package DistTools;


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 * @(#)GeoDist.java 
 * @Description:描述：本演算法中在n次伯努利試驗中：試驗n次得到r次成功的概率、二項分佈的期望、二項分佈方差的具體實現。
 * @Definitions:定義：在相互獨立事件中，每道題答對概率為p，答錯概率為q。在n個問題中答對r個問題的概率為：P(X=r)=C_n_r*P^r*q^(n-r)這類問題稱之為二項分佈。表示式為：X~B(n,p)             
 * @Explanation:符號解釋：n：表示總試驗次數;X：表示n次獨立試驗獲取成功的次數;p：表示獨立試驗成功的概率;q：表示獨立試驗失敗的概率
 * @Comments:條件：在進行一系列相互獨立實驗，每次既有成功，又有失敗的可能，且單次實驗成功概率相等。在一系列試驗中求成功的次數。這種情況下適用於本演算法。
 * @優點:在試驗次數一定，求成功次數時，幾何分佈顯示不適合的情況下，給予這類問題二項分佈能更好的解決
 * @缺點:但是面對試驗次數不固定，發生事件概率的情況下，顯然幾何分佈與二項分佈都不能解決，這裡也體現出泊松分佈的優勢。
 * @適用場景:n次試驗在相同條件下進行，各個觀察單位的結果獨立，且只能具有相互對立的一種結果，目的：第N次試驗中成功多少次。
 * @不適用場景:在非獨立試驗情況，或者獨立試驗情況下獲取第一次成功的概率，不適用二項分佈。
 * @輸入/出引數:見具體方法
 * @異常/誤差:
 *          異常1：輸入資料不合法，如：要求輸入double資料，輸入字母。
 *          異常2：輸入資料特別大，超越計算能力
 *          誤差1：計算組合結果資料保留位數，擷取字元，存在一定細微誤差
 *          誤差2：保留小數位數造成不精確
 *       解決：
 *          異常1:輸入不合法給予提示。
 *          異常2：進行異常捕獲
 *          誤差1：儘量中間計算過程不保留小數位，減小誤差影響。
 *          誤差2：進行小數點位數自定義保留封裝，根據具體精度進行設定。
 * @Create Date：  2015年8月3日20:29:13
 * @since   JDK1.6  s
 * @author Bai ningchao
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