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기댓값와 이항 분포

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

기댓값와 이항 분포의 차이

기댓값 vs. 이항 분포

확률론에서, 확률 변수의 기댓값(期待값)은 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값이. 이항 분포(二項分布)는 연속된 n번의 독립적 시행에서 각 시행이 확률 p를 가질 때의 이산 확률 분포이.

기댓값와 이항 분포의 유사점

기댓값와 이항 분포는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 기댓값.

기댓값

확률론에서, 확률 변수의 기댓값(期待값)은 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값이.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

기댓값와 이항 분포의 비교.

기댓값에는 8 개의 관계가 있고 이항 분포에는 8 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 6.25%입니다 = 1 / (8 + 8).

참고 문헌

이 기사에서는 기댓값와 이항 분포의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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