(二)二项分布(binomial probability distribution) 设无限总体不合格品率为p（合格品率q=1一p)。对其作随机 抽样，样本容量为。样本中不合格品数X为一离散型随机变量，服 从二项分布，其恰为d的概率 P(x=d)=Capd(1-p)"-d 其中，d=0,1,2,.,n。 数学期望和方差分别为EX=pDX=p(I-p) 例2某种型号电子元件当其寿命超过3000小时时为合格品。已知 某一大批该产品的合格品率为0.2。现从中随机地抽查20只，求20 只元件中恰有d只为合格品的概率。 解本例属破坏性检验，当然是不放回抽样，但由于该批元件总数 很大，抽样数量又很少，对总体的影响是微不足道的，故可作为无 限总体放回抽样处理。因此，抽查的20只元件中的合格品数X可看 作是二项分布随机变量，其恰为d的概率 P(x=d)=C(0.2)(0.8)20-d d=0,1,2,.,20(二)二项分布（binomial probability distribution） 设无限总体不合格品率为p（合格品率q＝1－p）。对其作随机 抽样，样本容量为n。样本中不合格品数X为一离散型随机变量，服 从二项分布，其恰为d的概率 其中，d＝0,1,2,.,n。 数学期望和方差分别为 例2 某种型号电子元件当其寿命超过3000小时时为合格品。已知 某一大批该产品的合格品率为0.2。现从中随机地抽查20只，求20 只元件中恰有d只为合格品的概率。 解 本例属破坏性检验，当然是不放回抽样，但由于该批元件总数 很大，抽样数量又很少，对总体的影响是微不足道的，故可作为无 限总体放回抽样处理。因此，抽查的20只元件中的合格品数X可看 作是二项分布随机变量，其恰为d的概率 d d n d P x d Cn p p − ( = ) = (1− ) EX = np DX = np(1− p) ( ) (0.2) (0.8) 0,1,2, ,20 2 0 P x = d = C2 0 d d −d d = 