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医学统计学二项分布课件

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医学统计学二项分布课件xx年xx月xx日•二项分布概述•二项分布数学模型•二项分布的参数估计•二项分布与其它分布的关系目•二项分布的应用实例•二项分布在SPSS和R语言中的应用录01二项分布概述二项分布是一种离散概率分布,描述了在n次独立的是/非试验中成功的次数的概率分布。

其中,每次试验的成功概率为p,失败概率为1-p。

定义B(n, p) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)公式二项分布的定义二项分布的特点二项分布在n次独立的是/非试验中成功的次数。

二项分布的随机变量取值为0,1,2,…,n。

在n次独立的是/非试验中,每次试验的成功概率为p,失败概率为1-p。

描述病情变化在医学领域中,病情变化是一个二项分布的过程。

病情可能变好也可能变坏,每次试验可以看作是医生对病情的观察和评估。

临床试验设计在临床试验中,通常将二项分布应用于设计试验方案和分析数据。

例如,在随机对照试验中,将患者随机分为试验组和对照组,比较两组的有效率或成功率等指标。

诊断和预后在医学诊断和预后评估中,通常将二项分布应用于计算概率和可信区间。

例如,计算某疾病的发病率、某检查手段的阳性率等指标。

二项分布在医学统计学中的应用02二项分布数学模型二项分布概率函数公式:$P(X=k) = C(n, k) p^k (1-p)^{n-k}$其中 $C(n, k)$ 表示组合数,$p$ 表示每次试验成功的概率,$n$ 表示试验次数二项分布概率函数二项分布的均值$E(X) = np$二项分布的方差$D(X) = np(1-p)$二项分布的均值和方差二项分布曲线是一个钟形曲线随着 $n$ 的增大,曲线越来越接近正态分布曲线二项分布曲线的形状03二项分布的参数估计样本大小的选择确定样本量医学研究中,样本量的选择是至关重要的。

通常根据研究目的、研究因素的数量和研究因素的水平数来决定样本量。

考虑变异性和研究因素在选择样本量时,需要考虑研究因素的变异性和水平数。

二项分布课件

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概率与置信水平之间存在一定的关系 。在确定置信区间时,需要考虑到概 率的大小。
概率计算公式
根据二项分布的定义,可以使用概率 计算公式来计算某一事件发生的概率 。公式包括成功的次数和试验次数等 参数。
置信区间的确定
置信区间的概念
置信区间是指在一定置信水平下,某一参数可能取值的一个范围。 在二项分布中,置信区间通常用于估计成功概率的区间范围。
03
记录每次试验的结果, 并计算成功次数和概率 。
04
可使用图形化工具(如 matplotlib)绘制理论 概率与模拟结果的对比 图。
利用R语言进行二项分布模拟实验
安装并打开R语言环境。
使用循环结构模拟多次试 验,并记录每次试验的成 功次数。
使用“runif()”函数生成 随机数作为试验结果(成 功或失败)。
决策树分析的例子包括:项目管理、资源分配、市场营销等。在这些场景中,二 项分布可以用来计算在不同情况下发生特定事件的概率,从而帮助决策者制定更 有效的计划和策略。
二项分布的模拟实
06

利用Excel进行二项分布模拟实验
打开Excel软件,选择一个工作表。
在第一列输入试验次数,在第二列输 入每次试验成功的概率。
样本量计算公式
根据二项分布的性质,可以通过计算公式来确定样本数量 。公式通常基于预期的置信区间、置信水平和误差率等因 素。
样本量与置信水平的关系
样本数量与置信水平之间存在一定的关系。通常,要达到 一定的置信水平,需要足够的样本数量来支持。
概率计算
基本概念
概率与置信水平的关系
在二项分布中,概率是指某一事件发 生的可能性。在统计学中,概率通常 用小数或百分比表示。
二项分布课件(上课)

