FRM考试中，离散型随机变量是常见的，其中有名的就是伯努利分布，具体是什么意思，下面小编为你详细介绍，一起看看吧！
伯努利分布定义：
伯努利分布（Bernulli distribution）是建立二项分布的基础，它是以瑞士概率学家雅各布·伯努利的名字命名的。如果一个随机变量只有两种结果，那就可以认为它是一个伯努利随机变量。【资料下载】点击下载[Kaplan]FRM 2020 Schweser Notes Part I
例如：抛硬币的结果就是一种伯努利随机变量，抛硬币只有两种结果，一种结果是硬币正面朝上，另一种结果则是硬币反面朝上。
所以在一次实验中，实验的结果有可能是成功的，也有可能是失败的，现在定义实验成功的概率是p，不成功的概率就是1-p，如果把1记为成功，对应概率为p，把0记为失败，对应概率为1-p，那么这次实验的成功的次数都可以被定义为伯努利随机变量。
所以，伯努利随机变量的定义为，一个实验成功的次数只有两种结果。
1、当实验成功时（概率为p），此时随机变量的值X=1
2、当实验失败时（概率为1-p），此时随机变量的值X=0
这样的随机变量就是成为伯努利随机变量，该实验也被称为伯努利实验。
下图为大家展示了p=0.5和p=0.9两种不同情况下伯努利分布的PMF和CDF图形。
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