二项分布及其应用-研.ppt
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1、1,二 项 分 布(binomial distribution),2,随机变量(random variable):指取值不能事先确定的观察结果,通常简称为变量,离散型变量:在一定区间内变量取值为有限个,或数值可以一一列举出来。如:出生人数、死亡人数、有效人数连续型变量:在一定区间内变量取值为无限个,或数值无法一一列举。如:身高、体重、血清转氨酶测定结果,3,随机变量 概率分布连续型 连续型分布(u、t、F、2分布)离散型 离散型分布(二项分布、poisson分布),4,例:一个口袋中有10个外形相同的乒乓球,其中6个白球、4个黄球,现进行摸球游戏,每次摸出一个球后又重新放回袋中,先后摸10次,
2、问摸到白球的次数为1、2、3、0的概率分别是多少?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。,一、二项分布的概念,5,(1)摸到白球的次数为1的概率:0.60.4910=0.61(1-0.6)9=0.00157(2)摸到白球的次数为2的概率:0.620.4845=0.62(1-0.6)8=0.01062(3)摸到白球的次数为3的概率:0.630.47 120=0.63(1-0.6)7=0.04247(4)摸到白球的次数为0的概率:0.410=0.60(1-0.6)10=0.00010,6,(5)摸到白球的次数分别为4、5、6、7、8、9、10的概率:P(4)=0.1
3、1148 P(5)=0.20066 P(6)=0.25082 P(7)=0.21499 P(8)=0.12093 P(9)=0.04031 P(10)=0.00605,7,二项分布:指在只会产生两种可能结果如“阳性”或“阴性”之一的n次独立重复试验(Bernoulli 试验)中,当每次试验的“阳性”概率保持不变时,出现阳性的次数X0,1,2,n的一种概率分布。XB(n,),8,当“阳性”结果的概率固定为(“阴性”结果的概率为1-)时,n次Bernoulli试验中出现X次“阳性”的概率:,X0,1,2,n,9,例3.4:三只小白鼠试验 见P35,10,二、二项分布的应用条件,1、各观察单位只能具
4、有相互对立的一种结果2、n次试验在相同条件下进行,且相互独立3、发生某一结果的概率为,其对立结果的概率为(1-),11,三、二项分布的性质,1、二项分布的均数和标准差=n,12,二项分布的均数和标准差用相对数表示:,13,2、二项分布的累计概率,最多有k例阳性的概率:P(X k)=P(0)+P(1)+P(k),最少有k例阳性的概率:P(X k)=P(k)+P(k+1)+P(n)X=0,1,2,k,n,14,例(补充):据报道,输卵管结扎的育龄妇女经壶腹部壶腹部吻合术后,其受孕率为0.55,问对10名输卵管结扎的育龄妇女实施该吻合术后最多有2人不受孕的概率,n10 p0.55P(X 8)P(8)
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- 二项分布 及其 应用
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