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第一節(jié)二項分布Binomialdistribution12/17/20221第五章常用概率分布(二)第一節(jié)二項分布Binomialdistribution1二項分布(binomialdistribution)的引入在隨機現(xiàn)象中,最例如:藥物毒理實驗(生存、死亡)新藥療效(有效、無效)生化檢測(陽性、陰性)、調(diào)查疾病情況(患病、未患?。┟枋鲞@類問題,常用離散型隨機變量的分布—二項分布12/17/20222第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的引入摸球?qū)嶒炓粋€袋子里有5個乒乓球,其中2個黃球,3個白球。摸球游戲,每一次摸到黃球的概率是0.4,摸到白球的概率是0.6。這個實驗有三個特點:一是各次摸球是彼此獨立的;二是每次摸球只有二種可能的結(jié)果,或黃球或白球;三是每次摸到黃球(或摸到白球)的概率是固定的。具備這三點,

n次中有x次摸到黃球(或白球)的概率分布就是二項分布。12/17/20223第五章常用概率分布(二)摸球?qū)嶒炓粋€袋子里有5個乒乓球,其中2個黃球,3個白球。12二項分布(binomialdistribution)的定義Bernoulli試驗:只有兩個互斥結(jié)果A和的隨機事件。n次獨立、重復(fù)的Bernoulli試驗需滿足下列條件每次試驗只有兩個互斥的結(jié)果獨立:指各次試驗出現(xiàn)的結(jié)果之間是無關(guān)的重復(fù):每次試驗的條件不變12/17/20224第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的定義二項分布(binomialdistribution)的定義任意一次試驗中,只有事件A發(fā)生和不發(fā)生兩種結(jié)果,發(fā)生和不發(fā)生的概率分別是:和1-若在相同的條件下,進(jìn)行n次獨立重復(fù)試驗,用x表示這n次試驗中事件A發(fā)生的次數(shù)那么x服從二項分布,記做x~B(n,),也叫Bernolli分布。12/17/20225第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的定義二項分布(binomialdistribution)例5-1用針灸治療頭痛,假定結(jié)果不是有效就是無效,每一例有效的概率為π。某醫(yī)生用此方法治療頭痛患者5例,2例有效的概率是多少?

12/17/20226第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)例5-二項分布(binomialdistribution)的概念如果每個觀察對象陽性結(jié)果的發(fā)生概率均為,陰性結(jié)果的發(fā)生概率均為(1-);而且各個觀察對象的結(jié)果是相互獨立的,那么,重復(fù)觀察n個人,發(fā)生陽性結(jié)果的人數(shù)X的概率分布為二項分布,記作B(n,π)。二項分布的概率函數(shù)P(X)公式為12/17/20227第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的概念二項分布(binomialdistribution)的概念臨床上用針灸治療某型頭痛,有效的概率為60%,現(xiàn)以該法治療3例,其中2例有效的概率是多大?本例=0.6,隨機治療3例,有效例數(shù)為2的概率為

表1治療3例可能的有效例數(shù)及其概率有效人數(shù)(x)Cnxx(1-)n-x出現(xiàn)該結(jié)果概率P(x)010.60=10.4×0.4×0.40.064130.60.4×0.40.288230.6×0.60.40.432310.6×0.6×0.60.400.21612/17/20228第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的概念二項分布如果隨機變量X服從二項分布,記為:恒有12/17/20229第五章常用概率分布(二)二項分布如果隨機變量X服從二項分布,記為:12/16/202二、二項分布的適用條件每次實驗只會出現(xiàn)兩種對立的可能結(jié)果之一

(結(jié)果對立)每次實驗出現(xiàn)某種結(jié)果的概率固定不變,即每次實驗條件不變;

(概率固定)每次實驗相互獨立

(相互獨立)12/17/202210第五章常用概率分布(二)二、二項分布的適用條件每次實驗只會出現(xiàn)兩種對立的可能結(jié)果之一三、二項分布的特征二項分布的圖形:取決于兩個參數(shù)(n,π)π=0.5時(n=6,n=10,n=15,n=20,n=50)

