常用概率分布.ppt
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1、常用概率分布,掌握:三个常用概率分布的概念;二项分布及Poisson分布的概率函数与累计概率、正态分布的分布函数的计算方法;医学参考值的计算熟悉:三个常用概率分布的特征了解:质量控制的意义、原理及方法,教学要求,一、二项分布 二、Poisson分布三、正态分布,常见随机变量的分布:,连续型变量,离散型变量,1.1 二项分布的概念和函数1.2 二项分布的特征1.3 二项分布的应用,一、二项分布的概念 和概率函数,摸球模型,一个袋子里有5个乒乓球,其中2个黄球、3个白球,我们进行摸球游戏,每次摸1球,放回后再摸。先后摸100次,请问:摸到0次黄球的概率是多大?,解:,每次摸到白球的概率=0.6,第
2、1次摸到白球的概率=0.6,第2次摸到白球的概率=0.6,第100次摸到白球的概率=0.6,100次摸到0次黄球的概率=0.60.60.6=0.6100,先后摸100次,摸到3次黄球的概率是多大?,解:,每次摸到黄球的概率=0.4,黄白黄白黄白白白,概率=(0.4)3(0.6)97,100次摸到3次黄球的概率=(0.4)3(0.6)97+(0.4)3(0.6)97+(0.4)3(0.6)97+=C1003(0.4)3(0.6)97,每次摸到白球的概率=0.6,黄黄黄白白白白白,黄白黄黄白白白白,概率=(0.4)3(0.6)97,概率=(0.4)3(0.6)97,先后摸100次,摸到x次黄球的概
3、率是多大?,解:,100次摸到x次黄球的概率=C100 x(0.4)x(0.6)100-x,100次摸到3次黄球的概率=C1003(0.4)3(0.6)97,先后摸n次,摸到x次黄球的概率是多大?,n次摸到x次黄球的概率=Cnx(0.4)x(0.6)n-x,解:,如果摸到黄球的概率不是0.4,而是,先后摸n次,摸到x次黄球的概率是多大?,n次摸到x次黄球的概率=Cnx()x(1-)n-x,解:,小结:摸球模型,二分类:每次摸球都有两种可能的结果(黄球或白球)独立:每次摸球都是彼此独立的重复:每次摸到黄球的概率都是、摸到白球的概率都是1-,所以,先后摸n次,摸到x次黄球的概率为:,n次摸到x次黄
4、球的概率=Cnx()x(1-)n-x,在医学研究中,许多观察或试验的可能结果可以归结为二个相互排斥的结果。如检查的结果为“阳性”或”阴性”,治疗结果可分为“有效”或“无效”,也可为“生存”或“死亡”等。,二项分布的概念:,如果每个观察对象阳性结果的发生概率均为,阴性结果的发生概率均为(1-);而且每个观察对象的结果是相互独立的,那么,重复观察n个人,发生阳性结果的人数X的概率分布为二项分布,记作:B(n,)。,P(x)=Cnx()x(1-)n-x,其中:,一般地,若随机变量取值x的概率为:,(x 取值0、1、2、n),二项分布的密度函数:,举 例:,临床上用针炙治疗某型头痛,有效的概率为60%
5、;现以该法治疗患者3例,其中0例、1例、2例、3例有效的概率各是多大?,解:,P(x)=Cnx()x(1-)n-x,二、二项分布的特征,P(x)=Cnx()x(1-)n-x,1.二项分布的图形特征:,和n 是二项分布的两个参数,n决定x的取值范围,n 和 决定了x的概率分布。,=0.5时,不同n值对应的二项分布,n=30,=0.3,n=20,=0.5,n=10,=0.3,n=5,=0.3,=0.3时,不同n值对应的二项分布,二项分布图的形态取决于和n,高峰在=n处,当=0.5,图形是对称的;当0.5,图形不对称;离0.5愈远,对称性愈差,但随着n的增大,分布趋向于对称。当n时,只要不太靠近0或
6、1(特别是 n 和 n(1-)都大于5时),二项分布接近于正态分布。,对于二分类情况,进行n次试验,每次试验出现阳性结果的概率均为,出现阳性结果的次数为x,则X的总体均数、方差2及标准差分别为:,总体方差:2=n(1-),2.二项分布的均数和标准差:,总体均数:=n,对于二分类情况,进行n次随机试验,每次试验出现阳性结果的概率为,则出现阳性结果x的概率P、概率P的均数P,概率P的方差P2及概率P的标准差P为:,三、二项分布的应用,二项分布的应用:,概率估计:,举例:如果某地钩虫感染率是13%,随机观察当地150人,其中10人感染钩虫的概率有多大?,解析:,二分类(感染、不感染)独立(假定互不影
