公式如下：
P(X=k)=Cnk*p^k*(1-p)^(n-k)
其中，P(X=k)表示成功k次的概率，Cnk是组合数，即从n次试验中选择k次试验成功的方案数，计算公式为：
Cnk=n!/(k!*(n-k)!),其中n!表示n的阶乘，即n!=n*(n-1)*(n-2)*...*3*2*1。
p表示每次试验成功的概率，1-p则表示每次试验失败的概率。k表示成功的次数，n-k表示失败的次数。二项分布是一种在n次独立的伯努利试验中成功次数X的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。
二项分布的概率公式可以帮助我们计算在进行n个独立的伯努利试验中，恰好出现k次成功的概率，也可以用于判断一些概率事件的可能性大小，对于统计学、概率论等领域具有极大的应用价值。
除此之外，二项分布还具有一些重要的性质。首先，二项分布的期望值和方差分别为：
E(X)=np,Var(X)=np(1-p)
其中，E(X)表示成功次数X的期望值，np表示期望成功的次数，Var(X)表示成功次数X的方差，即衡量随机变量离其期望值的距离的平方的期望值。这两个性质对于实际问题中的决策和预测有着重要的意义，例如，在进行广告投放决策时，可以根据二项分布计算出预测点击率和转化率等指标，从而调整投放策略。
此外，二项分布在实际应用中还与其他概率分布密切相关，如泊松分布，超几何分布等。因此，对于二项分布的理解和掌握不仅仅是为了计算概率，更是为了理解和应用其他相关的概率分布。
同时，在实际问题中，由于样本量的限制，很少能够满足所要求的正态分布假设，这时候，二项分布及其相关的统计方法将成为分析和推断的重要工具。
总之，二项分布的概率公式和相关性质是统计学和概率论中的重要基础，对于社会科学、自然科学等领域的数据分析、模拟和预测都有重要的应用价值。
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