12/17/202211第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的圖形:取決于兩個參數(shù)(n,π)1三、二項分布的特征二項分布的圖形:取決于兩個參數(shù)(n,π)π≠0.5時(0.2,n=6,n=10,n=15,n=20,n=30,n=50)12/17/202212第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的圖形:取決于兩個參數(shù)(n,π)三、二項分布的特征二項分布的正態(tài)近似性條件n較大,π不接近0也不接近1時(nπ和n(1-π)均≥5)X~B(n,π)近似正態(tài)分布N(nπ,nπ(1-π))可利用正態(tài)分布原理解決二項分布的問題12/17/202213第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的正態(tài)近似性條件12/16/202三、二項分布的特征二項分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差若x~B(n,π)X的總體均數(shù)為:μ=nπX的總體方差為σ2=nπ(1-π)X的總體標(biāo)準(zhǔn)差為12/17/202214第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差12/16/2022三、二項分布的特征二項分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差若x~B(n,π)若以p表示陽性率,則p的取值可為0、1/n、2/n、…、k/n、…、n/n,則樣本率p的總體均數(shù)為樣本率p的總體方差為樣本率p的總體標(biāo)準(zhǔn)差為12/17/202215第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差12/16/2022四、二項分布的應(yīng)用X~B(n,π),計算恰有k例“陽性”的概率:例5-3如果某地鉤蟲感染率為13%,隨機觀察當(dāng)?shù)?50人,其中有10人感染鉤蟲的概率有多大?12/17/202216第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用X~B(n,π),計算恰有k例“陽性”的概四、二項分布的應(yīng)用X~B(n,π),計算累積概率出現(xiàn)“陽性”的次數(shù)至多為k次的概率出現(xiàn)“陽性”的次數(shù)至少為k次的概率12/17/202217第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用X~B(n,π),計算累積概率12/16二項分布根據(jù)公式(4-10)至多有2名感染鉤蟲的概率為至少有2名感染鉤蟲的概率為12/17/202218第五章常用概率分布(二)二項分布根據(jù)公式(4-10)至多有2名感染鉤蟲的概率為12/四、二項分布的應(yīng)用當(dāng)n相當(dāng)大時,只要p不太靠近0或1,特別是當(dāng)nπ和n(1-π)都大于5時,二項分布B(n,π)近似正態(tài)分布。(a)k(b)kk-0.5k+0.5(c)kk-0.5k+0.5

圖二項分布連續(xù)性校正和正態(tài)近似示意圖(a)概率函數(shù)直條圖;(b)連續(xù)性校正直方圖;(c)正態(tài)近似圖12/17/202219第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用當(dāng)n相當(dāng)大時,只要p不太靠近0或1,特別四、二項分布的應(yīng)用利用二項分布的正態(tài)近似性條件,可簡化計算12/17/202220第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用利用二項分布的正態(tài)近似性條件,可簡化計算1四、二項分布的應(yīng)用二項分布的實際應(yīng)用廣泛:預(yù)測、管理決策、疾病的家族聚集性等例:新生兒窒息在非順產(chǎn)嬰兒中會經(jīng)常出現(xiàn)。據(jù)北京幾家醫(yī)院的記載,1070例住院新生兒中有107例發(fā)生新生兒窒息。搶救新生兒需要長時間使用呼吸機。如果一家醫(yī)院每天平均接受10名新生兒,那么該醫(yī)院需準(zhǔn)備多少臺呼吸機,才能保證90%以上的概率夠用?12/17/202221第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用二項分布的實際應(yīng)用廣泛:預(yù)測、管理決策、疾四、二項分布的應(yīng)用例:現(xiàn)用同類設(shè)備300臺,各臺設(shè)備工作是相互獨立的,且發(fā)生故障的概率都為0.01,在通常情況下,一臺設(shè)備的故障可由一人來處理。問至少需要配備多少工人,才能保證當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時能及時維修的概率大于0.99?12/17/202222第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用例:現(xiàn)用同類設(shè)備300臺,各臺設(shè)備工作是相第二節(jié)Poisson分布Poisson分布的概念Poisson分布的適用條件Poisson分布的特征Poisson分布的應(yīng)用12/17/202223第五章常用概率分布(二)第二節(jié)Poisson分布Poisson分布的概念12/1一、Poisson分布的概念Poisson分布也是一種離散型分布,用以描述單位時間、面積、空間范圍內(nèi)某種罕見事件的發(fā)生數(shù)。Poisson分布的概念(Poissondistribution):若隨機變量X在單位時間、面積、空間發(fā)生0、1、2、…、k、…次的概率為:則稱隨機變量X服從以λ為參數(shù)的Poisson分布,記為X~P(λ)或X~Π(λ)12/17/202224第五章常用概率分布(二)一、Poisson分布的概念Poisson分布也是一種離散型一、Poisson分布的概念單位時間、單位空間內(nèi)某事件的發(fā)生數(shù)單位人群(較大)中某稀有事件的發(fā)生數(shù)放射性物質(zhì)每分鐘放射的脈沖數(shù)每ml水中大腸菌群數(shù)、每升空氣中粉塵數(shù)、每1萬個細(xì)胞中有多少個發(fā)生突變某地每天的交通事故數(shù)、某工礦企業(yè)每天的工傷人數(shù)足球比賽每場的進(jìn)球數(shù)生物:每平方公里有多少植物12/17/202225第五章常用概率分布(二)一、Poisson分布的概念單位時間、單位空間內(nèi)某事件的發(fā)生二、Poisson分布的適用條件結(jié)果對立概率固定相互獨立Poisson分布還要求或(1-)接近于0或1(例如<0.001或>0.999)Poisson分布可以看作是發(fā)生的概率(或未發(fā)生的概率1-)很小,而觀察例數(shù)n很大時的二項分布

