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二项分布概率质量函数（PMF）定义如下。

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简介：
该资源提供概率密度函数和概率质量函数（PMF）的相关信息。随机变量的概率质量函数（PMF）定义为：其中，n代表路径数量，p表示成功的概率。为了在浏览器中方便地使用该功能，需要先进行安装：`npm install distributions-binomial-pmf`。 使用方法如下： ```javascript var pmf = require(distributions-binomial-pmf); pmf(x[，选项]) 计算 PMF 值。参数 x 可以是数组、typed array 或矩阵。例如： var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pmf(1); // 返回 0.5 out = pmf(-1); // 返回 0 out = pmf(1.5); // 返回 1.5 ```

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  • 二项分布的概率质量函数（PMF）：Binomial-PMF
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    简介：二项分布的概率质量函数(Binomial PMF)描述了在固定次数的伯努利试验中成功次数的离散概率分布，用于计算特定条件下事件发生的概率。 概率密度函数与概率质量函数（PMF）相关。随机变量的PMF定义为其中n表示路径数，p表示成功概率。 安装命令如下：`npm install distributions-binomial-pmf` 使用方法： ```javascript var pmf = require(distributions-binomial-pmf); pmf(x[, options]) ``` 计算给定x值的概率质量函数（PMF）。x可以是数值、数组、类型化数组或矩阵。 示例代码如下： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pmf(1); // 返回0.5 out = pmf(-1); // 返回0 out = returns(1.5) ;//返回值取决于具体实现和输入参数的定义。 ```
     
  • 二项分布的概率质量函数（PMF）：Binomial-PMF
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    二项分布的概率质量函数（PMF）描述了在固定次数的伯努利试验中成功次数的离散概率分布。此函数对于分析特定成功概率和试验次数下的事件发生可能性至关重要，广泛应用于统计学、机器学习等领域。 概率密度函数与概率质量函数（PMF）有关。对于随机变量的 PMF 来说，其表达式为其中 n 表示路径数量而 p 则是成功发生的概率。 安装相关模块可以使用命令：`npm install distributions-binomial-pmf` 在浏览器中使用时，请采用相应的方法引入。 用法如下： ```javascript var pmf = require(distributions-binomial-pmf); pmf(x[, options]) ``` 该函数用于计算 PMF 的值。x 可以是数字、数组、类型化数组或矩阵等不同形式的数据结构。 例如，以下是一些使用示例： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pmf(1); // 返回 0.5 out = pmf(-1); // 返回 0 // 注意：原文中的 `returns` 应该是 `pmf` out = pmf(1.5); // 根据函数定义，可能会返回特定值或抛出异常，具体取决于实现细节。 ``` 请根据实际需求调整参数并使用此方法。
     
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