§2.3 泊松分布和二项分布的近似的解释解析
二项分布正态分布泊松分布的区别和联系
二项分布正态分布泊松分布的区别和联系大家好，今天我们来聊聊二项分布、正态分布和泊松分布，这三个家伙可都是概率论里的“大腕儿”，虽然有时候让人头疼，但是它们在现实生活中可是无处不在哦！咱们就从它们的“区别和联系”这个角度来探讨一下吧。
咱们来看看二项分布。
二项分布呢，就像是一个抽奖活动，你不知道会抽到什么奖品，但是你知道每次抽奖只有两个选项：中奖或者不中奖。
而且呢，每次抽奖的概率都是一样的。
这个概率就是二项分布的概率参数，也就是成功的概率。
那么，如果我们知道这个概率是多少，比如说成功的概率是0.5,那么我们就可以算出在10次抽奖中中奖的次数是多少了。
当然啦，如果你想更了解二项分布，还可以了解一下它的期望值、方差等等概念。
接下来，咱们说说正态分布。
正态分布呢，就像是一个正常的人长相一样，它的形状是对称的，中间高两边低。
而且呢，正态分布在统计学里的地位可是非常重要的哦！因为它可以用来描述很多自然现象，比如人的身高、考试成绩等等。
而且呢，正态分布还有一个很酷的特点，就是它的均值和方差是可以自己设定的哦！这就意味着，我们可以根据实际情况来调整正态分布的形状，以便更好地描述我们关心的数据。
当然啦，正态分布在实际应用中还有很多其他的应用，比如假设检验、置信区间等等。
咱们来说说泊松分布。
泊松分布呢，就像是一个钟表一样，它的时间间隔是固定的，而且每个时间点的事件发生次数也是固定的。
这个概念听起来有点儿像二项分布，但是它们之间还是有很多区别的。
比如说，泊松分布的时间间隔是固定的，而二项分布没有这个限制；泊松分布的事件发生次数也是固定的，而二项分布则没有这个要求。
泊松分布还涉及到一个重要的概念——单位时间面积。
这个概念听起来有点儿专业，其实就是指在一个固定的时间段内，某个事件发生的总面积是多少。
泊松分布在实际应用中有很多用途，比如计算电话呼叫次数、交通事故发生次数等等。
好了，今天我们就先聊到这里吧。
希望大家能够通过对二项分布、正态分布和泊松分布的学习，更好地理解这些概率论里的概念。
二项分布到泊松分布的推导
二项分布到泊松分布的推导二项分布和泊松分布是概率论中常见的两种离散分布。
二项分布描述了在一系列相互独立的重复试验中，成功的次数的概率分布。
而泊松分布则描述了在一个固定时间段内，事件发生的次数的概率分布。
在某些情况下，当试验次数很大，但成功的概率很小的时候，二项分布可以近似为泊松分布。
本文将从二项分布出发，推导出泊松分布。
我们先来回顾一下二项分布的定义和性质。
二项分布的概率质量函数可以表示为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，n表示试验的次数，k表示成功的次数，p表示每次试验中成功的概率，C(n,k)表示组合数。
接下来，我们假设当试验次数n趋向于无穷大，而每次试验成功的概率p趋向于0，同时n*p保持不变。
我们来推导一下当n趋于无穷大时，二项分布可以近似为泊松分布。
我们将二项分布的概率质量函数进行简化：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)= n! / (k! * (n-k)!) * p^k * (1-p)^(n-k)接下来，我们对n!进行近似处理。
根据斯特林公式，当n趋于无穷大时，n!可以近似表示为：n! ≈ √(2πn) * (n/e)^n将这个近似式代入二项分布的概率质量函数中，得到：P(X=k) ≈ √(2πn) * (n/e)^n * (1/√(2πk) * (k/e)^k * (1/√(2π(n-k)) * ((n-k)/e)^(n-k)) * p^k * (1-p)^(n-k)我们可以将这个式子进一步简化。
首先，我们将√(2πn)和√(2πk)和√(2π(n-k))合并在一起，得到一个常数A：P(X=k) ≈ A * (n/e)^n * (k/e)^k * ((n-k)/e)^(n-k) * p^k * (1-p)^(n-k)接下来，我们将 (n/e)^n * (k/e)^k * ((n-k)/e)^(n-k)进行合并，得到一个常数B：P(X=k) ≈ A * B * p^k * (1-p)^(n-k)我们可以看到，A和B都是与n和k无关的常数。