医学统计学二项分布课件

医学统计学二项分布课件
• 图形特征:二项分布的图形呈现钟型或偏态分布,具体形状取 决于试验次数n和成功概率p。
二项分布的图形特征与参数影响
• 参数影响 • 试验次数n:随着n的增大,分布趋于正态分布。 • 成功概率p:p越接近0.5,分布越对称;p越小或越大,分布越偏态。 • 应用:了解二项分布的图形特征与参数影响,有助于我们选择合适的统计方法和解释试验结果。在实际医学研究中,我们
二项分布的应用场景
医学研究中,评估某种治疗方法的有效率,可以 看作是伯努利试验,成功率为治疗有效率,通过 二项分布来描述多次试验后治疗有效的次数分布 。
公共卫生领域,二项分布可用于描述某种疾病在 人群中患病次数的分布情况,进而评估疾病的流 行程度和控制效果。
临床试验中,病人对某种药物的反应可分为有效 和无效两类,药物疗效评估可通过二项分布进行 统计分析。
二项分布的累积分布函数
定义
二项分布的累积分布函 数表示在n次独立试验 中,成功次数小于或等 于k的概率。
公式
F(x) = sum(P(X=k)), 其中k从0到x。
应用
通过累积分布函数,我 们可以计算在某个成功 次数以下的累积概率, 有助于我们分析试验结 果的分布情况。
二项分布的图形特征与参数影响
不良反应发生率
在药物临床试验中,二项分布也可用于评估药物的不良反应 发生率。通过计算不良反应发生次数与总用药人数的比例, 并利用二项分布进行统计分析,可以判断药物安全性。
流行病学研究中的疾病发病率估计
估计疾病发病率
在流行病学研究中,利用二项分布可以估计某种疾病的发病率。通过观察一段时间内某地区或人群中患病的人数 ,结合二项分布的概率计算,可以得到该疾病的发病率估计值。
软件工具
常用的统计软件如R、SPSS、 SAS等都可以进行二项分布概率

7.4.1二项分布课件共28张PPT

7.4.1二项分布课件共28张PPT
示事件A发生的次数,则X的分布列为
= = × × ( − )− , = , , …,n.
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,则称随机变量X服从二项分布(binomial
distribution),记作X~B(n,p).
X
p
0
0
n
1
0
n
1 n 1
C pq C pq
解法2:采用3局2胜制,不妨设赛满3局,用X表示3局比赛中甲胜的局数,则X~B(3,0.6).
甲最终获胜的概率为 =P(X=2)+P(X=3)= × . × . + × . =0.648.
采用5局3胜制,不妨设赛满5局,用X表示5局比赛中甲胜的局数,则X~B(5,0.6).甲最终获胜的概
小木钉后下落的方向,有“向左下落”和“向右
下落”两种可能结果,且概率都是0.5.在下落的
过程中,小球共碰撞小木钉10次,且每次碰撞后下
落方向不受上一次下落方向的影响,因此这是一
个10重伯努利试验,小球最后落入格子的号码等
于向右落下的次数,因此X服从二项分布。
典型例题
例2:如图是一块高尔顿板的示意图.在一块木板上钉着若干排相互平行但
1
n
…ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
k

C nk p k q n k


n
C nn p n q 0
1.二项分布中,各个参数的意义?
n:重复试验的次数;k:事件A发生的次数;p:在一次试验中,事件A发生的概率.
2.判断一个随机变量是否服从二项分布,关键有两点:
一是对立性,即一次试验中,事件发生与否两者必有其一;
二是重复性,即试验是独立重复地进行了n次.

