伯努利分布

伯努利分布

参数	$1>p>0\,$（实数）
值域	$k=\{0,1\}\,$
概率质量函数	${\begin{matrix}q&{\mbox{for }}k=0\\p~~&{\mbox{for }}k=1\end{matrix}}$
累积分布函数	${\begin{matrix}0&{\mbox{for }}k<0\\q&{\mbox{for }}0\leq k<1\\1&{\mbox{for }}k\geq 1\end{matrix}}$
期望	$p\,$
中位数	N/A
众数	${\begin{matrix}0&{\mbox{if }}q>p\\0,1&{\mbox{if }}q=p\\1&{\mbox{if }}q<p\end{matrix}}$
方差	$pq\,$
偏度	${\frac {q-p}{\sqrt {pq}}}$
峰度	${\frac {6p^{2}-6p+1}{p(1-p)}}$
熵	$-q\ln(q)-p\ln(p)\,$
矩生成函数	$q+pe^{t}\,$
特征函数	$q+pe^{it}\,$

伯努利分布的图像表示

伯努利分布（英语：Bernoulli distribution），又名两点分布或者0-1分布，是一个离散型概率分布，为纪念瑞士科学家雅各布·伯努利而命名。若伯努利试验成功，则伯努利随机变量取值为1。若伯努利试验失败，则伯努利随机变量取值为0。记其成功概率为$p(0\leq p\leq 1)$，失败概率为$q=1-p$。则

• 其概率质量函数为：

  • $f_{X}(x)=p^{x}(1-p)^{1-x}=\left\{{\begin{matrix}p&{\mbox{if }}x=1,\\q\ &{\mbox{if }}x=0.\\\end{matrix}}\right.$

• 其期望为：

  • $\operatorname {E} [X]=\sum _{i=0}^{1}x_{i}f_{X}(x)=0+p=p$

• 其方差为：

  • $\operatorname {Var} [X]=\sum _{i=0}^{1}(x_{i}-\operatorname {E} [X])^{2}f_{X}(x)=(0-p)^{2}(1-p)+(1-p)^{2}p=p(1-p)=pq$

参见

• 概率论
• 伯努利试验
• 伯努利过程
• 概率分布