二项分布正态分布泊松分布的区别和联系
二项分布正态分布泊松分布的区别和联系1. 引言嘿，大家好！今天我们来聊聊三位数学界的明星：二项分布、正态分布和泊松分布。
这三位在统计学中可是占据了一席之地，像一顿丰盛的盛宴，各有各的特色。
无论你是学霸还是小白，都能从中找到乐趣。
好了，咱们就开始这段有趣的旅程吧！2. 二项分布2.1 概述先来聊聊二项分布。
想象一下，你在抛硬币，每次都有两个结果：正面或反面，简单吧？这就是二项分布的基本思想。
二项分布其实是关于在固定次数的独立实验中，某个事件发生的次数的概率分布。
比如，你抛十次硬币，想知道正面朝上几次的概率，这时候二项分布就派上用场了。
2.2 公式与应用二项分布的公式其实不复杂：P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1p)^(nk)。
听起来复杂？其实就是告诉你，C(n, k)是组合数，p是成功的概率，n是实验次数。
应用场景可多了，像调查满意度、投票结果等等，统统能用到它。
3. 正态分布3.1 概述接下来，我们来聊聊正态分布。
说到正态分布，很多人第一反应就是“钟形曲线”。
对，就是这个意思！正态分布常常用来描述自然现象，比如身高、体重等，大家聚在平均值附近，像是一群小鸟围着大树。
大树就是平均值，小鸟就是数据，越远离大树的小鸟，数量就越少。
3.2 特性与应用正态分布的神奇之处在于它有两个参数：平均值和标准差。
平均值决定了“大树”的位置，而标准差则决定了“小鸟”的分布范围。
它在各个领域都能见到，比如心理测试、质量控制等，简直是统计学的万金油！4. 泊松分布4.1 概述最后，我们来说说泊松分布。
泊松分布有点像二项分布的兄弟，但它处理的事情有点不同。
泊松分布主要关注在一个固定的时间或空间内，某个事件发生的次数。
比如说，某个时间段内接到的电话数量，听起来很实用吧？4.2 公式与应用泊松分布的公式是P(X=k) = (λ^k * e^(λ)) / k!，其中λ是平均发生率，k是发生次数。
是不是觉得有点复杂？但它的应用场景相当广泛，比如交通事故、客户到店数量等，完全可以帮助我们更好地做出预测。
二项分布与泊松分布参数的区间估计
二项分布与泊松分布参数的区间估计一、二项分布的参数估计二项分布是一种离散型概率分布，适用于一次试验中只有两个可能结果的情况，如抛硬币、掷骰子等。
在二项分布中，参数p表示成功的概率，n表示试验次数，X表示成功的次数。
在实际问题中，可以通过对样本进行观测，来估计二项分布的参数p。
设样本总数为N，其中成功的次数为n。
首先，我们可以计算样本中成功的比例估计值p'=n/N，称为样本比例。
根据大数定律，当N充分大时，样本比例p'趋近于成功概率p。
为了对p进行区间估计，常用的方法是使用二项分布的置信区间。
假设样本比例服从正态分布，根据格林估计法，二项分布的置信区间为：p' ± Z * sqrt(p' * (1 - p') / N)其中，Z是标准正态分布的分位数，代表置信水平的选择，N是样本总数。
二、泊松分布的参数估计在实际问题中，可以通过对样本进行观测，来估计泊松分布的参数λ。
设样本总数为N，其中事件发生的次数为n。
根据大数定律，当N充分大时，样本事件发生的平均发生率n/N趋近于参数λ。
为了对λ进行区间估计，常用的方法是使用泊松分布的置信区间。
假设样本事件发生的平均发生率服从正态分布，根据格林估计法，泊松分布的置信区间为：λ' ± Z * sqrt(λ' / N)其中，Z是标准正态分布的分位数，代表置信水平的选择，N是样本总数。
需要注意的是，对于二项分布和泊松分布的参数估计，以上所述的置信区间都基于大样本的情况。
当样本量较小时，可以采用Wilson方法或Agresti-Coull方法进行参数估计。
综上所述，二项分布和泊松分布的参数估计涉及到样本比例和样本事件平均发生率的计算，然后使用置信区间来估计参数的范围。