12/17/202226第五章常用概率分布(二)二、Poisson分布的適用條件結(jié)果對立12/16/2022二、Poisson分布的適用條件醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中,服從Poisson分布:單位時間接受到的放射性物質(zhì)的發(fā)射線數(shù);在單位容積水中大腸桿菌的數(shù)量粉塵在單位空間的分布一定的大人群中某種非傳染性疾病患病數(shù)或死亡數(shù)野外單位空間中某種昆蟲數(shù)或野生動物數(shù)12/17/202227第五章常用概率分布(二)二、Poisson分布的適用條件醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中,服從Poisso二、Poisson分布的適用條件醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中,不服從Poisson分布:在單位容積牛奶中的細(xì)菌數(shù)丁螺在繁殖期成窩狀分布傳染性疾病在人群中的分布12/17/202228第五章常用概率分布(二)二、Poisson分布的適用條件醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中,不服從Poiss三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決于參數(shù)λ12/17/202229第五章常用概率分布(二)三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決于參數(shù)λ12/17/202230第五章常用概率分布(二)三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決于參數(shù)λ12/17/202231第五章常用概率分布(二)三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決四、Poisson分布的特征Poisson分布的總體均數(shù)與總體方差相等即λ=σ2利用此特征,判斷某種未知分布是否服從Poisson分布當(dāng)λ≥20時,Poisson分布近似正態(tài)分布N(λ,λ)

利用正態(tài)分布原理解決Poisson分布問題

12/17/202232第五章常用概率分布(二)四、Poisson分布的特征Poisson分布的總體均數(shù)與總四、Poisson分布的特征Poisson分布具有可加性:以較小的度量單位,觀察某一現(xiàn)象的發(fā)生數(shù)時,如果它呈Poisson分布,那么把若干個小單位合并為一個大單位后,其總計數(shù)亦呈Poisson分布??杉有允纠?已知某放射性物質(zhì)每10分鐘放射脈沖數(shù)呈Poisson分布,5次測量的結(jié)果,分別為35、34、36、38、34次,那么50分鐘放射脈沖數(shù)(總計為177次)亦呈一Poisson分布。因此Poisson分布資料可利用可加性原理使≥50,然后用正態(tài)近似法處理之。

12/17/202233第五章常用概率分布(二)四、Poisson分布的特征Poisson分布具有可加性:1四、Poisson分布的特征Poisson分布是二項分布的極限形式二項分布中,當(dāng)很小,比如<0.05,而n很大,二項分布逼近Poisson分布。且:其中=n。n愈大,近似程度愈好。如果某些現(xiàn)象的發(fā)生率甚少,而樣本例數(shù)n甚多時,二項分布常用Poisson分布來簡化運算。

12/17/202234第五章常用概率分布(二)四、Poisson分布的特征Poisson分布是二項分布的極四、Poisson分布的特征Poisson分布遞推公式

12/17/202235第五章常用概率分布(二)四、Poisson分布的特征Poisson分布遞推公式12/五、Poisson分布的應(yīng)用X~P(λ),計算恰有k例罕見事件發(fā)生的概率據(jù)以往經(jīng)驗,新生兒染色體異常率為1%,試用Poisson分布的原理,求100名新生兒中發(fā)生0、1例的概率

12/17/202236第五章常用概率分布(二)五、Poisson分布的應(yīng)用X~P(λ),計算恰有k例罕見事五、Poisson分布的應(yīng)用X~P(λ),計算累積概率:出現(xiàn)罕見事件至多為k次的概率出現(xiàn)罕見事件至少為k次的概率

