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我正在尝试计算 100 次伯努利试验中 70 次（或更少）的成功概率。我用 Matlab 编写了它。但是，我得到的概率是 1（它不可能是 1，因为它在所有 100 次试验中都没有成功）。

我的功能正常吗？

syms k
f = nchoosek(100,k)*0.5^k*0.5^(100-k);
F = double(symsum(nchoosek(100,k)*0.5^k*0.5^(100-k),k,0,70));

如果是，我怎样才能在 Matlab 中获得更准确的结果？

谢谢

编辑：我有一个二进制向量，代表 n 次试验中的成功/失败（比如掷硬币 100 次）。而且我需要样本的错误（统计数据的方式......但我不知道统计数据）。所以我想也许我会尝试计算“我在所有试验中离正确还有多远”，这在我的代码中应该是 1-F。但是然后 100 中的 70 成功给了我 error = 0 这显然不是真的..

编辑2：在我在这里给出的示例中，我需要在 100 次试验中有 70 次成功的概率。

在此处输入图像描述

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您确实拥有回答这个问题所需的一切。

在您发布的公式中，您将 0 到 70 的概率相加，也就是说，它将计算有 0 或 1 或 2 .. 或 70 次成功的概率，这意味着 70 或更少的成功。

如果没有总和，您就有可能获得完全k成功。恰好获得 70 次成功的概率是：

k = 70;
f = nchoosek(100,k)*0.5^k*0.5^(100-k)
Warning: Result may not be exact. Coefficient is greater than 9.007199e+15 and is only
accurate to 15 digits 
> In nchoosek (line 92) 

f =

   2.3171e-05

您会收到计算nchoosek(100,70)不准确的警告（请参阅下文了解更好的方法）。

要计算获得 70 次或更少成功的概率，请将获得 0 或 1 或 .. 70 次成功的概率相加：

>> f = 0;
>> for k=0:70;
f = f + nchoosek(100,k)*.5^k*.5^(100-k);
end

您将收到很多警告，但您可以查看f：

>> f

f =

    1.0000

如您所见，如果四舍五入，则概率为 1。然而，我们知道它必须略小于 1'。如果我们要求 Matlab 显示更多数字：

>> format long

我们看到它不完全是 1：

>> f

f =

   0.999983919992352

如果你计算1-f，你会看到结果不是0（我切换回显示更少的数字）：

>> format short
>> 1-f

ans =

   1.6080e-05

为了消除警告并简化计算概率的代码，Matlab 提供了几个函数来处理二项分布。为了获得恰好 70 次成功的概率，请使用

>> binopdf(70,100,.5)

ans =

   2.3171e-05

并获得 70 次或更少的成功：

>> format long
>> binocdf(70,100,.5)

ans =

   0.999983919992352
于 2019-11-12T09:02:56.620 回答