这对于对概率分布的参数进行推测和决策具有重要的意义。
推导概率分布的二项分布与泊松分布的计算公式与应用的综合应用与概率统计的综合应用
推导概率分布的二项分布与泊松分布的计算公式与应用的综合应用与概率统计的综合应用概率统计是数学中的重要分支，以研究随机事件的发生规律和概率分布为主要内容。
在概率统计中，二项分布和泊松分布是两种常见的概率分布，它们具有广泛的应用。
本文将介绍二项分布和泊松分布的计算公式和应用，并探讨其在概率统计中的综合应用。
一、二项分布的计算公式与应用1. 二项分布的计算公式二项分布是指在n个相互独立的重复实验中，成功事件发生的次数X服从一种二项分布的概率分布。
其概率计算公式为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，C(n,k)表示从n个实验中取k个的组合数，p表示每次实验成功的概率，(1-p)表示每次实验失败的概率，k表示成功事件发生的次数。
2. 二项分布的应用二项分布的应用非常广泛，特别是在实际生活和工作中，具有重要的意义。
以下是二项分布的几个常见应用场景：（1）品质控制：用于统计产品合格率、不良率等指标，帮助企业评估产品质量。
（2）投资决策：用于计算投资项目中成功和失败的概率，帮助投资者权衡风险和回报。
（3）市场调研：用于样本调查中统计特定结果发生的概率，帮助预测市场需求和消费者偏好。
（4）医学研究：用于临床试验中统计药物治疗效果、疾病发生率等指标，帮助评估治疗效果。
二、泊松分布的计算公式与应用1. 泊松分布的计算公式泊松分布是用于描述单位时间（或单位面积、单位长度等）内随机事件发生的次数的概率分布。
其概率计算公式为：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!其中，λ表示单位时间（或单位面积、单位长度等）内事件的平均发生率，k表示事件发生的次数。
2. 泊松分布的应用泊松分布具有广泛的应用领域，以下是几个常见的应用场景：（1）交通流量：用于预测道路、机场、车站等交通枢纽的拥堵情况和安全性。
（2）电话呼叫：用于计算单位时间内接到电话的数量，帮助电话客服合理分配人力资源。
二项分布和泊松分布
二项分布和泊松分布
泊松分布和二项分布是讨论某单一变量分布的特点，泊松分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式。
双变量分布是单变量分布向多维的推广，其讨论的是两个变量的分布情况。
二项分布
在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。
用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n,且对每一个k（0≤k≤n）,事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”，随机变量X的离散概率分布即为二项分布。
泊松分布
泊松分布，台译卜瓦松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布。
泊松分布是以18～19世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松命名的，他在1838年时发表。
这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。
二项分布与泊松分布详解
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第1章绪论7章 二项分布与泊松分
18
布
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图7-1 二项分布示意图
第1章绪论7章 二项分布与泊松分
19
布
4.二项分布的数字特征
① 这里的数字特征主要指总体均数、方差、标 准差等参数。
② 随机变量X的数学期望 E（X）＝μ。
二项分布与泊松分布详解演示文稿
