¿Qué significa distribución binomial?
El significado de distribución binomial es el siguiente:
Definición estadística:
La distribución binomial es la probabilidad discreta del número de éxitos en n éxitos independientes o Distribución de experimentos fallidos, donde la probabilidad de éxito en cada ensayo es p. Esta prueba única de éxito o fracaso se denomina prueba de Bernoulli y, cuando n = 1, la distribución binomial es la distribución de Bernoulli. La distribución binomial es la base para la prueba binomial de diferencias significativas y puede ayudarnos a comprender y monitorear las fluctuaciones debidas a ciertos factores durante las prácticas de producción.
Definición médica:
En el campo médico, algunos eventos aleatorios son eventos aleatorios discretos con solo dos resultados mutuamente excluyentes, llamados variables categóricas binomiales (variable dicotómica, por ejemplo, si es del paciente). los resultados del tratamiento son efectivos o ineficaces, si un determinado resultado de la prueba es positivo o negativo, si alguien está infectado o no después del contacto con una determinada fuente infecciosa, etc. La distribución binomial es una distribución de probabilidad que describe la regularidad de eventos aleatorios discretos con solo dos resultados mutuamente excluyentes.
En resumen:
Considere un experimento aleatorio con solo dos resultados posibles. Cuando la probabilidad de éxito (π) es constante y cada experimento es independiente entre sí, este experimento es estadísticamente. significativo. Científicamente llamado ensayo de Bernoulli. Si se realizan n pruebas de Bernoulli, la probabilidad de lograr un número de éxito de ^X*(1-π)^(n-X).
En la fórmula, n es el número de ensayos independientes de Bernoulli, π es la probabilidad de éxito, (1-π) es la probabilidad de fracaso y X es el número de éxitos en n ensayos de Bernoulli. , representa varias combinaciones de X que ocurren en n ensayos, aquí llamado coeficiente binomial (coeficiente binomial). Entonces el significado es: la probabilidad de que haya exactamente X casos positivos en una muestra con n contenido.