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文檔簡介
1、二項分布概念及圖表二項分布就是重復n次獨立的伯努利試驗。在每次試驗中只有兩種可能的結(jié)果,而且兩種結(jié)果發(fā)生與否互相對立,并且相互獨立,與其它各次試驗結(jié)果無關,事件發(fā)生與否的概率在每一次獨立試驗中都保持不變,則這一系列試驗總稱為n重伯努利實驗,當試驗次數(shù)為1時,二項分布服從0-1分布。中文名二項分布外文名Binomial Distribution提出者伯努利涉及實驗伯努利試驗;兩點分布屬 于概率論與數(shù)理統(tǒng)計應用學科大氣科學;氣候?qū)W;計算機科學目錄1 定義 統(tǒng)計學定義 醫(yī)學定義2 概念3 性質(zhì)4
2、;圖形特點5 應用條件6 應用實例定義統(tǒng)計學定義在概率論和統(tǒng)計學中,二項分布是n個獨立的是/非試驗中成功的次數(shù)的離散概率分布,其中每次試驗的成功概率為p。這樣的單次成功/失敗試驗又稱為伯努利試驗。實際上,當 時,二項分布就是伯努利分布,二項分布是顯著性差異的二項試驗的基礎。醫(yī)學定義在醫(yī)學領域中,有一些隨機事件是只具有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機事件,稱為二項分類變量(dichotomous variable),如對病人治療結(jié)果的有效與無效,某種化驗結(jié)果的陽性與陰性,接觸某傳染源的感染與未感染等。二項分布(binomial distribution)就是對這
3、類只具有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機事件的規(guī)律性進行描述的一種概率分布??紤]只有兩種可能結(jié)果的隨機試驗,當成功的概率( )是恒定的,且各次試驗相互獨立,這種試驗在統(tǒng)計學上稱為伯努利試驗(Bernoulli trial)。如果進行次伯努利試驗,取得成功次數(shù)為的概率可用下面的二項分布概率公式來描述:P=C(X,n)*X*(1-)(n-X)二項分布公式式中的n為獨立的伯努利試驗次數(shù),為成功的概率,(1-)為失敗的概率,X為在n次伯努里試驗中出現(xiàn)成功的次數(shù),表示在n次試驗中出現(xiàn)X的各種組合情況,在此稱為二項系數(shù)(binomial coefficient)。所以的含義為:含量為n的樣本
4、中,恰好有X例陽性數(shù)的概率。概念二項分布(Binomial Distribution),即重復n次的伯努利試驗(Bernoulli Experiment),用表示隨機試驗的結(jié)果。二項分布公式如果事件發(fā)生的概率是P,則不發(fā)生的概率q=1-p,N次獨立重復試驗中發(fā)生K次的概率是P(=K)= C(n,k) * pk * (1-p)(n-k),其中C(n, k) =n!/(k!(n-k)!),注意:第二個等號后面的括號里的是上標,表示的是方冪。那么就說這個屬于二項分布。其中P稱為成功概率。記作B(n,p)期望:E=np;方差:D=npq;其中q=1-p證明:由二項式分布的定義知,隨機變量X是n重伯努利
5、實驗中事件A發(fā)生的次數(shù),且在每次試驗中A發(fā)生的概率為p。因此,可以將二項式分布分解成n個相互獨立且以p為參數(shù)的(0-1)分布隨機變量之和。設隨機變量X(k)(k=1,2,3.n)服從(0-1)分布,則X=X(1)+X(2)+X(3).X(n).因X(k)相互獨立,所以期望:方差:證畢。如果1在每次試驗中只有兩種可能的結(jié)果,而且是互相對立的;2每次實驗是獨立的,與其它各次試驗結(jié)果無關;3結(jié)果事件發(fā)生的概率在整個系列試驗中保持不變,則這一系列試驗稱為伯努利實驗。在這試驗中,事件發(fā)生的次數(shù)為一隨機事件,它服從二次分布。二項分布可二項分布以用于可靠性試驗??煽啃栽囼灣3J峭度雗個相同的式樣進行試驗T小
6、時,而只允許k個式樣失敗,應用二項分布可以得到通過試驗的概率。若某事件概率為p,現(xiàn)重復試驗n次,該事件發(fā)生k次的概率為:P=C(n,k)×pk×(1-p)(n-k)。C(n,k)表示組合數(shù),即從n個事物中拿出k個的方法數(shù)。性質(zhì)(一)二項分布是離散型分布,概率直方圖是躍階式的。因為x為不連續(xù)變量,用概率條圖表示更合適,用直方圖表示只是為了更形象些。1當p=q時圖形是對稱的例如, ,p=q=1/2,各項的概率可寫作: 2當pq時,直方圖呈偏態(tài),p<q與p>q的偏斜方向相反。如果n很大,即使pq,偏態(tài)逐漸降低,最終成正態(tài)分布,二項分布的極限分布為
7、正態(tài)分布。故當n很大時,二項分布的概率可用正態(tài)分布的概率作為近似值。何謂n很大呢?一般規(guī)定:當p<q且np5,或p>q且nq5,這時的n就被認為很大,可以用正態(tài)分布的概率作為近似值了。(二)二項分布的平均數(shù)與標準差如果二項分布滿足p<q,np5,(或p>q,np5)時,二項分布接近正態(tài)分布。這時,也僅僅在這時,二項分布的x變量(即成功的次數(shù))具有如下性質(zhì):即x變量具有 = np,的正態(tài)分布。式中n為獨立試驗的次數(shù),p為成功事件的概率,q=1- p。 由于n很大時二項分布逼近正態(tài)分布,其平均數(shù),標準差是根據(jù)理論推導而來的,故用和而不用X和S表示。它們的含意是指在
8、二項試驗中,成功的次數(shù)的平均數(shù) = np ,成功次數(shù)的分散程 。例如一個擲10枚硬幣的試驗,出現(xiàn)正面向上的平均次數(shù)為5次(= np=),正面向上的散布程度為10×(1/2)×(1/2)= 1.58(次),這是根據(jù)理論的計算,而在實際試驗中,有的人可得10個正面向上,有人得9個、8個,人數(shù)越多,正面向上的平均數(shù)越接近5,分散程度越接近1.58 。圖形特點(1)當(n+1)p不為整數(shù)時,二項概率PX=k在k=(n+1)p時達到最大值;(2)當(n+1)p為整數(shù)時,二項概率PX=k在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1時達到最大值。注:x為不超過x