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第1章绪论7章 二项分布与泊松分布
1
（优选）二项分布与泊松分布
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第1章绪论7章 二项分布与泊松分布
2
程琮教授简介
医学统计学教授，硕士生导师。男，1959年6月出生。汉族，无党派。1982 年12月，山东医学院公共卫生专业五年本科毕业，获医学学士学位。1994年7月，上 海医科大学公共卫生学院研究生毕业，获医学硕士学位。2003年12月晋升教授。现任预防 医学教研室副主任。主要从事《医学统计学》、《预防医学》，《医学人口统计学》等 课程的教学及科研工作，每年听课学生600-1000人。自2000年起连续10年，为硕士 研究生开设《医学统计学》、《SPSS统计分析教程》、《卫生经济学》等课程，同 时指导研究生的科研设计、开题报告及科研资料的统计处理与分析。发表医学统 计学及预防医学的科研论文50多篇。代表作有“锌对乳癌细胞生长、增殖与基因表达的 影响”，，“行列相关的测度” 等。主编、副主编各类教材及专著10部，代表作有 《医学统计学》、《SPSS统计分析教程》。获得院级科研论文及科技进步奖8项，院
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第1章绪论7章 二项分布与泊松分布
二项分布 、正态分布、泊松分布的关系
二项分布、正态分布、泊松分布的关系二项分布、正态分布和泊松分布是概率论中的三种重要分布，它们各自有不同的应用场景和特点。
以下将简要介绍它们的关系：1.二项分布：二项分布适用于伯努利试验，即在相同条件下独立重复进行的试验，每次试验只有两种可能的结果（通常用0和1表示），并且每次试验成功的概率为p。
在这种情况下，n次独立重复试验中成功k次的概率服从参数为n和p的二项分布。
2.正态分布：正态分布是一种连续概率分布，描述了许多自然现象的概率分布情况，例如人类的身高、考试分数等。
正态分布具有钟形曲线，且曲线关于均值对称。
正态分布的方差决定了分布的宽度，均值决定了分布的位置。
3.泊松分布：泊松分布适用于描述在单位时间内（或单位面积上）随机事件的预期次数，例如某时间段内到达的顾客数量或某地区交通事故发生的次数。
泊松分布的概率函数形式与二项分布类似，但泊松分布的参数λ是描述单位时间内随机事件的平均发生率，而不是概率。
关系总结：1.二项分布和泊松分布都是离散概率分布，适用于描述离散随机事件（二项分布是成功次数，泊松分布是随机事件次数）的概率。
2.正态分布是连续概率分布，适用于描述连续变量的概率分布情况。
3.在某些情况下，当二项分布的试验次数n非常大且每次试验的成功概率p非常小（但np保持常数）时，二项分布近似于泊松分布。
这种近似在统计学中被称为“泊松近似”。
4.正态分布在数学和统计学中具有重要地位，因为许多自然现象的概率分布情况都可以用正态分布来近似描述。
正态分布在概率论和统计学中有着广泛的应用。
总结来说，二项分布、正态分布和泊松分布在不同的应用场景下都有各自的特点和适用范围。
它们之间的关系在于泊松分布在一定条件下可以近似于二项分布，而正态分布在许多自然现象中都有广泛的应用。
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P X 3 1 C 0.1 0.9
k 0 k 10 k
2
10 k
0.0702.
10
四、泊松分布
两点分布和二项分布都是以伯努利试验为背 景，即将要研究的分布以法国数学家和物理学
家——泊松的名字来命名． 若离散型随机变量Ｘ的分布列为
P X k
P X k C p q
k n k
n k
,
k 0, 1, 2,
其中
, n,
0 p 1 , q p 的二项分布，记作 X ~ B n, p .
分布列正则性验证：
p C
k 0 k k 0
n
n
k n
pq
k
n k
p q 1.
n k
k
k!
e .
即
C p 1 p
k n k
np
n很大, p很小
k
k!
e .
