从一个总体率为pai的总体种随机抽取样本量为n的i简单随机样本，各个观察对象的结果相互独立，结局变量为二分类，即“成功”与“失败”，则成功的样本率服从二项分布，B（n，pai）为什么不对

成功的样本率确实服从二项分布B(n, pai)，这是概率论中的基本结论之一。因此，对于一个给定的样本量n和总体成功率pai，我们可以计算出在这个样本中成功的观察值的期望值和方差，以及成功率的置信区间等统计量。

可能你想表达的是，二项分布B(n, pai)并不一定适用于所有的实际问题中，因为它的假设前提是各个观察对象的结果相互独立，而实际情况中这个假设可能并不总是成立。例如，在一个社会调查中，如果两个被调查者是夫妻或者亲戚，他们的观点可能会相互影响，导致他们的结果不再是独立的。在这种情况下，二项分布就不能很好地描述数据的分布特征，需要采用其他更复杂的概率模型来建模。