二项分布公开课课件

二项分布公开课课件
概率生成函数是二项式定理的推广,用于计算在n次独立重复 试验中,随机事件恰好发生k次的概率,其公式为P(X=k) = [T^(k)] * (p * (1-p))^n,其中T是试验次数,p是随机事件发 生的概率。
均值和方差
01
均值和方差是二项分布的两个重 要数学特征,用于描述随机事件 的平均值和波动性。
02
二项分布的均值是n*p,表示在n 次独立重复试验中随机事件平均 发生的次数;方差是n*p*q,表 示随机事件的波动程度,其中q表 示随机事件不发生的概率。
二项分布的参数
二项分布的参数包括试验次数n和随机事件发生的概率p, 它们共同决定了随机事件的分布形态。
试验次数n表示独立重复试验的总次数,随机事件发生的 概率p表示每次试验中随机事件发生的可能性大小。当n和 p一定时,二项分布的形态就确定了。
二项分布在现实生活中的应用
成功率预测
在生产、科研等活动中,可以通过二 项分布来预测多次试验中成功的次数 。
风险评估
生物统计学
在生物统计学中,二项分布被广泛应 用于遗传学、流行病学等领域,例如 研究疾病的发病率、遗传规律等。
在金融、保险等领域,可以通过二项 分布来评估风险和预测未来的结果。
02
二项分布的数学模型
THANKS。
利用Excel或数学软件计算
利用Excel或数学软件计算是一种便捷的二 项分布计算方法,通过利用现成的软件工具 进行计算。
Excel和许多数学软件都提供了二项分布的 计算功能,用户只需要输入相应的参数(如 试验次数、成功的概率等),软件就会自动 计算出二项分布的概率。这种方法省去了手 动计算的繁琐过程,提高了计算的准确性和 效率。同时,对于一些复杂的二项分布问题 ,利用软件进行计算可以避免复杂的数学推

二项分布课件

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( 3 ) 某 产 品 的 次 品 率 为 p , X 为 n 个 产 品 中 的 次 品 数 ;
( 4 ) 女 性 患 色 盲 的 概 率 为 0 .2 5 % , X 为 任 取 n 个 女 人 中 患 色 盲 的 人 数 .
例 2 . 某 射 击 运 动 员 进 行 了 4次 射 击 , 假 设 每 次 射 击 击 中 目 标
问 题 3 : 他 在 练 习 罚 球 时 , 投 篮 4 次 , 恰 好 投 中 1 次 的 概 率 是 多 少 ?
问 题 4 : 他 在 练 习 罚 球 时 , 投 篮 4 次 , 恰 好 投 中 2 次 的 概 率 是 多 少 ?
姚 明 罚 球 一 次 , 命 中 的 概 率 是 0 . 8
问 题 1 : 他 在 练 习 罚 球 时 , 投 篮 4 次 , 全 部 投 中 的 概 率 是 多 少 ?
分 析 : 令 A i “ 第 i次 投 中 ” ( i 1 , 2 , 3 , 4 )
用 X 表 示 4 次 投 篮 中 投 中 的 次 数
P (X 4 )P (A 1A 2A 3A 4)
( 1 ) 掷 n 枚 相 同 的 骰 子 , X 为 出 现 “ 1 ” 点 的 骰 子 数 ;
X服 从 二 新 生 儿 , X 为 男 婴 的 个 数 ( 假 定 生 男 生 女 是 等 可 能 的 ) ;
X服 从 二 项 分 布 其参数nn,p1 2
若一个随机变量X的分布列如上所述,则称 服从参
数为n,p的二项分布。简记为x~(n,p)
试验成功的概率
实验失败的概率
P (X k ) C n kp k(1 p )n k
(其中k= 0,1,2,···,n )
试验成功的次数

《二项分布及其应》课件

《二项分布及其应》课件
• a. 样本量较小:二项分布适用于独立重复试验,当样本量较小时,分布的精确度降低。 • b. 分布参数难以确定:在实际应用中,往往难以确定二项分布的参数,如试验次数和单次试验的成功概率。
• 改进方向: a. 引入其他分布:对于样本量较小的情况,可以考虑使用泊松分布等其他分布来近似二项分布。 b. 利 用贝叶斯推断:贝叶斯推断可以用于估计未知的分布参数,提高二项分布在实际应用中的精确度。 c. 考虑其他模型: 对于某些特定问题,可以考虑使用其他模型来描述实际数据,如正态分布、泊松分布等。
贝叶斯估计法的定义和原理 贝叶斯估计法在二项分布参数估计中的应用 贝叶斯估计法的优缺点分析 贝叶斯估计法与其他参数估计方法的比较
最小二乘估计法
定义:最小二乘法是一种数学统计方法,通过最小化误差的平方和来估计参数
原理:最小二乘法通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来估计参数,从而得到最佳的 参数估计值
假设检验的步骤和实例
提出假设
构造检验统计量
确定临界值
做出推断
实例演示
06
二项分布在实际应用中的案例分析
实验设计和数据分析
实验设计:确 定实验目的、 设计实验方案、 选择实验样本
数据分析:对 实验数据进行 整理、分析和 解释,得出结

