伯努利分布对应的是简单的“是非题”，在实际的生产生活中，这个分布过于简单。但如果让“是非题”稍微复杂点那就比较实用了，比如：

• 10个新生婴儿中，有6个是男孩的概率为多少？
• 100个光临本店的顾客，53个会购买的概率为多少？
• 1000个美国人中，670个眼睛为绿色的概率为多少？
• 加州是十万选民，一半选民投票给特朗普的概率为多少？

这些问题相当于，把一枚硬币连抛10次，求结果为6次正面的概率为多少？

先来回答简单点的问题：“扔3次硬币，得到2次正面的概率为多少？”

下面是两次正面的一种情况：

假设得到正面的概率为，那么得到上述情况的概率为：

但不止这一种情况，还有另外两种情况：

所以扔3次硬币，得到2次正面的概率应该为3种情况之和，即：

回到最初的问题：“扔10次硬币，得到6次正面的概率为多少？”

得到其中一种情况的概率为：

那么总共有多少种情况呢？枚举肯定不现实，让我们换换一种问法，“从10次结果中，挑出其中6次结果，有多少种挑选方法？”

这其实就是一个组合问题了，总共有种选法，所以扔10次硬币，得到6次正面的概率为：

在数学中，类似于扔一次硬币这样的“是非题”称为一次，像上面这样独立地重复扔次硬币（做同样的“是非题”次），就称为。

注意啊，这里强调了要独立，也就是第次扔硬币的概率不会受到前面的影响，来看两道题。