R 二项分布的分布律公式
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二项分布公式是P (X=k)=C(n, k) (P ^k) *(1-p)^(n-k)
其中n为试验数，X为随机试验结果。K是指定事件发生的次数，p是指定事件在一次试验中发生的概率。
二项分布是伯努利提出的一个概念，是指重复n次的独立伯努利检验。在每次试验中，只有两种可能的结果，并且这两种结果是否发生相互对立、相互独立，每次独立试验中事件发生与否的概率保持不变，因此这一系列试验称为n双伯努利实验。当检验次数为1时，二项分布服从0-1分布。
扩展数据
二项分布在心理学和教育研究中被用来解决机会主义性质的问题。所谓偶然性问题，是指一项实验或调查的结果有可能是由推测引起的。例如，选择一个问题的答案，做对还是做错，都可能是猜测。在所有这些问题中，二项分布被用来区分猜测结果和实际结果之间的边界。这里有一个例子：
假设有10个对或错的问题，提问者能正确回答多少个问题才能认为他是对的，或者他能正确回答多少个问题才能认为他不是出于猜测？
分析：本题p=q=1/2，即猜对和猜错的概率为0.5。因此二项分布接近正态分布：
根据正态分布概率，当Z=1.645时，95%的总体包含在这一点以下。如果用原始分数表示，是
这意味着，通过纯粹的猜测，你有95%的机会答对10题中少于8题，只有5%的机会答对8、9和10题。因此，答对8道以上题目的人不是在猜测，而是会回答。但让我们明确一点：得出这个结论仍然有可能出错，这意味着完全依靠猜测的人有5%的机会答对8、9和10道题
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