实验结果:展 示实验结果, 包括数据表格、
图表等
结论与讨论: 对实验结果进 行讨论,提出 改进意见和建

二项分布在实际应用中的案例介绍
案例一:医学研究计学中的 二项分布
案例四:计算机科学中的 二项分布
二项分布在实际应用中的优缺点分析
优点:适用于独立 重复试验,可以快 速准确地计算概率
缺点:不适用于连 续性随机变量,需 要满足独立同分布 的条件

二项分布-高中数学课件

二项分布-高中数学课件

解:设A=“正面朝上”,则P(A)=0.5. 用X表示事件A发生的次数,
则 X ~ B(10, 0.5).
(1) 恰好出现5次正面朝上的概率为
P(X
5)
C150
0.55
(1 0.5)5
252 1024
63 256
(2) 正面朝上出现的频率在[0.4, 0.6]内等价于4≤X≤6,于是所求概率为
4
3 4
1
3 4
3
C41
3 4
1
1
3 4
41
.
PX
k
P Bk
C4k
3 k 4
1
3 4k 4
k
0,1,2,3,4 .
X的分布列就可以写成如表的形式:
X
0
1
2
3
4
P
C40
3 4
0
1
3 4 4
C41
3 4
1
1
2
1
3 4
2C43
3 4
3
1
3 4
当n=1时,可以得到两 点分布的分布列如右 表:
X
0
1
P 1 p p
两点分布是一种特殊的二项分布,即是n=1的二项分布; 二项分布可以看做两点分布的一般形式.
典例解析
例1 将一枚质地均匀的硬币重复抛掷10次,求:
(1) 恰好出现5次正面朝上的概率;
(2) 正面朝上出现的频率在[0.4, 0.6]内的概率.
Cnk pk qnk
C
n n
p
nq
0
此时称随机变量X服从二项分布,记作 X~B(n,p),并称p为成功概率。
追问 二项分布和两点分布有什么联系?

二项分布课件(上课)

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与泊松分布的对比
二项分布和泊松分布都是离散概率分布,但在使用 条件和计算方法上存在差异。
结论
1 总结二项分布的重要性和应用
二项分布作为。
2 鼓励学习与探索
希望本课件能激发您对二项分布的兴趣,鼓励您深入学习和探索更多相关知识。
二项分布的例子
通过实例演示二项分布的应用
让我们通过一个具体的例子来展示二项分布在实际 问题中的应用。
解析例子中的二项分布计算过程
我们将逐步解析例子中的二项分布计算过程,帮助 您理解如何计算二项分布。
二项分布与其他分布的对比
与正态分布的对比
二项分布和正态分布在分布形状和应用场景上有着 显著的不同。
二项分布的公式
二项分布的概率质量函数可以用以下公式表示:
如何计算二项分布
要计算二项分布的概率,需要使用二项分布公式并 结合给定的参数值。
二项分布的应用
二项分布在实际生活中的应用
二项分布广泛应用于各种需要计算概率的实际场景,如商业决策、市场调研和生物统计等。
二项分布在统计学中的应用
二项分布是统计学中最基本且最重要的概率分布之一,被广泛用于推断统计、假设检验和实 验设计等领域。
二项分布课件(上课)
欢迎来到二项分布课件!在本课程中,我们将深入探究什么是二项分布以及 它的特点。让我们一起展开这个精彩的旅程吧!
背景介绍
1
何为二项分布
二项分布是一种离散概率分布,用于描述在固定次数的独立实验中成功的次数。
2
二项分布的特点
二项分布具有两个参数:试验次数(n)和成功的概率(p)。
二项分布的公式与计算

