伯努力試驗與二項分布 (Bernoulli Trial and Binomial Distribution)
國立成功大學統計系/東吳大學財務工程與精算數學系專任統計助教 杜柏毅
在生活中，有很多的事情都只有兩種結果 (outcome)，例如考試是否及格、明天是否下雨、丟擲銅板並觀察其結果。當一個試驗只有兩種可能結果（成功與失敗），且兩個結果出現之機率為固定（若成功機率為 \(p\)，則失敗機率為 \(1-p\)），我們稱這樣的試驗為伯努力試驗 (Bernoulli trial)。當我們重複進行多次相同的伯努力試驗（如丟擲一相同硬幣數次），且已知這些試驗之間的結果互相獨立（即這次試驗的結果不影響下次試驗的結果），則稱為二項實驗 (binomial experiment)。
淺談分配：甚麼是「機率分配」？ (Distribution: “What is Probability Distribution” ?)
國立成功大學統計系/東吳大學財務工程與精算數學系專任統計助教 杜柏毅
簡單而言，機率分配 (probability distribution) 是一個「衡量特定事件發生機率」的函數。在真正開始談論機率分配之前，我們必須先對機率函數 (probability function) 有所了解：
假設有一隨實驗 (random experiment)，其可能結果之樣本空間為 \(S\)。樣本空間中元素之集合稱為事件 (event)，記為 \(C_i\)，將樣本空間中所有事件之集合定義為 \(B\)。則機率函數 (probability function) 為 \(B\) 中事件發生的機率。
我們可以把隨機實驗理解為一個工廠，工廠中所有不同的產品即是樣本空間 \(S\)。將不同的產品包裝在一起成為組合商品則是事件 \(C_i\)，而所有的組合商品的集合就可以被定義為 \(B\)。機率函數就是 \(B\) 裡面，不同的產品被銷售出去的機率。