到底什么是二项分布？

明天是否会有明星被爆出离婚？这个问题只会有两个可能的结果：有、没有。在明天晚上24点到来之前，我们并不能知道它会是什么结果，所以我们可以将这个问题称为随机变量Y。

随机变量：设随机试验的样本空间S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数，称X=X(e)为随机变量。

如果我们设“明天有明星被爆出离婚”为事件A，其发生的概率P(A)=p；并设当事件A发生时随机变量Y的值为1，没有发生时Y的值为0；则随机变量Y服从（0—1）分布，又称两点分布，其分布律为：

在概率论中，我们将这种只有两种可能结果的试验称为伯努利（Bernoulli）试验。

伯努利试验：设试验E只有两个可能的结果，则称E为伯努利试验。 

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下面我们讨论下个月有多少天会有明星被爆出离婚。

假设每天有明星被爆出离婚的概率是一样的（每次试验中P(A)=p保持不变，即重复），且前一天的情况与后一天有误明星被爆出离婚无关（各次试验的结果互不影响，即独立），那么我们就称“下个月有多少天有明星被爆出离婚”为n重伯努利试验。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!n重伯努利试验：将只有两个可能结果的试验E独立重复地进行n次，则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验。 

用X表示这下个月内有明星被爆出离婚的天数，设下个月包含n天（n=28,29,30,31），则此时的X服从参数为n,p的二项分布，记作X～b(n,p)。其分布律为：

最后，我们来看一下二项分布的图像规律，假设“明天有明星被爆出离婚”的概率为0.1，下个月一共有30天（即n=30,p=0.1），则下个月有多少天会有明星被爆出离婚的分布如下图所示：

如何用Python绘制图像？

通过函数图像我们可以看出，在我们假设的条件下，下个月有2天或3天有明星被爆出离婚的概率是最大的，超过了0.2。

作者：长行