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2.4独立重复试验 与二项分布
形成概念 姚明罚球一次,命中的概率是0.8, 他在练习罚球时, 引例1:投篮11次,恰好全都投中
引例2:投篮11次,恰好投中7次 1).每次试验是在同样的条件下进行的; 2).每次试验都只有两种结果:发生与不发生; 3).各次试验中的事件是相互独立的; 4).每次试验,某事件发生的概率是相同的.
【分析】
(1)有放回的抽取,则每次抽到白球的概率相同,
黑球个数x服从二项分布;
(2)无放回的抽取,则每次抽到白球的概率不同,
黑球个数x服从超几何分布;
(1)P1 C32832
5135 8 512
(2)P2
C32C51 C83
联系?
一个袋中放有 M 个红球,( N M )个白球,依次从袋中取n 个球,记下红球的个数 .
⑴如果是不放回地取, 则 X 服从超几何分布.
P(
k)
C C k nk M NM
C
n N
(k
0,1, 2,L
, m) (其中 m
min( M, n)
⑵如果是有放回地取,则 B(n, M )
N
P ( k ) C n kp k( 1 p )n k
(其中k = 0,1,2,···,n )
运用规律 解决问题
数,求随机变量X的分布列。
闯关自测
第恭1关喜你,闯第关2关成功 第3关
1、每次试验的成功率为 p(0p1),重复进行10次试验,其中前
7次都未成功后3次都成功的概率为(C )
A. C130 p31p7
B. C130 p31p3
C. p31p7
D. p71p3
2、已知随机变量 服从二项分布, ~
A
不是

二项分布-课件

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3.对于正态分布N(μ,σ2),由x=μ是正态曲线的对称 轴知: (1)对任意的a,有P(X<μ-a)=P(X>μ+a); (2)P(X<x0)=1-P(X≥x0); (3)P(a<X<b)=P(X<b)-P(X≤a).
【基础自测】 题组一:走出误区 1.判断正误(正确的打“√”,错误的打“×”) (1)P(B|A)与P(A|B)的含义相同. ( ) (2)若事件A,B相互独立,则P(B|A)=P(B). ( )
【即时训练】将一个半径适当的小球放入如图所示的容
器最上方的入口处,小球将自由落下,小球在下落的过
程中,将3次遇到黑色障碍物,最后落入A袋或B袋中,已
知小球每次遇到黑色障碍物时,向左、右两边下落的概
率分别为 2,1 , 则小球落入A袋中的概率为
33
A. 3B. 1C.1D. 2
4
4
3
3
A.1
B.2
C.3
D.4
(2)已知随机变量ξ服从正态分布N(2,σ2),且
P(ξ<4)=0.8,则P(0<ξ<4)=( )
A.0.6
B.0.4
C.0.3
D.0.2
命题角度2 3σ原则的应用
【典例】(1)(2018·茂名模拟) A.7 539 设X~N(1,1),其正态分布密 C.7 028
度曲线如图所示,那么向正方
考点三 正态分布 【明考点·知考法】
正态分布作为考查数学应用意识的重要载体,在 高考题中经常出现,试题常以选择题、填空题形式出 现,考查正态曲线的特点及应用、3σ原则的应用,解 题过程中常渗透数形结合的思想.
命题角度1 正态曲线的性质
【典例】(1)设随机变量X服从正态分布N(μ,σ2),

二项分布PPT精选课件

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20
21
四、二项分布的应用
1.正态近似法
当n足够大,p和1-p均不太小时 , 即np和n(1-p)均大于5时,二项分布 近似正态分布N(nπ, nπ(1-π) )
可信度为1-α的可信区间:
(p-Zasp,p+Zasp)
22
例5.4 某医院用复方当归注射液, 静脉滴注治疗脑动脉硬化症188例; 其中显效83例,试估计复方当归注 射液显效率的95%可信区间。
二项分布和Poisson 分布及其应用
1
学习要点: 二项分布和Poisson分布的定义、性
质及应用
2
第一节 二项分布
3
第一节 二项分布及其应用
*离散型随机变量及其概率分布列
4
离散型随机变量:假如用3只小白鼠 作一定剂量某种毒物的毒性试验, 那么试验后3只小白鼠“死亡数X” 的可能取值能够一一列出,分别为 0,1,2,3。这种可能取值能够一 一列出的随机变量称为离散型随机 变量。其概率分布特征 见下表
X 的 均 数 X = n
X




