定义 1. 若的取值为 、 、 ,其 为:
则称
服从参数为 和 的 负二项分布 ,记作 。
说明 .考虑负指数二项式的展开式 可借助广义二项式定理或 :完成展开,此处不赘述
因为
,所以上式两侧同乘 ,可得:
对上式进行
的代换,可得到负二项分布的 ,并验证了该分布的 :
上述推导过程展示了负二项分布与负指数二项式的内在联系,这正是其名称的由来。
观察
举例说明负二项分布。假设飞机上某非关键的易损件,每次飞行后损坏的概率为
图 1 对飞机进行检修
设
因此,所求概率正是参数为
例 .数学家斯特凡·巴拿赫通常携带两盒火柴,如图 2 所示,每盒均有根。使用火柴时,他会随机选择一盒并抽出一根。求:当巴拿赫发现所选的盒子只剩一根火柴时(此次这根火柴会被抽出),另一盒剩下 根火柴的概率。 图 2 斯特凡·巴拿赫(Stefan Banach,1892—1945)和他的两盒火柴
解 .假设这两盒火柴分别为甲盒和乙盒,抽到甲盒、乙盒的概率都是。 (1)当巴拿赫发现甲盒只剩一根火柴时,乙盒剩下
根的情况。这说明,
巴拿赫抽取了次甲盒,且最后一次抽取的是甲盒 巴拿赫抽取了次乙盒,使得乙盒剩下 根火柴 巴拿赫总共抽取了次 设
表示“甲盒正好抽取 次所需的抽取数”,所以 。因此,我们关心的概率为:
(2)同理,当巴拿赫发现乙盒只剩一根火柴时,甲盒剩下
根的概率和(1)相同。因此,当巴拿赫发现所选择的盒子只剩一根火柴时,另一盒剩下 根火柴的概率为:
定理 1.若服从参数为 和 的负二项分布,那么有 ,以及 。
说明 .根据和 的定义来证明会很繁琐,但可通过负二项分布与 的关系来理解这些结论,
描述的是"第1次成功所需的试验次数",其 为 , 为 负二项分布描述的是"第 次成功所需的试验次数",故其 、 都是 的 倍