9、的最大整數(shù)。 應用條件1各觀察單位只能具有相互對立的一種結(jié)果,如陽性或陰性,生存或死亡等,屬于兩分類資料。2已知發(fā)生某一結(jié)果(陽性)的概率為,其對立結(jié)果的概率為1-,實際工作中要求是從大量觀察中獲得比較穩(wěn)定的數(shù)值。二項分布公式3 n次試驗在相同條件下進行,且各個觀察單位的觀察結(jié)果相互獨立,即每個觀察單位的觀察結(jié)果不會影響到其他觀察單位的結(jié)果。如要求疾病無傳染性、無家族性等。應用實例二項分布在心理與教育研究中,主要用于解決含有機遇性質(zhì)的問題。所謂機遇問題,即指在實驗或調(diào)查中,實驗結(jié)果可能是由猜測而造成的。比如,選擇題目的回答,劃對劃錯,可能完全由猜測造成。凡此類問題,欲區(qū)分由猜測而造成
10、的結(jié)果與真實的結(jié)果之間的界限,就要應用二項分布來解決。下面給出一個例子。已知有正誤題10題,問答題者答對幾題才能認為他是真會,或者說答對幾題,才能認為不是出于猜測因素?分析:此題 ,即猜對猜錯的概率各為0.5。 ,故此二項分布接近正態(tài)分布:根據(jù)正態(tài)分布概率,當Z=1.645時,該點以下包含了全體的95%。如果用原分數(shù)表示,則為它的意義是,完全憑猜測,10題中猜對8題以下的可能性為95%,猜對8、9、10題的概率只5%。因此可以推論說,答對8題以上者不是憑猜測,而是會答。但應該明確:作此結(jié)論,也仍然有犯錯誤的可能,即那些完全靠猜測的人也有5%的可能性答
11、對8、9、10道題。此題的概率值,還可用二項分布函數(shù)直接計算,亦得與正態(tài)分布近似的結(jié)果:b(8 10 0.5)=10*9/2*0.58*0.52 = 45/1024b(9 10 0.5)=10*0.59*0.51 = 10/1024b(10 10 0.5) = 1/1024根據(jù)概率加法,答對8題及其以上的總概率為:45/1024+10/1024+1/1024=56/1024 = 0.0547 同理,可計算8題以下的概率為 95%。(近似) 附表 1二項分布表PX £ x = å n pk (1- p)n-kx k k =0 k nxp0.0010.0020.003
12、0.0050.010.020.030.050.100.150.200.250.30200.99800.99600.99400.99000.98010.96040.94090.90250.81000.72250.64000.56250.4900211.00001.00001.00001.00000.99990.99960.99910.99750.99000.97750.96000.93750.9100300.99700.99400.99100.98510.97030.94120.91270.85740.72900.61410.51200.42190.3430311.00001.00001.000
13、00.99990.99970.99880.99740.99280.97200.93930.89600.84380.7840321.00001.00001.00001.00000.99990.99900.99660.99200.98440.9730400.99600.99200.98810.98010.96060.92240.88530.81450.65610.52200.40960.31640.2401411.00001.00000.99990.99990.99940.99770.99480.98600.94770.89050.81920.73830.6517421.00001.00001.0
14、0001.00000.99990.99950.99630.98800.97280.94920.9163431.00001.00000.99990.99950.99840.99610.9919500.99500.99000.98510.97520.95100.90390.85870.77380.59050.44370.32770.23730.1681511.00001.00000.99990.99980.99900.99620.99150.97740.91850.83520.73730.63280.5282521.00001.00001.00000.99990.99970.99880.99140
15、.97340.94210.89650.8369531.00001.00001.00000.99950.99780.99330.98440.9692541.00000.99990.99970.99900.9976600.99400.98810.98210.97040.94150.88580.83300.73510.53140.37710.26210.17800.1176611.00000.99990.99990.99960.99850.99430.98750.96720.88570.77650.65540.53390.4202621.00001.00001.00001.00000.99980.9
16、9950.99780.98420.95270.90110.83060.7443631.00001.00000.99990.99870.99410.98300.96240.9295641.00000.99990.99960.99840.99540.9891651.00001.00000.99990.99980.9993700.99300.98610.97920.96550.93210.86810.80800.69830.47830.32060.20970.13350.0824711.00000.99990.99980.99950.99800.99210.98290.95560.85030.716
17、60.57670.44490.3294721.00001.00001.00001.00000.99970.99910.99620.97430.92620.85200.75640.6471731.00001.00000.99980.99730.98790.96670.92940.8740741.00000.99980.99880.99530.98710.9712751.00000.99990.99960.99870.9962761.00001.00000.99990.9998800.99200.98410.97630.96070.92270.85080.78370.66340.43050.272