2 X
=
n

(1-
)
X 的 标 准 差 X = n 1
前例
B( n, )=B(3,0.8)的 鼠 死 亡 数 X 的
总体均数
X =3×0.8=2.4(只 )
总体方差

2 X
=3×0.8×0.2=0.48(只
)
总体标准差
X = 3 0.8 0.2 = 0 . 6 9 ( 只 )
K X !(n X )!
27
例5.7 一种鸭通常感染某种传染病的 概率是0.2,现将一种药物注射到25 只鸭后发现有1只鸭发生感染,试判 断这种药物对预防感染是否有效。

课件2:7.4.1 二项分布

课件2:7.4.1 二项分布

解:记第 i 名工人选择的项目属于基础设施工程、民生 工程和产业建设工程分别为事件 Ai,Bi,Ci,i=1,2,3. 由题意知 A1,A2,A3 相互独立,B1,B2,B3 相互独立, C1,C2,C3 相互独立,Ai,Bj,Ck (i,j,k=1,2,3 且 i,j,k 互不相同)相互独立,用 P(Ai) =12,P(Bj)=13,P(Ck)=16.
跟踪训练 3.为拉动经济增长,某市决定新建一批重点工 程,分为基础设施工程、民生工程和产业建设工程三类, 这三类工程所含项目的个数分别占总数的12,13,16.现有 3 名工人独立地从中任选一个项目参与建设. (1)求他们选择的项目所属类别互不相同的概率; (2)记 ξ 为 3 人中选择的项目属于基础设施工程或产业建设 工程的人数,求 ξ 的分布列.
提示:3 次,每次试验只有两个相对立的结果投中(成功), 未投中(失败). 问题 2:X=0 表示何意义?求其概率. 提示:X=0 表示 3 次都没投中,只有 C03=1 种情况, P(X=0)=C03513.
问题 3:X=2 呢? 提示:X=2 表示 3 次中有 2 次投中,有 C23=3 种情况, 每种情况发生的可能性为542·51. 从而 P(X=2)=C23542·51.
知识梳理 知识点一 n重伯努利试验及其特征 1.n重伯努利试验的概念 将一个伯努利试验独立地重复进行n次所组成的随机 试验称为n重伯努利试验. 2.n重伯努利试验的共同特征 (1)同一个伯努利试验 重复 做n次. (2)各次试验的结果 相互独立 .
思考 在相同条件下,有放回地抽样试验是n重伯努利试 验吗? 答案 是.其满足n重伯努利试验的共同特征.
P(A)=P(B1)+P(B2) =C23232·13C03123+C33233·C13123 =118+19=16.
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投入金额 未中概率 中奖概率
100元 1000元 1万元 10万元 100万元 0.99933 0.99336 0.93551 0.51341 0.00127 0.00067 0.00664 0.06449 0.48659 0.99873
11
例4-2 临床上用针灸治疗某型头疼,有效的概率为60% 现以该疗法治疗3例,其中2例有效的概率是多大?
17
例 实验白鼠3只,白鼠用药后死亡的死亡概率 π=0.6,则3只白鼠中死亡鼠数X的总体均数为
=3×0.6=1.8(只) 方差为
标准差为
18
如果以率表示,将阳性结果的频率记为 ,
则P的总体均数 p
总体方差为
2 p
1
n
总体标准差为
1
p
n
式中 是频率p的标准误,反映阳性频率的
抽样误差的大小。
至多有2名感染的概率为:
23
至少有2名感染的概率为: 至少有20名感染的概率为:
2) 相同的实验条件下,每次实验中事件A的发生 具有相同的概率π。(非A的概率为1-π)。 实际工作中要求π是从大量观察中获得的较稳定的 数值。
3) 各次实验独立。各次的实验结果互不影响。
4
(二)二项分布的概率函数
二项分布是指在只能产生两种可能结果 (如“阳性”或“阴性”)之一的n次独立重复 实验中,当每次试验的“阳性”概率保持不变时, 出现“阳性”的次数X=0,1,2,…,n的一种概率分 布。
等。将我们关心的事件A出现称为成功,不出现称为失
败,这类试验就称为成-败型实验。指定性资料中的二
项分类实验。观察对象的结局只有相互对立的两种结
果。
3
成-败型(Bernoulli)实验序列:
满足以下三个条件的n次实验构成的序列称为成 -败型实验序列。
1)每次实验结果,只能是两个互斥的结果之一 (A或非A)。
因此,π或1- π不太小,而n足够大,我们常用 正态近似的原理来处理二项分布的问题。
14
15
16
2. 二项分布的均数和标准差
对于任何一个二项分布B(X;n,π),如果每次 试验出现“阳性”结果的概率均为π ,则在n次 独立重复实验中,出现阳性次数
X的总体均数为 n
方差为
2 n 1
标准差为 n 1
0.63
1
0.6
33
0.288 0.432 0.216 0.936

