二项分布均值,方差推导
二项分布的概率质量函数为:
\begin{align}p(k)= \begin{pmatrix} n \\ k \\ \end{pmatrix} p^k(1-p)^{n-k} , & \;\;\;\;\; \text{for $0 \leq k \leq n$}\end{align}
期望推导: |
\begin{align} E(k) & = \sum_{k=0}^nkp(k) \\[1ex] &= \sum_{k=0}^n k \begin{pmatrix} n \\ k \\ \end{pmatrix} p^k(1-p)^{n-k} \\[1ex] &= \sum_{k=1}^n k \begin{pmatrix} n \\ k \\ \end{pmatrix} p^k(1-p)^{n-k} &\text{第0项的值为0}\\[1ex] &= \sum_{k=1}^n k \frac{n!}{k!(n-k)!}p^k(1-p)^{n-k} &\text{组合式展开} \\[1ex] &= \sum_{k=1}^n k \frac{n!}{k!(n-k)!}p^kq^{n-k} &\text{令q=1-p} \\[1ex] &= np\sum_{k=1}^n\frac{(n-1)!}{(k-1)!(n-k)!}p^{k-1}q^{\fbox{(n-1)-(k-1)}=(n-k)} \\[1ex] &= np\underbrace{\sum_{k=1}^n \begin{pmatrix} n-1 \\ k-1 \\ \end{pmatrix}p^{k-1}q^{(n-1)-(k-1)}}_{共(n-1)次试验,随机变量从0到n-1的二项分布的概率之和必为1} \\[1ex] &=np \end{align}
方差推导: |
\begin{align} E(k^2)&=\sum_{k=0}^nk^2p(k) \\[1ex] &= \sum_{k=1}^nk^2 \begin{pmatrix} n \\ k \\ \end{pmatrix}p^kq^{n-k} \\[1ex] &=\sum_{k=1}^n\fbox{[k(k-1)+k]} \begin{pmatrix} n \\ k \\ \end{pmatrix}p^kq^{n-k} \\[1ex] &=\sum_{k=1}^nk(k-1) \begin{pmatrix} n \\ k \\ \end{pmatrix}p^kq^{n-k}+\underbrace{\sum_{k=1}^nk \begin{pmatrix} n \\ k \\ \end{pmatrix}p^kq^{n-k}}_{=E(k)=np} \\[1ex] &=\sum_{k=1}^nk(k-1)\frac{n!}{k!(n-k)!}p^kq^{n-k}+np\\[1ex] &=n(n-1)p^2\sum_{k=1}^n\frac{(n-2)!}{(k-2)!(n-k)!}p^{k-2}q^{(n-2)-(k-2)}+np\\[1ex] &= n(n-1)p^2\sum_{k=1}^n\begin{pmatrix} n-2 \\ k-2 \\ \end{pmatrix} p^{k-2}q^{(n-2)-(k-2)}+np \\[1ex] &= n(n-1)p^2+np \end{align}
\begin{align} Var(k)&=E(k^2)-E(k)^2 \\[1ex] &=n(n-1)p^2+np-n^2p^2 \\[1ex] &=npq \end{align}
注:方框内的内容为计算技巧
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