7、响)重复(n=150),每人感染钩虫机率均为=0.13故:感染钩虫的人数x符合二项分布B(150,0.13)所以:P(x=10)=C15010 0.13100.87140=0.0055,单侧累积概率的计算:,单纯计算二项分布x恰好取某值的概率没有太大意义,经常需要计算的是二项分布的累积概率,(1)出现阳性次数至多为k次的概率为:,(2)出现阳性次数至少为k次的概率为:,举例:某地钩虫感染率是13%,随机观察当地150人。(1)其中最多有2人感染的概率有多大?,(2)其中最少有2人感染的概率有多大?,(3)其中最少有20人感染的概率有多大?,解:,第二节 Poission分布及其应用,1.1 P
8、oission 分布的概念和函数1.2 Poission 分布的特征1.3 Poission 分布的应用,一、Poission分布的概念 和概率函数,Poission分布的概念:,Poisson分布是描述罕见事件发生次数的概率分布。,如:出生缺陷、多胞胎、染色体异常、细菌在单位面积的分布等。,Poisson分布可看作是二项分布的特例:,独立重复的次数很大很大 每次出现某事件的概率,或未出现某事件的概率1-很小很小,接近于0或1(如0.001或0.999)。,举例:1毫升水样品中大肠杆菌数目X的分布:,将1毫升水等分为n个微小体积,这里n很大很大;每1个微小体积中大肠杆菌是否出现,相互独立;第1
9、个微小体积中大肠杆菌出现的概率都是,且很小很小,想象:,例:放射性物质一定时间内放射出质点数的分布,时间“n 很大、独立、概率都是 且很小”的二项分布-Poisson分布,注意:,举若n次观察互不独立,或发生的概率不等,则不能看作是Poission分布。,举例:,传染性疾病的流行模型:首例病例出现后,便成为传染原,可增加后继病例出现的概率。污染牛奶细胞的播布:成集落存在及繁殖。钉螺在繁殖期一窝一窝的散布,这些现象均不能用Poission分布这个理论模型处理,Poission分布的概念:,对二项分布,当n,n 时,可以证明:,P(x)=Cnx()x(1-)n-x,所以,若随机变量X的概率函数为:
10、,若则称此变量服从Poission分布,记作P()。,举例:某地20年间共出生肢短畸形儿10名,平均每年0.5名,估计该地每年出生此类畸形人数为0、1、2的概率P(x)。,解析:,e=2.71828,=0.5,所以不同x取值时,概率值如下表示:,三、Possion分布的图形特征,Poission分布的概率函数:,是Poisson分布的总体参数,也是唯一的参数,Poission的概率分布示意图:,Poission分布图形的特征:,poission分布图的形态取决于 5时为偏峰,愈小分布愈偏;随着的增大,分布趋向于对称。,总体均数=总体方差=;观察结果具有可加性,即:,Poission分布的两个重
11、要特征:,若X1服从总体均数为1的Poission分布,X2服从总体均数为2的Poission分布,则T=X1+X2服从总体均数为1+2的Poission分布。,举例:从同一水源独立取水样5次,进行细胞培养,把5份水样混合,则合计菌落数也符合Poission分布,则:,X1+X2+X3+X4+X5(1+2+3+4+5),医学研究中常利用其可加性,将小的观察单位合并,来增大发生次数X,以便用后面讲到的正态近似法作出统计推断。,三、Possion分布的应用,概率估计:,举例1:若某地新生儿先天性心脏病的发病概率是8,那么该地120名新生儿中有4人患先天性心脏病的概率是多少?,解析:,发病、不发病,
12、发病概率8,概率很小,n=120,相对较大,0,=n=120 8=0.96,故:,单侧累积概率的计算:,(1)稀有事件发生次数至多为k次的概率为:,(2)稀有事件发生次数至少为k次的概率为:,举例1:若某地新生儿先天性心脏病的发病概率是8,那么该地120名新生儿中:(1)至多有4人患先天性心脏病的概率是多少?(2)至少有5人患先天性心脏病的概率是多少?,举例2:实验室显示某100cm2的培养皿中平均菌落数为6个,试估计(1)该培养皿中菌落数小于3的概率,(2)大于1个的概率。,解析:,菌落长、不长,长概率很小,n很大,=n=6,故:,二项分布,Poission分布,练习:如生三胞胎的概率为10
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