1樓：
我覺得這三種情況都屬於正態分佈 根據中心極限定理 在樣本數量很大的情況下 任何事件都趨近於正態分佈 實際上 三種情況可能屬於某一位置分佈 或根本不能用某一分佈來準確描述 但是在樣本數量很大時 可以近似為正態分佈
單就一種情況來看 也服從正態分佈 如高手投出的球直接進溝的概率非常小（但不是不可能 如果發生即為小概率事件 而小概率事件在一次試驗中基本不會發生 如發生 我們就有理由懷疑假設的正確性 即 此人到底是不是高手 ）這麼說好像會陷入悖論 但我只能這麼解釋
2樓：無聊數學人
首先你要定義 分別什麼是 初學者，業餘玩家 和高手，例如 頭十次玩的是 初學者。
其他未受過專業訓練的是 業餘玩家。
其他是高手。
重要是三種類別不相交。如果你在很多選手中測量，那麼三組人的 期望值 或者平均值 會有明顯的差距。然而每一組在人數多的情況下 都會出現正態分佈的，然而標準差和平均值 卻不一樣。
給你一個更好的例子，一個兩維的分佈在槍靶上，兩個槍手競技，它們的期望值 都是 靶心的0點，讓他們獨立射擊n次（注意休息等）。那麼比較兩人的優劣就是比較其 標準差。標準差越小 他們的子彈平均離靶心的距離就越近。
而他們射擊的次數越多，你越是能精確地測量到他們的 標準差。
3樓：哆嗒數學網
我認為可以看成關於已經投出（練習次數）的次數呈指數分佈。
第一，關於次數遞增
第二，人物到一定水平，會增加困難，就是說有漸近線
4樓：麟趾
如果你說的是擊倒瓶的個數,那麼不可能是正態分佈,因為顯然只有十一種情況(0,...,10),是個離散隨機變數.
如果你說的是最後擊球位置,那麼應該是截尾正態分佈,即只能取到一定區間內的正態分佈,其他的情況都包含在兩個邊界值上.
不同點在於高手的均值在**偏左或偏右,打過幾次的在正中,初學者可能趨近於均勻分佈.我也沒打過,瞎說的.
5樓：國防軍星技校
個人認為這種情況不可以用一般的分佈來描述，因為在打球時有主觀判斷在裡面，而且打球的過程應該是進步的一開始進步快後來進步慢，不適宜用概率分步來描述
求聯合概率分佈的問題,求聯合概率分佈
x1服從n 0,1 x2服從n 5,1 x1的密度函式 f x1 ke x1 2 2 x2的密度函式 f x2 ke x2 5 2 2 其中 k 1 根號2派 x1,x2的聯合概率密度 f x1,x2 1 2派 e x1 2 x2 5 2 2 對f x1,x2 做負無窮到x1和負無窮到x2的二重積分...
概率論問題，問一個概率論問題
新球比賽用過後可否理解為舊球 類似抽籤原則，就是三次取 都看成9新3舊，連著乘，第n次取3新就是 c9 3 n c12 3 n c9 3 3 c12 3 3 84 220 3 21 55 3 5.566 以下是取三次所有概率詳細分佈 取第一次後 剩下9個新球的概率 1 c12 3 剩下8個新球的概率...
有關數學概率問題請高手進來,有關數學概率問題請高手進來
並不是不可以，而復是 含制 有編號為3的卡片 這句話包含了3種情況 只含有1號 3 卡牌 只含有2號 3 卡牌 1 2號 3 卡牌都有 這樣算起來很麻煩 所以當擴充套件到3，4，5 等時很難計算而這時運用幾何分部將分子的演算法拆分成2組分別計算，而分母整體計算會簡便非常多，在考試中會極大的縮短時間，...