1．二项分布的均数和标准差在二项分布资料中，当π和n已知时，它的均数μ及其标准差σ可由式（7.3）和（7.4）算出。

　　μ=nπ（7.3） 　　σ=（7.4） 　　若均数和标准差不用绝对数表示，而是用率表示时，即对式（7. 二项分布公式3）和（7.4）分别除以n，得 　　μp=π（7.5） 　　σp=（7.6） 　　σp是样本率的标准误的理论值，当π未知时，常用样本率p作为π的估计值，式（7.6）变为： 　　sp= （7.7） 　　2．二项分布的累计概率（cumulative probability）常用的有左侧累计和右侧累计两种方法。

从阳性率为π的总体中随机抽取含量为n的样本，则 　　（1）最多有k例阳性的概率 　　(7.8) 　　（2）最少有k例阳性的概率 　　（7.9） 　　其中，X=0,1,2,…，k,…，n。

　　3．二项分布的图形已知π和n，就能按公式计算X=0，1，…，n时的P（X）值。

以X为横坐标，以P（X）为纵坐标作图，即可绘出二项分布的图形，如图7.1，给出了p=0.5和 p=0.3时不同n值对应的二项分布图。

　　二项分布的形状取决于π和n的大小，高峰在m=np处。

当p接近0.5时，图形是对称的；p离0.5愈远，对称性愈差，但随着n的增大，分布趋于对称。

当n→∞时，只要p不太靠近0或1，特别是当nP和n(1－P)都大于5时，二项分布近似于正态分布。

　　π=0.5时,不同n值对应的二项分布 　　π=0.3时， 不同n值对应的二项分布。