chap7兩分類資料的統(tǒng)計描述與推斷-資料下載頁
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【正文】 小概率事件： P。 公理：小概率事件在一次試驗中幾乎是不可能發(fā)生的。 2022/6/4 47 二、 運算法則 1. 加法定理： ? 定理 1： 若 A與 B 互不相容，則 P（ A+B）＝ P（ A） + P（ B） ? 定理 2： 若 A與 ā 對立，則 P（ A）＝ 1－ P（ ā ） 有效率＝ 1－無效率 ? 定理 3： 若 A ? B，則 P（ A－ B）＝ P（ A）－ P（ B） ? 定理 4： 若 A與 B為任意兩事件 ，則 P（ A+B）＝ P（ A）+ P（ B）－ P（ AB） 2. 乘法定理 ? ： 事件 A發(fā)生的條件下事件 B發(fā)生的概率。 ? P（ B A）＝ P（ A B） / P（ A） ? ： P（ A B）＝ P（ A） P（ B A） ? 或 P（ A B） ＝ P（ B ） / P（ A B） ? ： P（ A B）＝ P（ A） P（ B） ? 一個試驗不受其他試驗結果的影響，則相互獨立。 2022/6/4 48 ? 聯(lián)合用藥計數(shù)效應的判斷 ： ? 效應指標為 計數(shù)資料 時計算 Q： （ chap6計量 ） ? Q=PO/ P(A+B)=PO/[ P(A)+P(B)－ P(A)P(B)] （ PO為 A、 B同用的療效） （ 724） ? 判斷標準 ： Q≤ ? Q ? Q≥ 協(xié)同 ? 【 例 72】 A、 B兩藥單用時， A藥療效為 60％， B藥療效為 40％，聯(lián)合應用時療效 PO=75％，判斷 A、 B兩藥聯(lián)合效應的性質(zhì)： P (A+ B)= P(A)+P(B)－ P(A)P( B)=+－ = ? Q= ? Q： 疊加 。 2022/6/4 49 ? 167。3 二項分布和 Poisson分布 P112 ? （ binomial distribution） :離散型。 條件 ： ① 對立 .② A概率（ π） , 概率（ 1－ π） .③ n次獨立試驗。 2. Poisson分布 （ Poisson distribution）： 稀有事件 概率模型。 ? n很大時的二項分布，條件同上，但 π或 1－ π很小。 ? 3. 二項分布、 Poisson分布和正態(tài)分布的漸近關系 A2022/6/4 50 ? 167。4 總體率的置信區(qū)間 P115 ? p是 π的點估計，抽樣誤差， CI。 ? ： ? （ 1）二項分布 : P435 ，表 5。 ? （ 2） Poisson分布 : P436，表 6。 ? ： ? （ 1）二項分布 : P177。 ? （ 2） Poisson分布 : X177。 2022/6/4 51 ? 167。5 樣本率與總體率比較 P116 ? 目的：推斷樣本所代表的未知 π與已知 π是否相等。 2022/6/4 52 Bi n o m i a l Te s t14 14 .9 .6 .0 0 51 1 .115 1 .0G r o u p 1G r o u p 2T o t a l例數(shù)C a t e g o r y N O b s e r v e d P r o p . T e s t P r o p . E x a c t S ig . (1 t a ile d )復方樣本治愈率為 ，單側(cè) P為 。拒絕 H0，可認為中藥復方療效較單方為好。 2022/6/4 53 2022/6/4 54 2022/6/4 55 2022/6/4 56 2022/6/4 57 ? 167。6 兩樣本率比較的 z檢驗 P117 2022/6/4 58 2022/6/4 59 2022/6/4 60 2022/6/4 61 ? 167。7 標準化法 P119 2022/6/4 62 2022/6/4 63 2022/6/4 64
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