：這樣求： 1、 Cnk = [ n (n-1)(n-2)....(n-k+1) ] / k的階乘；例如：C5 2 = （5×4 ）÷ （ 2×1）=10。 2、(ax+b)^t。第k+1項為 tCk × (ax)^(t-k) × b^ktCk是組合，懂得吧？係數就是這個去掉x的冪後的部分。 二項式定理，又稱 牛頓二項式定理

Cn^k是組合數，高中學過的。就是Cn^k=(An^k)/(k!)=n!/[k!*(n-k)!],"!"是階乘符號知道是吧。

獨立事件

外文名

independent events

概 率

P(A*B) =P(A) *P(B)

有一個發生

A∪B

同時發生

A∩B

首先，

概念上：古典概型是p=m/n其中n為事件總數，事件滿足有限性與等可能性，m，n一般用排列組合計算。

獨立重複實驗是指發生n次特定事件，每次事件相互獨立，計算機率的方法是p=cnk(p)的k次方（1-p）的n-k次方

適用範圍方面：古典概型適用於題目中有明顯傾向如：6個月中取2個月

8個城市中隨機取3個

這種可計算出事件總個數的事件的問題

n次獨立重複實驗適用於（見概念）

最後n次獨立重複實驗的機率計算方法中無法計算出事件總個數n，可以與古典概型明顯區別

獨立事件的機率計算公式是P(AB)=P(A)P(B)。機率亦稱“或然率”，它是反映隨機事件出現的可能性大小。隨機事件是指在相同條件下，可能出現也可能不出現的事件。例如從一批有正品和次品的商品中，隨意抽取一件，“抽得的是正品”就是一個隨機事件。

設對某一隨機現象進行了n次試驗與觀察，其中A事件出現了m次，即其出現的頻率為m/n。經過大量反覆試驗，常有m/n越來越接近於某個確定的常數（此論斷證明詳見伯努利大數定律）。該常數即為事件A出現的機率，常用P (A) 表示。

1、計算公式為Cmk/PPK=(1-偏移)*T/6西格瑪，很簡單的

2、連續抽樣30件以上，當然是穩定生產條件下；

3、Cmk的計算公式和PPK完全一樣、抽樣方法完全一樣；區別是，Cmk表示裝置的能力及能力指數-針對裝置加工能力的；而PPK是表示初始過程能力及指數-針對產品一致性的...