18、50.16780.10010.0576811.00000.99990.99980.99930.99730.98970.97770.94280.81310.65720.50330.36710.2553821.00001.00001.00000.99990.99960.99870.99420.96190.89480.79690.67850.5518831.00001.00000.99990.99960.99500.97860.94370.88620.8059841.00001.00000.99960.99710.98960.97270.9420851.00000.99980.99880.99580
19、.9887861.00000.99990.99960.9987871.00001.00000.9999900.99100.98210.97330.95590.91350.83370.76020.63020.38740.23160.13420.07510.0404911.00000.99990.99970.99910.99660.98690.97180.92880.77480.59950.43620.30030.1960921.00001.00001.00000.99990.99940.99800.99160.94700.85910.73820.60070.4628931.00001.00000
20、.99990.99940.99170.96610.91440.83430.7297941.00001.00000.99910.99440.98040.95110.9012950.99990.99940.99690.99000.9747961.00001.00000.99970.99870.9957971.00000.99990.9996981.00001.00001000.99000.98020.97040.95110.90440.81710.73740.59870.34870.19690.10740.05630.02821011.00000.99980.99960.99890.99570.9
21、8380.96550.91390.73610.54430.37580.24400.14931021.00001.00001.00000.99990.99910.99720.98850.92980.82020.67780.52560.38281031.00001.00000.99990.99900.98720.95000.87910.77590.64961041.00000.99990.99840.99010.96720.92190.84971051.00000.99990.99860.99360.98030.95271061.00000.99990.99910.99650.98941071.0
22、0000.99990.99960.99841081.00001.00000.99991091.00001100.98910.97820.96750.94640.89530.80070.71530.56880.31380.16730.08590.04220.01981110.99990.99980.99950.99870.99480.98050.95870.89810.69740.49220.32210.19710.11301121.00001.00001.00001.00000.99980.99880.99630.98480.91040.77880.61740.45520.31271131.0
23、0001.00000.99980.99840.98150.93060.83890.71330.56961141.00000.99990.99720.98410.94960.88540.78971151.00000.99970.99730.98830.96570.92181161.00000.99970.99800.99240.97841171.00000.99980.99880.99571181.00000.99990.99941191.00001.00001200.98810.97630.96460.94160.88640.78470.69380.54040.28240.14220.0687
24、0.03170.01381210.99990.99970.99940.99840.99380.97690.95140.88160.65900.44350.27490.15840.08501221.00001.00001.00001.00000.99980.99850.99520.98040.88910.73580.55830.39070.25281231.00000.99990.99970.99780.97440.90780.79460.64880.49251241.00001.00000.99980.99570.97610.92740.84240.72371251.00000.99950.9
25、9540.98060.94560.88221260.99990.99930.99610.98570.96141271.00000.99990.99940.99720.99051281.00000.99990.99960.99831291.00001.00000.999812101.00001300.98710.97430.96170.93690.87750.76900.67300.51330.25420.12090.05500.02380.00971310.99990.99970.99930.99810.99280.97300.94360.86460.62130.39830.23360.126
26、70.06371321.00001.00001.00001.00000.99970.99800.99380.97550.86610.69200.50170.33260.20251331.00000.99990.99950.99690.96580.88200.74730.58430.42061341.00001.00000.99970.99350.96580.90090.79400.65431351.00000.99910.99250.97000.91980.83461360.99990.99870.99300.97570.93761371.00000.99980.99880.99440.981
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