1樓：是你找到了我
一、性質不同。
1、兩點分佈：在一次試驗中，事件a出現的概率為p，事件a不出現的概率為q=l -p，若以x記一次試驗中a出現的次數，則x僅取0、i兩個值。
2、二項分佈：是重複n次獨立的伯努利試驗。在每次試驗中只有兩種可能的結果，而且兩種結果發生與否互相對立，並且相互獨立，與其它各次試驗結果無關，事件發生與否的概率在每一次獨立試驗中都保持不變。
二、特點不同。
1、兩點分佈：是試驗次數為1的伯努利試驗。
2、二項分佈：是試驗次數為n次的伯努利試驗。
2樓：微雨去塵
簡單的說，兩點分佈，也稱為0-1分佈，是二項分佈的一種最簡單的情況，是二項分佈的一種特例。
兩點分佈的分佈就是不論什麼情況，只有兩種可能，要麼成功（p=1）要麼失敗(p=0)，其分佈列表如下：
x 0 1p p 1-p
二項分佈的可能結果是不確定的甚至是沒有盡頭的，二項分佈的分佈列是。
p= c(0)(n)·(1-p)^n c(1)(n)·p·(1-p)^(n-1) …c(n)(n)·p^n·(1-p)^0
也就是說當n=1時，這個特殊二項分佈就會變成兩點分佈，即兩點分佈是一種特殊的二項分佈。
3樓：匿名使用者
簡單地說：二項分佈和兩點分佈的本質都是伯努利試驗，但是次數不同。
兩點分佈為1重伯努利試驗；
二項分佈重複實驗進行n次為n重伯努利試驗（特殊的當n=1時等於兩點分佈）
即：二項分佈包含兩點分佈！
4樓：慎驪潔
二項分佈：適合於多次重複試驗，每一次試驗只有兩個結果（比如成功或者失敗，比如硬幣正反面），做了n次，恰有k次成功的概率。
什麼是二項分佈?
5樓：凮起雲湧
二項分佈指的是：
在概率論和統計學中，二項分佈是n個獨立的成功/失敗試驗中成功的次數的離散概率分佈，其中每次試驗的成功概率為p。這樣的單次成功/失敗試驗又稱為伯努利試驗。實際上，當n=1時，二項分佈就是伯努利分佈。
設每次試驗中事件a發生的概率為p。用x表示n重伯努利試驗中事件a發生的次數，則x的可能取值為0，1，…，n,且對每一個k（0≤k≤n）,事件即為「n次試驗中事件a恰好發生k次」，隨機變數x的離散概率分佈即為二項分佈。
二項分佈的應用：
在保險業務中，經常需要根據實際情況適當調整保費問題，以保證保險公司的利潤達到一定要求，同時保險公司的業務量也達到要求，對於這一類問題，可以對已知實際情況做一定的概率分析。
例如某保險公司有10000客戶購買人身意外保險，該公司規定每人每年付公司120元 ，若遇意外死亡，公司將賠償10000元。
若每人每年死亡率為，從而不難利用二項分佈算出公司獲利、虧本的各種情形了。實際上對於隨機現象，瞭解其分佈非常有意義，利用概率論討論得到的結果對保險公司有一定的指導意義。
6樓：匿名使用者
描述隨機現象的一種常用概率分佈形式。
二項分佈即重複n次的伯努利試驗。在每次試驗中只有兩種可能的結果，而且是互相對立的，是獨立的，與其它各次試驗結果無關，結果事件發生的概率在整個系列試驗中保持不變，則這一系列試驗稱為伯努利實驗。
二項分佈有哪些特點
7樓：巨集金生貫女
這個都快忘了，大致說一下吧。
具體看定義，他們的適用範圍不同。
正態分佈是所有分佈趨於極限大樣本的分佈，屬於連續分佈。
二項分佈與泊松分佈。
則都是離散分佈，二項分佈的極限分佈是泊松分佈、泊松分佈的極限分佈是正態分佈。【這部分不太肯定了】
還是翻翻定義，來的可靠些。
二項分佈與超幾何分佈的區別，二項分佈與超幾何分佈的區別
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