12/17/202237第五章常用概率分布(二)五、Poisson分布的應(yīng)用X~P(λ),計算累積概率:12五、Poisson分布的應(yīng)用利用Poisson分布的正態(tài)近似性條件,可簡化計算出現(xiàn)罕見事件至多為k次的概率出現(xiàn)罕見事件至少為k次的概率

12/17/202238第五章常用概率分布(二)五、Poisson分布的應(yīng)用利用Poisson分布的正態(tài)近似X~B(n,π)X~Π(λ)近似N(nπ,nπ(1-π))近似X~N(λ,λ)n→∞,π→0或1λ=nπnπ和n(1-π)均≥5λ≥2012/17/202239第五章常用概率分布(二)X~B(n,π)X~Π(λ)近似N(nπ,nπ(1-π))一個實例據(jù)以往經(jīng)驗,新生兒染色體異常率為1%,試分別用二項分布及Poisson分布原理,求100名新生兒中發(fā)生X例(X=0,l,2…)染色體異常的概率12/17/202240第五章常用概率分布(二)一個實例據(jù)以往經(jīng)驗,新生兒染色體異常率為1%,試分別用二項分正態(tài)分布二項分布Piossion分布圖形連續(xù)型離散型離散型概念或定義參數(shù)μ、σn、πλ特征應(yīng)用12/17/202241第五章常用概率分布(二)正態(tài)分布二項分布Piossion分布圖形連續(xù)型離散型離散型概第一節(jié)二項分布Binomialdistribution12/17/202242第五章常用概率分布(二)第一節(jié)二項分布Binomialdistribution1二項分布(binomialdistribution)的引入在隨機現(xiàn)象中,最例如:藥物毒理實驗(生存、死亡)新藥療效(有效、無效)生化檢測(陽性、陰性)、調(diào)查疾病情況(患病、未患?。┟枋鲞@類問題,常用離散型隨機變量的分布—二項分布12/17/202243第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的引入摸球?qū)嶒炓粋€袋子里有5個乒乓球,其中2個黃球,3個白球。摸球游戲,每一次摸到黃球的概率是0.4,摸到白球的概率是0.6。這個實驗有三個特點:一是各次摸球是彼此獨立的;二是每次摸球只有二種可能的結(jié)果,或黃球或白球;三是每次摸到黃球(或摸到白球)的概率是固定的。具備這三點,

n次中有x次摸到黃球(或白球)的概率分布就是二項分布。12/17/202244第五章常用概率分布(二)摸球?qū)嶒炓粋€袋子里有5個乒乓球,其中2個黃球,3個白球。12二項分布(binomialdistribution)的定義Bernoulli試驗:只有兩個互斥結(jié)果A和的隨機事件。n次獨立、重復(fù)的Bernoulli試驗需滿足下列條件每次試驗只有兩個互斥的結(jié)果獨立:指各次試驗出現(xiàn)的結(jié)果之間是無關(guān)的重復(fù):每次試驗的條件不變12/17/202245第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的定義二項分布(binomialdistribution)的定義任意一次試驗中,只有事件A發(fā)生和不發(fā)生兩種結(jié)果,發(fā)生和不發(fā)生的概率分別是:和1-若在相同的條件下,進(jìn)行n次獨立重復(fù)試驗,用x表示這n次試驗中事件A發(fā)生的次數(shù)那么x服從二項分布,記做x~B(n,),也叫Bernolli分布。12/17/202246第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的定義二項分布(binomialdistribution)例5-1用針灸治療頭痛,假定結(jié)果不是有效就是無效,每一例有效的概率為π。某醫(yī)生用此方法治療頭痛患者5例,2例有效的概率是多少?