14
这个结论可叙述为：
☎
在
n 较大， p 很小的条件下，参数为 n,
p 的二项分布的概率计算问题可以转化成参数
为
np 的泊松分布的概率计算问题．
例2.11 在例2.9中，根据二项分布我们已 经计算出了认为新药有效的概率约为7.02℅，
1 1 得 p , 故 X ~ B 3, , 于是 3 3 2 1 2 2 2 P X 2 C3 . 3 3 9
9
例2.9 已知某种疾病患者自然痊愈率为0.1，
为了鉴定一种新药是否有效，医生把它给10个病 人服用，且事先规定一个决策准则：这10个病人 中至少有3个人治好此病，则认为这种药有效，提 高了痊愈率；反之，则认为此药无效．求新药完 全无效，但通过试验被认为有效的概率． 解 每次成功(病人痊愈)的概率为0.1，用X表 示10个病人中痊愈的人数，则 X ~ B 10, 0.1 . 于是，所求概率为
如果一个随机变量Ｘ只有两个可能取值，则 称Ｘ服从两点分布． ◆新生婴儿是男还是女； 都可以用一 ◆一次抽样的结果是正品还是次品； 个服从两点 分布的随机 ◆掷一枚骰子是否掷出点2； 变量来描述 ◆一次投篮是否投中； ◆一次投标是否中标．
3
任何两点分布，均可通过变换化成如下标准概型
X
0
1
P
或用公式表示为
1 p
k
p
1 k
P X k p (1 p)
0, F x 1 p, 1,
, k 0, 1 .
此时，称Ｘ服从参数为 p 的0-1分布，其分布 函数为
x 0, 0 x 1， x 1.
4
三、二项分布
若X表示每次试验成功概率为 p 的 n 重伯 努利试验中成功的次数，则可把伯努利公式 (1.9)重新写成如下的形式
交通岗1
交通岗２
交通岗３
7
解 考察在每个交通岗是否遇到红灯相当于 作一次试验，每次试验有两个可能结果：遇到红 灯或没有遇到红灯，即成功或失败．用Ｘ表示途 中遇到红灯的次数，则Ｘ就是在每次成功概率为 0.4的3重伯努利试验中恰好成功的次数，从而
X ~ B 3, 0.4 . 于是，所求概率为 P X 1 1 P X 0
12
例2.10 某城市每天发生火灾的次数
X ~ P 1 ,
求该城市一天内发生3次或3次以上火灾的概率． 解 P X 3 1 P X 3 1
2
P X k
k 0
2
1k 1 对立事件公式 1 e 1 0.920 0.08. k 0 k !
现在我们利用二项分布的泊松近似重新计算认
为新药有效的概率．
15
解
P X 3 C 0.1 0.9
k 3 k 10 k
10
10 k
1 1 e k 3 k !
二项分布的泊松
10
k
0.0803.
近似
查泊松分布 表（附表1）
查泊松分布 表（附表1）
13
泊松分布有一个非常实用的特性——二项分
布的泊松近似．具体地讲，设
X ~ B n, p ,
k n k n k
Y ~ P , 其中 n 较大，p 很小，而 np,
如果要计算
P X k C p 1 p
,
那么可近似计算
P Y k
§2.3几种重要的离 散型分布
1
一、单点分布
如果一个随机变量X只有一个取值Ｃ，则称X 服从单点分布．显然，它的分布列为
P X C 1,
分布函数为
0, x C , F x 1, x C .
任何常数都可以看作是一个随机变量，并称
为常数值随机变量．
2
二、两点分布
n
二项式定理
每个
pk C p q
k n k
nk
恰好是二项式
p q
n
展开式中的各项，这就是“二项分布”这个名 称 的来历．
6
特别地，若 X ~ B 1, p , 则Ｘ服从参数为
p 的0-1分布．
例2.7 设从学校乘汽车到火车站的途中有3 个交通岗，在各交通岗遇到红灯是相互独立的， 其概率均为0.4，求途中遇到红灯的概率.
1 C 0.4 0.6 0.784 .
0 3 0 3
8
例2.8 设随机变量X服从参数为 项分布，已知 P X 1 解 由
n, p 的二
19 求 , P X 2 . 27
19 3 P X 1 1 P X 0 1 1 p 27
k
k!
e , k 0, 1, 2,
,
其中 0, 则称Ｘ服从参数为 记作 X ~ P .
的泊松分布，
11
分布列正则性验证：
p k !e
k 0 k k 0
k
e
k! e
k 0
k
e
1.
服从或近似服从泊松分布的例子是大量存在： ◎服务系统在单位时间内来到的顾客数； ◎击中飞机的炮弹数； ◎大量螺钉中不合格品出现的次数； ◎数字通讯中传输数字中发生的误码个数； ◎母鸡在一生中产蛋的只数．