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1. 累积二项式概率分布

二元Logistic回归主要分为三类：

1、一种是因变量为二分类的Logistic回归， 这种回归称为二项logistic回归。

2、一种是因变量为无序多分类得logistic回归，这种回归称为多项式logistic回归。

3、还存在具有有序多类因变量的logistic回归。 例如，疾病的严重程度为高，中，低等。这种回归也称为累积logistic回归或序次logistic回归。

2. 概率统计二项分布

二项分布没有概率密度函数，因为连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。这里指的是一维连续随机变量。而在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布。

二项分布：在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

扩展资料：

对于一个取值在区间[a,b]上的均匀分布函数

它的概率密度函数：

也就是说，当x不在区间[a,b]上的时候，函数值等于0；而在区间[a,b]上的时候，函数值等于这个函数1/（b-a）。这个函数并不是完全的连续函数，但是是可积函数。

正态分布是重要的概率分布。它的概率密度函数是：

随着参数μ和σ变化，概率分布也产生变化

3. 二项式分布条件概率

二项分布概率公式P（X=k)=C(n,k)（p^k）*(1-p)^(n-k)

n是试验次数，k是指定事件发生的次数，p是指定事件在一次试验中发生的概率。

二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

扩展资料：

由二项式分布的定义知，随机变量X是n重伯努利实验中事件A发生的次数，且在每次试验中A发生的概率为p。因此，可以将二项式分布分解成n个相互独立且以p为参数的（0-1）分布随机变量之和。

设随机变量X（k）(k=1,2,3...n)服从（0-1）分布，则X=X(1)+X(2)+X(3)....X(n)

在每次试验中只有两种可能的结果，而且是互相对立的；每次实验是独立的，与其它各次试验结果无关。

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。二项分布可以用于可靠性试验。可靠性试验常常是投入n个相同的式样进行试验T小时，而只允许k个式样失败，应用二项分布可以得到通过试验的概率。

若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为：P=C(n,k)×p^k×(1-p)^(n-k)。C(n,k)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数。

4. 二项分布概率累加

均匀分布的分布函数：已知概率密度f(x)，那么求F(x)对f(x)进行积分即可，在x<a时，f(x)都等于0，显然积分F(x)=0，而在a<x<b时，f(x)=1/(b-a)，不定积分结果为x/(b-a)，代入上下限x和a，于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a)等。

1求法

已知概率密度f(x)，

那么求F(x)对f(x)进行积分即可，

在x<a时，f(x)都等于0，

显然积分F(x)=0

而在a<x<b时，f(x)=1/(b-a)

不定积分结果为x/(b-a)，代入上下限x和a

于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a)

那么x大于等于b时，概率就等于1，

所以得到了上面的式子。

2概率函数与分布函数

概率密度函数

用于直观地描述连续性随机变量（离散型的随机变量下该函数称为分布律），

表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。连续样本空间情形下的概率称为

概率密度，当试验次数无限增加，直方图趋近于光滑曲线，曲线下包围的面积表示概率，该曲线即这次试验样本的概率密度函数。

分布函数

用于描述随机变量落在任一区间上的概率。如果将x看成数轴上的随机点的坐标

那么，分布函数F(x)在x处的函数值就表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。分布函数也称为概率累计函数。

两者的区别

分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。

5. 二项分布全概率公式

计算公式：

F(x)=Φ[(x-μ)/σ]，

正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

6. 二项分布累积概率表怎么看

正态分布的z值是指Z在数量上表示该新变量为该标准正态分布下标准差σ=1的倍数。Z越小即越趋近-∞，说明该新变量在Φ（0,1）中出现的累计概率越小，接近0；Z值越靠近0，说明该新变量出现的累计概率越接近50%；Z越大即越趋近+∞，说明该新变量在Φ（0,1）中出现的累计概率越大，也接近1。

7. 二项式分布的概率

二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。

多项式分布（Multinomial Distribution）是二项式分布的推广。

二项分布的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。（严格定义见伯努利实验定义）。把二项分布公式推广至多种状态，就得到了多项分布。例如在上面例子中1出现k1次，2出现k2次，3出现k3次的概率分布情况。

8. 二项概率分布公式

泊松分布表通过数表看，上概率论这门课的时候就没搞明白过泊松分布到底是怎么回事，至少我就是如此。虽然那个时候大家都会背“当试验的次数趋于无穷大，而乘积 np 固定时，二项分布收敛于泊松分布”，大部分的教科书上也都会给出这个收敛过程的数学推导，但是看懂它和真正的理解还有很大距离。如果我们学习的意义是为了通过考试，那么我们大可停留在“只会做题”的阶段，因为试卷上不会出现“请发表一下你对泊松公式的看法”这样的题目，因为那样一来卷子就变得不容易批改，大部分考试都会出一些客观题，比如到底是泊松分布还是肉松分布。

9. 二项分布累积概率公式

累积非父排除率大于百分之99.99,结果是不支持生物学父亲亲子鉴定是STR分型检测技术的应用。其国家司法部司法鉴定管理局发布实施的标准是亲权鉴定技术标准。这就是目前该行业国家控制的行业标准。其判断标准是要求累积亲权指数CPI大于9999的。即累积非父排除率大于0.9999，即累积亲权概率大于99.99%。都是同一个数值不同描述。非父与亲权，即一个排除与一个肯定，是同一个概念两个相反方向的说法。