12/17/202247第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)例5-二項分布(binomialdistribution)的概念如果每個觀察對象陽性結(jié)果的發(fā)生概率均為,陰性結(jié)果的發(fā)生概率均為(1-);而且各個觀察對象的結(jié)果是相互獨立的,那么,重復(fù)觀察n個人,發(fā)生陽性結(jié)果的人數(shù)X的概率分布為二項分布,記作B(n,π)。二項分布的概率函數(shù)P(X)公式為12/17/202248第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的概念二項分布(binomialdistribution)的概念臨床上用針灸治療某型頭痛,有效的概率為60%,現(xiàn)以該法治療3例,其中2例有效的概率是多大?本例=0.6,隨機治療3例,有效例數(shù)為2的概率為

表1治療3例可能的有效例數(shù)及其概率有效人數(shù)(x)Cnxx(1-)n-x出現(xiàn)該結(jié)果概率P(x)010.60=10.4×0.4×0.40.064130.60.4×0.40.288230.6×0.60.40.432310.6×0.6×0.60.400.21612/17/202249第五章常用概率分布(二)二項分布(binomialdistribution)的概念二項分布如果隨機變量X服從二項分布,記為:恒有12/17/202250第五章常用概率分布(二)二項分布如果隨機變量X服從二項分布,記為:12/16/202二、二項分布的適用條件每次實驗只會出現(xiàn)兩種對立的可能結(jié)果之一

(結(jié)果對立)每次實驗出現(xiàn)某種結(jié)果的概率固定不變,即每次實驗條件不變;

(概率固定)每次實驗相互獨立

(相互獨立)12/17/202251第五章常用概率分布(二)二、二項分布的適用條件每次實驗只會出現(xiàn)兩種對立的可能結(jié)果之一三、二項分布的特征二項分布的圖形:取決于兩個參數(shù)(n,π)π=0.5時(n=6,n=10,n=15,n=20,n=50)

12/17/202252第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的圖形:取決于兩個參數(shù)(n,π)1三、二項分布的特征二項分布的圖形:取決于兩個參數(shù)(n,π)π≠0.5時(0.2,n=6,n=10,n=15,n=20,n=30,n=50)12/17/202253第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的圖形:取決于兩個參數(shù)(n,π)三、二項分布的特征二項分布的正態(tài)近似性條件n較大,π不接近0也不接近1時(nπ和n(1-π)均≥5)X~B(n,π)近似正態(tài)分布N(nπ,nπ(1-π))可利用正態(tài)分布原理解決二項分布的問題12/17/202254第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的正態(tài)近似性條件12/16/202三、二項分布的特征二項分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差若x~B(n,π)X的總體均數(shù)為:μ=nπX的總體方差為σ2=nπ(1-π)X的總體標(biāo)準(zhǔn)差為12/17/202255第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差12/16/2022三、二項分布的特征二項分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差若x~B(n,π)若以p表示陽性率,則p的取值可為0、1/n、2/n、…、k/n、…、n/n,則樣本率p的總體均數(shù)為樣本率p的總體方差為樣本率p的總體標(biāo)準(zhǔn)差為12/17/202256第五章常用概率分布(二)三、二項分布的特征二項分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差12/16/2022四、二項分布的應(yīng)用X~B(n,π),計算恰有k例“陽性”的概率:例5-3如果某地鉤蟲感染率為13%,隨機觀察當(dāng)?shù)?50人,其中有10人感染鉤蟲的概率有多大?12/17/202257第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用X~B(n,π),計算恰有k例“陽性”的概四、二項分布的應(yīng)用X~B(n,π),計算累積概率出現(xiàn)“陽性”的次數(shù)至多為k次的概率出現(xiàn)“陽性”的次數(shù)至少為k次的概率12/17/202258第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用X~B(n,π),計算累積概率12/16二項分布根據(jù)公式(4-10)至多有2名感染鉤蟲的概率為至少有2名感染鉤蟲的概率為12/17/202259第五章常用概率分布(二)二項分布根據(jù)公式(4-10)至多有2名感染鉤蟲的概率為12/四、二項分布的應(yīng)用當(dāng)n相當(dāng)大時,只要p不太靠近0或1,特別是當(dāng)nπ和n(1-π)都大于5時,二項分布B(n,π)近似正態(tài)分布。(a)k(b)kk-0.5k+0.5(c)kk-0.5k+0.5

