二项分布累积分布函数绘制

本文主要是介绍二项分布累积分布函数绘制，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 二项分布

2. 示例

投篮n次；投中概率0.1。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
from scipy.special import comb, perm
from scipy import integratefig, ax = plt.subplots(1, 1)
n = 500
p = 0.1
res = []
for k in range(n):def f(x):return x**(n-k-1)*((1-x)**k)v, err = integrate.quad(f, 0,1-p)res.append((n-k)*comb(n,k)*v)print(res[n//10-1])
x = np.linspace(0,n, n)
ax.plot(x, res,'r-', lw=5, alpha=0.6, label='F')
plt.show()

结果：
累积分布函数存在发散现象。

在n比较小，比如100，则没有发散现象：

此外，随着n的增大，比期望值小的累加概率值$p(x<E(x))$也增大.

n:10,p(x<E[x]):0.3487
n:100,p(x<E[x]):0.4513
n:500,p(x<E[x]):0.4782

但是，包含期望值时，

n:10,p(x<=E[x]):0.7361
n:100,p(x<=E[x]):0.5832
n:500,p(x<=E[x]):0.5376

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参考：

1. 二项分布；

这篇关于二项分布累积分布函数绘制的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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