二項分布是描述固定次數(shù)獨立試驗中成功次數(shù)的概率分布，常用于分析二元結果的事件，如拋硬幣。分布由參數(shù) n（試驗次數(shù)）、p（單次成功概率）和 k（成功次數(shù)）定義。概率質量函數(shù) P(k) = C(n, k) * p^k * (1 - p)^(n - k)。NumPy 的 `random.binomial(
二項分布是一種離散概率分布，可以用來描述在一定次數(shù)的獨立重復實驗中，事件“成功”的次數(shù)的概率分布。這種分布通常用于分析諸如拋硬幣、做選擇題等只有兩個結果（成功或失敗）的事件。
二項分布由三個參數(shù)來定義，分別是試驗次數(shù)n、每次試驗中成功事件發(fā)生的概率p以及成功事件發(fā)生的次數(shù)k（取值范圍為0到n）。
二項分布的概率質量函數(shù) (PMF) 可以計算在n次試驗中恰好獲得k次成功的概率。其計算公式為：P(k) = C(n, k) p^k (1 - p)^(n - k)。其中，C(n, k)表示組合數(shù)，表示從n個元素中選取k個元素的方案數(shù)；p^k表示k次成功的概率；(1 - p)^(n - k)表示n - k次失敗的概率。
為了生成服從二項分布的隨機數(shù)，可以使用NumPy提供的random.binomial()函數(shù)。該函數(shù)接受試驗次數(shù)n、每次試驗中成功事件發(fā)生的概率p和輸出數(shù)組的形狀等參數(shù)。
Seaborn庫提供了便捷的函數(shù)來可視化分布，包括二項分布�？梢允褂肧eaborn來繪制不同參數(shù)下的二項分布。
當試驗次數(shù)n很大，成功概率p接近0.5時，二項分布可以近似為正態(tài)分布。其均值μ為np，標準差σ為sqrt(np(1 - p))�？梢酝ㄟ^比較二項分布和正態(tài)分布的形狀來進一步理解它們之間的關系。
最后，通過練習來測試對二項分布的理解，例如模擬成功次數(shù)并繪制分布圖、比較不同試驗次數(shù)下二項分布形狀的變化以及利用二項分布來模擬一次選擇題的考試。
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