二項分佈近似模擬實驗

二項分佈 正態近似 若是n足夠大，那麼分佈的偏度就比較小。在這種狀況下，若是使用適當的連續性校訂，那麼B(n, p)的一個很好的近似是正態分佈N~(np, np(1-p)). n越大（至少20），近似越好，當p不接近0或1時更好。不一樣的經驗法則能夠用來決定n是否足夠大，以及p是否距離0或1足夠遠： 一個規則是x=np和n(1 − p)都必須大於 5。python 泊松近似 當試驗的次數趨於無窮大

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