中心极限定理中。npq怎么算。q是什么

比如遇到：X服从二项分布B（n，p），先算二项分布的期望和方差，期望是np，方差是npq，则随机变量（X-np）/√（npq），就是标准正态分布。

且它们都“来自”同样的二项分布，按中心极限定理，此时这些“独立同分布”事件“之和”的分布趋向正态分布，它们的均值为np，方差为npq。同样地，类比于二项分布的例子，列维-林德伯格定理证明了。

∴q=1-p=0.2，np=8000，根号下npq=40 ∴由独立同分布中心极限定理， 有：X ~ N(8000 ，40^2)∴P(X》8100)≈1-Φ[(8100-8000)/40]=1-Φ(5)≈1-0.9798=0.0202 另外：Φ(5)要查概率表哦。

根据统计学理论， 它是可行的。在医药学和生物学中常用的分布有： 二项分布， 泊松分布， 正态分布， 对数正态分布， 2 分布， t 分布， F 分布。其中正态分布是贯穿于这些分布的中心线索。

在医药学和生物学中常用的分布有： 二项分布， 泊松分布， 正态分布， 对数正态分布， 2 分布， t 分布， F 分布。其中正态分布是贯穿于这些分布的中心线索。

频率定义：随着人们遇到问题的复杂程度的增加，等可能性逐渐暴露出它的弱点，特别是对于同一事件，可以从不同的等可能性角度算出不同的概率，从而产生了种种悖论。

二项分布的期望和方差公式推导过程是什么?

因为x服从二项分布b(n，p)，所以e(x)=np，d(x)=npq而方差d(x)=e(x^2)-[e(x)]^2，因为e(x^2)=d(x)+[e(x)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即due(x^2)=np(np+q)二项分布是重复次独立的伯努利试验。

分布的期望和方差是：期望p方差p（1-p），二项分布期望np，方差np（1-p）。

二项分布的期望和方差：二项分布期望np，方差np(1-p)；0-1分布，期望p方差p(1-p)。

分布的期望和方差是：期望p方差p（1-p），二项分布期望np，方差np（1-p）。一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

对于二项分布X~B(n，p)，X表示的是n次伯努利试验中事件发生次数的随机变量。

主要是通过先求出期望e&，再利用方差等于d&=（x1-e&）p1+（x2-e&）p2+...+（xn-e&）p进行展开（几何分布的方差要用到极限。二项分布的方差要用到二项式的展开），不过计算量很大，要特别细心。

二项分布有哪些特点

1、二项分布的特点如下：？二项分布的均值为np，方差为npq。

2、二项分布：二项分布适用于描述一组独立重复实验中成功次数的概率分布。其特点是每次实验只有两种可能的结果，即成功或失败；每次实验的成功概率相同；实验之间是相互独立的。

3、二项分布图的高峰在μ=nπ处或附近；π为0.5时，图形是对称的；当π不等于0.5时，分布不对称，且对同一n，π离0.5愈远，对称性愈差。对同一π，随着n的增大，分布趋于对称。

4、X~B(n，p)是二项分布，即事件发生的概率为p，重复n次。在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。