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伯努利概率公式和二项分布的关系，伯努利概率公式例子

　　伯努利概率公式：q=1-p。

　　伯努利试验（Bernoulli experiment）是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的一种随机试验，其特点是该随机试验只有两种可能结果：发生或者不发生。

　　我们假设该项试验独立重复地进行了n次，那么就称这一系列重复独立的随机试验为n重伯努利试验，或称为伯努利概型。

　　概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性（likelihood)大小。

　　随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。

　　例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。

　　设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。

　　经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。

　　该常数即为事件A出现的概率，常用P (A) 表示。

伯努利概型的公式是什么？

　　概率统计中伯努利概型公式，如图所示：

　　这个模型是说A恰好发生k次，那么另外n-k次A就不发生，必须计算的。

　　如果不乘，则其它的试验中A可能发生，那A发生的次数就不一定是k了。

拓展资料

　　

　　伯努利概型：派橡（由于音译汉字的不同，有时也称贝型羡隐努里概型或贝努利概型）

　　它是一种基于独立重复试验，满足二项分布的概率模型，它的基本特征：

　　① 在一组固定不变的条件下重复地做一种试验。

　　② 每次试验的结果只有两个：卜厅事件发生或不发生。

　　③ 每次试验中，相同事件发生的概率均一样。

　　④ 各次重复试验的结果是相互独立的。

　　参考资料：百度百科-伯努利试验