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重复试验
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
文章介绍了伯努利试验及其性质，包括独立事件的定义、概率计算和组合选择。通过示例说明成功次数的概率计算及伯努利定理的应用，强调大量试验中相对频率与实际概率的接近性。
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关键要点
- 伯努利试验及其性质的介绍
- 独立事件的定义及其概率计算
- 独立事件的例子，如抛硬币
- 组合选择的计算方法
- 伯努利试验的定义及其成功概率的计算
- 伯努利定理的应用及其重要性
- 相对频率与实际概率的接近性
- 大量试验中成功次数的概率分布
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延伸问答
什么是伯努利试验？
伯努利试验是指独立重复的实验，其中每次实验的结果只有两种可能：成功或失败。
如何计算伯努利试验中成功的概率？
成功的概率可以通过公式 P_n(k) = inom{n}{k} p^k q^{n-k} 计算，其中 p 是单次试验成功的概率，q 是失败的概率。
独立事件的定义是什么？
独立事件是指事件 A 和 B 是独立的，当且仅当 P(AB) = P(A)P(B)。
伯努利定理有什么重要性？
伯努利定理表明，在大量试验中，事件的相对频率会趋近于其实际概率，这对于概率的理解和应用非常重要。
如何通过组合选择计算成功次数的概率？
成功次数的概率可以通过组合选择公式 N = rac{n!}{(n-k)!k!} 计算，结合成功和失败的概率进行求解。
在大量试验中，相对频率与实际概率的关系是什么？
在大量试验中，相对频率会逐渐接近实际概率，这一现象是伯努利定理的核心内容。
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