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文档简介
二项分布
(binomialdistribution)二分类资料,观察对象的结局只有相互对立的两种结果。
例如:生存、死亡阳性、阴性发病、不发病治愈、未愈先看一个例子已知:小白鼠接受某种毒物一定剂量时,死亡率=80%
生存率=20%每只鼠独立做实验,相互不受影响若每组各用3只小白鼠(甲、乙、丙)3只小白鼠的存亡方式符合二项分布概率的乘法法则:
几个独立事件同时发生的概率,等于各独立事件的概率之积概率的加法法则:
互不相容事件和的概率等于各事件的概率之和3只小白鼠均生存的概率:P=0.20.20.2=0.0083只小白鼠2生1死的概率:P1=0.20.20.8=0.032P2=0.20.80.2=0.032P=0.096P3=0.80.20.2=0.0323只小白鼠1生2死的概率:P1=0.20.80.8=0.128P2=0.80.80.2=0.128P=0.384P3=0.80.20.8=0.1283只小白鼠均死亡的概率:P=0.80.80.8=0.512x00.50.40.30.20.10.0123(0.2+0.8)3
二项分布示意图二项分布的定义从阳性率为π的总体中随机抽取含量为n的样本,恰有X例阳性的概率为:
X=0,1,2,…,n
则称X服从参数为n和
的二项分布,记为:X~B(n,
)。其中参数
n由实验者确定,而
常常是未知的。如已知n=3,
=0.8,则恰有1例阳性的概率P(1)为:二项分布的性质(一)均数与标准差二项分布的性质(二)累计概率(cumulativeprobability)从阳性率为
的总体中随机抽取n个个体最多有k例阳性的概率:最少有k例阳性的概率:递推公式:二项分布的例子据以往经验,用某药治疗小儿上呼吸道感染、支气管炎,有效率为85%,今有5个患者用该药治疗,问:①
至少3人有效的概率为多少?②
最多1人有效的概率为多少?①
至少3人有效的概率:P(X≥3)=P(3)+P(4)+P(5)则P(X≥3)=0.138178125+0.391504688+0.443705313=0.973388126
②最多1人有效的概率为:
P(X≤1)=P(0)+P(1)二项分布的图形特征偏态分布N逐步增大且不要太小或太大(和
),二项分布趋向与正态分布。
二项分布的应用条件各观察单位只能有互相对立的一种结果,属于二分类资料已知发生某一结果(如阴性)的概率
不变,其对立结果(如阳性)的概率则为1-
n次试验在相同条件下进行,且各观察单位的结果互相独立
Poisson分布的概念单位时间、单位空间内某事件的发生数单位人群(较大)中某稀有事件的发生数放射性物质每分钟放射的脉冲数每ml水中大肠菌群数、每升空气中粉尘数、每1万个细胞中有多少个发生突变某地每天的交通事故数、某工矿企业每天的工伤人数足球比赛每场的进球数生物:每平方公里有多少植物如果某事件的发生是完全随机的,则单位时间或单位空间内,事件发生0次、l次、2次…的概率为:
X=0,1,2,…
则称该事件的发生服从参数为
的Poisson分布,记为X~Poisson(
)。X为单位时间或空间内某事件的发生数,P(X)为事件数为X时的概率,e为自然对数的底。Poisson分布的性质(一)均数与方差
Poisson分布的方差
2与均数
相等,均为
,即:
2=
=
其中参数
即为均数,表示单位空间或时间内事件平均发生的次数,又称强度参数。
Poisson分布的性质(二)累计概率最多为k次的概率:最少为k次的概率:
递推公式:
Poisson分布的形状取决于
的大小。
Poisson分布为正偏态分布,且
愈小分布愈偏;随着
的增大,分布逐渐趋于对称当
=20时已基本接近对称分布;当
=
50时,Poisson分布近似正态分布,
≥50时可按正态分布原理处理之。
Poisson分布的性质(三)图
Poisson分布示意可加性以较小的度量单位,观察某一现象的发生数时,如果它呈Poisson分布,那么把若干个小单位合并为一个大单位后,其总计数亦呈Poisson分布。Poisson分布的性质(四)
例如,已知某放射性物质每10分钟放射脉冲数呈Poisson分布,5次测量的结果,分别为35、34、36、38、34次,那么50分钟放射脉冲数(总计为177次)亦呈一Poisson分布。因此Poisson分布资料可利用可加性原理使
≥50,然后用正态近似法处理之。可加性示例Poisson分布的性质(五)Poisson分布是二项分布的极限形式
二项分布中,当
很小,比如
<0.05,而n很大,二项分布逼近Poisson分布。且:其中
=n
。n愈大,近似程度愈好。如果某些现象的发生率
甚少,而样本例数n甚多时,二项分布常用Poisson分布来简化运算。一个实例:
据以往经验,新生儿染色体异常率为
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