如何区一个概率模型是否为超几何分布

几何概型的特点有下面两个：(1)试验中所有可能出现的基本事件有无限多个.(2)每个基本事件出现的可能性相等.所以是啊

古典概型：有限个基本事件,每个事件等可能；几何概型：将古典概型推广到无限个基本事件,典型的例子就是面积之类的问题.古典概型和几何概型都以等可能性为基础.此外还有统计概型,以事件的频率具有稳定性为基础,

有两个,②和④

ECA与OCA同底等高面积是8

乘客到站候车时间大于10分钟的概率是(15-3-10)/15=2/15再问：这个答案我知道。但为什么分子是（15-3-10）啊？再答：几何概型  分子 是红色区域&nbs

称它为事件A的概率,记作P(A),即有P（A）=m/n我们把可以作古典概型计算的概率称为古典概率.事件A发生的概率取为：P(A)=μ(A)/μ(S),这样计算的概率称为几何概率.

由几何概率的定义可得，如果每个事件发生的概率只与构成事件区域的长度，面积或体积成比例，则称这样的概率模型为几何概率模型，简称为几何概型．故答案为：长度，面积或体积．

不知道你要怎样比较预测值和真实值,比如计算一下残差值,或者计算一下均方误差之类?在LinearRegression对话框,点Save按钮,会出现LinearRegression:Save对话框,在Pr

如果是同一个分析文件下的两个不同分析模块之间的关联几何模型以及有限元话可以由一些两个方法：直接鼠标单击拖拽想关联的部分；右键弹出菜单,选择transferdatatonew...然后选择你要传递的对象

解题思路：如果甲船和乙船的停泊时间都是4小时，设甲、乙两船到达时间分别为x、y，我们可以画出（x，y）点对称的平面区域，及满足条件y-x＞4或y-x＜-4平面区域，分别求出对应面积，代入几何概型公式，

用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了.还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类

其实要是用注塑机当然是最好的～不过你当然不可能去买一台注塑机.你要是想做的话,最好买一些PE（我觉得LDPE比较好）,不过这个好像不零卖啊～一袋子,呃,挺贵的～或许你也可以找一些热塑性的所料,试着融化

素数,指在一个大于1的自然数中,除了1和此整数自身外,不能被其他自然数(不包括0)整除的数

二项分布是指n次试验恰有k次发生的概率.比如你有10个球,4个白的6个黑的,有放回的摸3次,摸到的红球数服从Bin(3,0.4).超几何分布的关键在于不放回抽样,同样刚才的问题,无放回的摸3次,红球数

你说出来的这些都是基本的,经常会用到的,你没必要去记那些名称,只要会用就行.

packagetest;publicclassTest{publicstaticvoidss(inta){inti,j;for(i=2;i=i){System.out.println(i+"是质数")

4两边一起烧,都烧完了就是半小时呀3、第一次称7+2=9克盐第二次称7+9=16克盐第三次称9+16=25克盐那么9+16+25=50克盐拉,剩下的就是90克拉其实有N种称法,都能称出来啊

分步计入了顺序,你应该再加上“第一次抽到不合格,第二次抽到合格”的概率,也就是2/5*3/4=3/10,两个3/10加上才是分步的所有情况.两种算法得到的概率是相等的.不过多说一句,按照不同的统计理论

可能重复了,举个例子再问：前面说错了，是为什么超几何分布在这道题中不可用有七个球三红四黑某人先后从取球，求取得两红一黑的概率这道题中概率相乘和用超几何分布做结果是一样的为什么老师说不可以用超几何分布呢

分析求４局后甲必胜的概率也就是在比赛中至少赢3局所以就有两种情况（1）前三局全胜概率为p^３（2）前三局胜两局第四局胜概率为C2\3p^３（1—p）C2\3就是在前三局中任意有两局胜希望对你有用谢谢