【程式設計師眼中的統計學(6)】幾何分佈、二項分佈及泊松分佈:堅持離散
/** * 在n次伯努利試驗中,試驗r次才得到第一次成功的機率 P(X=r)=pq^{r-1} * @param p double型保留一位小數,表示成功的概率 * @param q double型保留一位小數,表示失敗的概率即1-p * @param r 整型,實驗次數 * @return PX double型保留兩位小數,第一次成功的機率 */ public static double FirstSuccess(double p,double q,int r) { double PX=0; double k=(double)(r-1); PX= p*(Math.pow(q, k)); return PX; } /** * 在n次伯努利試驗中,需要試驗r次以上才第一次成功: P(X>r)=q^r * @param q double型保留一位小數,表示失敗的概率即1-p * @param r 整型,實驗次數 * @return PX double型保留兩位小數,需要試驗r次以上才第一次成功 */ public static double MoreSuccess(double q,int r) { double PX=0; PX= Math.pow(q, r); return PX; } /** * 在n次伯努利試驗中,試驗r次或者不到r次才第一次成功:P(X<=r)=1-q^r * @param q double型保留一位小數,表示失敗的概率即1-p * @param r 整型,實驗次數 * @return MorePX double型保留兩位小數,需要試驗r次以上才第一次成功 */ public static double LessSuccess(double q,int r) { double MorePX=0; MorePX= Math.pow(q, r); double PX=Double.valueOf(1.0-MorePX); return PX; } /** * 在n次伯努利試驗中,幾何分佈的期望E(X)=1/p * @param p double型保留一位小數,表示成功的概率 * @return EX double型保留兩位小數,幾何分佈的期望 */ public static double Expectation(double p) { double EX=0; EX= 1.0/p; return EX; } /** * 在n次伯努利試驗中,幾何分佈的方差Var(X)=q/p^2 * @param p double型保留一位小數,表示成功的概率 * @param q double型保留一位小數,表示失敗的概率即1-p * @return VX double型保留兩位小數,幾何分佈的方差 */ public static double Variance(double p,double q) { double VX=0; VX= q/Math.pow(p, 2); return VX; }
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