常用概率分布ppt課件-文庫(kù)吧資料
2025-05-13 13:10本頁(yè)面
【正文】 體重組段 頻數(shù) 頻率 ( 頻數(shù) / 總頻數(shù) ) 累積頻率 頻率密度 ( 頻率 / 組距 ) 48 6 3 3 1 52 54 5 8 6 56 162 5 3 9 60 293 0 3 2 64 359 1 4 0 68 298 6 9 1 72 140 0. 099 9 8 0 76 70 9 7 5 80 17 1 9 0 84 3 1 0 5 合計(jì) 1402 0 表 51 某醫(yī)院 1402例分娩孕婦體重頻數(shù)分布 ① ② ③ ④ ⑤ 48 56 64 72 80體重（k g ）體重頻率密度 作圖 :以體重測(cè)量值為 橫軸 ，以頻率與組距的比值為 縱軸 作出直方圖。 ?正態(tài)分布在十九世紀(jì)前葉由高斯加以推廣，所以通常稱為高斯分布 (Gauss distribution)。 ? ?? ?? ?!010}0{!.1101010510045?????????????????XPXPeXPkekXPnpk ???解 ： 第三節(jié) 正態(tài)分布及其應(yīng)用 一、正態(tài)分布的概念 一、正態(tài)分布的概念 ? 正態(tài)分布是自然界最常見的一種分布 測(cè)量的誤差、人體的尺寸、許多生化指標(biāo) 等等都近似服從正態(tài)分布。 三、 Possion分布的應(yīng)用 ㈠ 概率估計(jì) ： 舉例 1： 若某地新生兒先天性心臟病的發(fā)病概率是8‰ ，那么該地 120名新生兒中有 4人患先天性心臟病的概率是多少？ 解析 ： 發(fā)病、不發(fā)病 ?發(fā)病概率 8‰ ，概率很小 ?n=120，相對(duì)較大 0 ? =nπ=120 8‰ = 4! = P(4)=e? x ? X! = 故： 二項(xiàng)分布 Poission分布 ㈡單側(cè)累積概率的計(jì)算： （ 1）稀有事件發(fā)生次數(shù)至多為 k次的概率為： （ 2）稀有事件發(fā)生次數(shù)至少為 k次的概率為： P(x≤ k)= ∑ k x=0 e? x ? X! 舉例 1： 若某地新生兒先天性心臟病的發(fā)病概率是 8‰ ， 那么該地 120名新生兒中： （ 1）至多有 4人患先天性心臟病的概率是多少？ （ 2）至少有 5人患先天性心臟病的概率是多少？ P(x≥ k)= ∑ n x=k e? x ? X! k 1 = 1 ∑ x=0 e? x ? X! 舉例 2： 實(shí)驗(yàn)室顯示某 100cm2的培養(yǎng)皿中平均菌落數(shù)為 6個(gè)，試估計(jì) (1)該培養(yǎng)皿中菌落數(shù)小于 3的概率， (2)大于 1個(gè)的概率。 ?總體均數(shù) =總體方差 = ? ； ?觀察結(jié)果具有可加性，即： Poission分布的兩個(gè)重要特征： 若 X1服從總體均數(shù)為 ?1的 Poission分布 ， X2服從總體均數(shù)為 ?2的 Poission分布 ， 則 T= X1+ X2服從總體均數(shù)為 ?1+?2的 Poission分布。 三、 Possion分布的圖形特征 P(x)=e? x ? x! Poission分布的概率函數(shù)： ? =nπ為 Poission分布的總體均數(shù) ?是 Poisson分布的 總體參數(shù) ，也是 唯一的參數(shù) Poission的概率分布示意圖： Poission分布圖形的特征： poission分布圖的形態(tài)取決于 ? ? ?＜ 5時(shí)為偏峰， ?愈小分布愈偏 。 ?污染牛奶細(xì)胞的播布：成集落存在及繁殖。 舉例： 1毫升水樣品中大腸桿菌數(shù)目 X的分布 ： ?將 1毫升水等分為 n個(gè)微小體積，這里 n很大很大 ； ?每 1個(gè)微小體積中大腸桿菌是否出現(xiàn)，相互獨(dú)立； ?第 1個(gè)微小體積中大腸桿菌出現(xiàn)的概率都是 π，且很小很小 想象： 每毫升水中大腸桿菌數(shù)目 X服從 Poission分布 例：放射性物質(zhì)一定時(shí)間內(nèi)放射出質(zhì)點(diǎn)數(shù)的分布 1 1 1 1 1 1 時(shí)間 “ n 很大、獨(dú)立、概率都是 ? 且很小”的二項(xiàng)分布 Poisson分布 注意： 舉 若 n次觀察互不獨(dú)立 ，或 發(fā)生的概率 π不等 ，則不能看作是 Poission分布。 如：出生缺陷、多胞胎、染色體異常、 細(xì)菌在單位面積的分布 等。P =π ?概率： P = x n ?概率 P的方差： σP2= π （ 1 π ） n ?概率 P的標(biāo)準(zhǔn)差： σp = π （ 1 π ） n 三、二項(xiàng)分布 的應(yīng)用 二項(xiàng)分布的應(yīng)用： ㈠ 概率估計(jì) ：
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1