到娃娃，哎呀，失败了一次又一次，就等着成功的那一刻。
它们俩的关系呢，就像是一对性格不同的兄弟。
二项分布稳重，负二项分布活泼。
二项分布在那默默地计算着成功的概率，负二项分布则在旁边蹦跶着，数着失败的次数。
想象一下，二项分布在那安静地看书学习，负二项分布就跑出去疯玩，还时不时回来捣乱一下二项分布。
但它们又互相离不开，没有二项分布的基础，负二项分布也没法那么肆意地玩耍呀。
有时候，我觉得我们的生活也像这两种分布。
有时候我们像二项分布，按部就班地工作、学习，期待着成功的到来。
有时候又像负二项分布，在经历了一次次挫折失败后，还在坚持着等待那个渴望的结果。
就像追喜欢的人，被拒绝了一次又一次，但还是不放弃，这不就是负二项分布嘛，一直数着失败的次数，就为了最后成功的那一刻。
总之呢，二项分布和负二项分布虽然有点不同，但它们是紧密相连的。
就像我们的生活，有平淡也有波折，它们共同构成了丰富多彩的世界。
哎呀，说了这么多，我都有点佩服自己了，能把这么专业的东西讲得这么通俗易懂。
哈哈，希望你们也能明白这俩家伙的关系啦！就像我们在生活中，要理解各种不同的人和事，才能过得更有意思嘛！好啦，就说到这咯，下次再聊别的有趣事儿。
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负二项分布
满足以下条件的称为负二项分布
1. 实验包含一系列独立的实验;
2. 每个实验都有成功、失败两种结果
3. 成功的概率是恒定的
4. 实验持续到r次成功，r为正整数。
当r是整数时，负二项分布又称帕斯卡分布，它表示，已知一个事件在伯努利试验中每次的出现概率是p，在一连串伯努利试验中，一件事件刚好在第r + k次试验出现第r次的概率。
二项分布
如果：
1．在每次试验中只有两种可能的结果，而且是互相对立的；
2．每次实验是独立的，与其它各次试验结果无关；
3．结果事件发生的概率在整个系列试验中保持不变，则这一系列试验称为伯努力试验。
在这试验中，事件发生的次数为一随机事件，它服从二次分布。