不是,二项分布和泊松分布是离散型分布,正态分布是连续分布。
二项分布指的是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验,当试验次数为1时,二项分布服从0-1分布。
其表达式为:
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。主要用于描述在单位时间(空间)中稀有事件的发生数。
泊松分布的概率质量函数为:
正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等。
若随机变量X取0和一切正整数值,在n次独立试验中出现的次数x恰为k次的概率P(X=k)=(k=0,1,...,n),式中λ是一个大于0的参数,此概率分布称为泊松分布。它的期望值为E(x)=λ,方差为D(x) = λ。当n很大,且在一次试验中出现的概率P很小时,泊松分布近似二项分布。
参考资料来源:百度百科-二项分布
参考资料来源:百度百科-泊松分布
参考资料来源:百度百科-正态分布
一、三个分布是不同的不同的分布
二项分布、泊松分布是离散型的分布,正态分布是连续性的分布
如果某现象发生率很小,样本例数较大,则二项分布逼近泊松分布
当实验次数n再变大 几乎可以看成连续时 二项分布和泊松分布都可以用正态分布来代替
二、二项分布
考察由n次随机试验组成的随机现象,它满足以下条件:
1)重复进行n次随机试验;
2)n次试验相互独立;
3)每次试验仅有两个可能结果;
4)每次试验成功的概率为p,失败的概率为1-p。
三、泊松分布
泊松分布用来描述和分析稀有事件即小概率分布规律的函数
如果某现象发生率很小,样本例数较大,则二项分布逼近泊松分布
四、正态分布
若连续型的随机变量X的概率密度函数为:
不能这么说,但是三者之间的关系是这样的:
正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布,属于连续分布。
二项分布与泊松分布则都是离散分布,二项分布的极限分布是泊松分布,泊松分布的极限分布是正态分布。
希望对你有所帮助~
二项分布的极限是泊松分布,泊松分布的极限是正态分布。