圖二項分布連續(xù)性校正和正態(tài)近似示意圖(a)概率函數(shù)直條圖;(b)連續(xù)性校正直方圖;(c)正態(tài)近似圖12/17/202260第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用當(dāng)n相當(dāng)大時,只要p不太靠近0或1,特別四、二項分布的應(yīng)用利用二項分布的正態(tài)近似性條件,可簡化計算12/17/202261第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用利用二項分布的正態(tài)近似性條件,可簡化計算1四、二項分布的應(yīng)用二項分布的實際應(yīng)用廣泛:預(yù)測、管理決策、疾病的家族聚集性等例:新生兒窒息在非順產(chǎn)嬰兒中會經(jīng)常出現(xiàn)。據(jù)北京幾家醫(yī)院的記載,1070例住院新生兒中有107例發(fā)生新生兒窒息。搶救新生兒需要長時間使用呼吸機。如果一家醫(yī)院每天平均接受10名新生兒,那么該醫(yī)院需準(zhǔn)備多少臺呼吸機,才能保證90%以上的概率夠用?12/17/202262第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用二項分布的實際應(yīng)用廣泛:預(yù)測、管理決策、疾四、二項分布的應(yīng)用例:現(xiàn)用同類設(shè)備300臺,各臺設(shè)備工作是相互獨立的,且發(fā)生故障的概率都為0.01,在通常情況下,一臺設(shè)備的故障可由一人來處理。問至少需要配備多少工人,才能保證當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時能及時維修的概率大于0.99?12/17/202263第五章常用概率分布(二)四、二項分布的應(yīng)用例:現(xiàn)用同類設(shè)備300臺,各臺設(shè)備工作是相第二節(jié)Poisson分布Poisson分布的概念Poisson分布的適用條件Poisson分布的特征Poisson分布的應(yīng)用12/17/202264第五章常用概率分布(二)第二節(jié)Poisson分布Poisson分布的概念12/1一、Poisson分布的概念Poisson分布也是一種離散型分布,用以描述單位時間、面積、空間范圍內(nèi)某種罕見事件的發(fā)生數(shù)。Poisson分布的概念(Poissondistribution):若隨機變量X在單位時間、面積、空間發(fā)生0、1、2、…、k、…次的概率為:則稱隨機變量X服從以λ為參數(shù)的Poisson分布,記為X~P(λ)或X~Π(λ)12/17/202265第五章常用概率分布(二)一、Poisson分布的概念Poisson分布也是一種離散型一、Poisson分布的概念單位時間、單位空間內(nèi)某事件的發(fā)生數(shù)單位人群(較大)中某稀有事件的發(fā)生數(shù)放射性物質(zhì)每分鐘放射的脈沖數(shù)每ml水中大腸菌群數(shù)、每升空氣中粉塵數(shù)、每1萬個細(xì)胞中有多少個發(fā)生突變某地每天的交通事故數(shù)、某工礦企業(yè)每天的工傷人數(shù)足球比賽每場的進(jìn)球數(shù)生物:每平方公里有多少植物12/17/202266第五章常用概率分布(二)一、Poisson分布的概念單位時間、單位空間內(nèi)某事件的發(fā)生二、Poisson分布的適用條件結(jié)果對立概率固定相互獨立Poisson分布還要求或(1-)接近于0或1(例如<0.001或>0.999)Poisson分布可以看作是發(fā)生的概率(或未發(fā)生的概率1-)很小,而觀察例數(shù)n很大時的二項分布

12/17/202267第五章常用概率分布(二)二、Poisson分布的適用條件結(jié)果對立12/16/2022二、Poisson分布的適用條件醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中,服從Poisson分布:單位時間接受到的放射性物質(zhì)的發(fā)射線數(shù);在單位容積水中大腸桿菌的數(shù)量粉塵在單位空間的分布一定的大人群中某種非傳染性疾病患病數(shù)或死亡數(shù)野外單位空間中某種昆蟲數(shù)或野生動物數(shù)12/17/202268第五章常用概率分布(二)二、Poisson分布的適用條件醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中,服從Poisso二、Poisson分布的適用條件醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中,不服從Poisson分布:在單位容積牛奶中的細(xì)菌數(shù)丁螺在繁殖期成窩狀分布傳染性疾病在人群中的分布12/17/202269第五章常用概率分布(二)二、Poisson分布的適用條件醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中,不服從Poiss三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決于參數(shù)λ12/17/202270第五章常用概率分布(二)三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決于參數(shù)λ12/17/202271第五章常用概率分布(二)三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決于參數(shù)λ12/17/202272第五章常用概率分布(二)三、Poisson分布的圖形特征Poisson分布的圖形取決四、Poisson分布的特征Poisson分布的總體均數(shù)與總體方差相等即λ=σ2利用此特征,判斷某種未知分布是否服從Poisson分布當(dāng)λ≥20時,Poisson分布近似正態(tài)分布N(λ,λ)

利用正態(tài)分布原理解決Poisson分布問題

12/17/202273第五章常用概率分布(二)四、Poisson分布的特征Poisson分布的總體均數(shù)與總四、Poisson分布的特征Poisson分布具有可加性:以較小的

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