13
(三)二项分布的特征
1. 二项分布的图形特征
n,π是二项分布的两个参数,所以二项分布的形 状取决于n,π。
当π =0.5时分布对称,近似对称分布; 当π ≠0.5时,分布呈偏态,特别是n较小时, π 偏离0.5越远,分布的对称性越差,但只要不接近1和 0时,随着n 的增大,分布逐渐逼近正态。
分析:治疗结果为有效和无效两类,每个患者是 否有效不受其他病例的影响,有效概率均为0.6, 符合二项分布的条件。
2例有效的概率是0.432
12
一例以上有效的概率为:
P X 1 P 1 P 2 P 3
3!
1!3 1!
0.611
0.6 31
3!
2!3
2!
0.62
1
0.6
32
3!
3!3
3!
0
1
2
3
x
(0.2+0.8)3 二项分布示意图
9
构成成-败型实验序列的n次实验中,事件A出现 的次数X的概率分布为:
P X CnX X 1 nX
其中X=0,1,2…,n。 n,π是二项分布的两个参数 。
对于任何二项分布,总有
10
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卫生统计学(第六版)
卫生统计学与数学教研室
1
2
第二节 二项分布
一、二项分布的概念与特征
(一)成败型实验(Bernoulli实验)
在医学卫生领域的许多实验或观察中,人们感兴
趣的是某事件是否发生。如用白鼠做某药物的毒性实
验,关心的是白鼠是否死亡;某种新疗法临床实验观
察患者是否治愈;观察某指标的化验结果是否呈阳性
若从阳性率为π的总体中随机抽取大小为n的 样本,则出现“阳性”数为X的概率分布即呈现二 项分布,记作
B(X;n,π)或B(n,π)。
5
二项分布的概率函数
• 任意一次试验中,只有事件A发生和不发生
两种结果,发生的概率分别是: 和1-
• 若在相同的条件下,进行n次独立重复试验,
用X表示这n次试验中事件A发生的次数,那 么X服从二项分布,记做 XB(n,) 或 B(X;n,π) 。
6
举例 设实验白鼠共3只,要求它们同种属、同 性别、体重相近,且他们有相同的死亡概率, 即事件“白鼠用药后死亡”为A,相应死亡概率 为π。记事件“白鼠用药后不死亡”为 ,相 应不死亡概率为1-π。设实验后3只白鼠中死亡 的白鼠数为X,则X的可能取值为0,1,2和3,
则死亡鼠数为X的概率分布即表现为二项分布。
7
所有可能结果 甲、乙、丙
(1) 生生生
表 2.8 三只小白鼠存亡的排列和组合方式及其概率的计算
每种结果的概率
死亡数
生存数
X
nX
(2)
(3)
(4)
0.20.20.2=0.008
0
3
不同死亡数的概率
C
X n
(1
)nX
X
(5)
0.008
生生死
0.20.20.8=0.032
生死生
0.20.80.2=0.032
1
死生生
0.80.20.2=0.032
2
0.096
生死死
0.20.80.8=0.128
死生死
0.80.20.8=0.128
2
死死生
0.80.80.2=0.128
1
0.384
死死死
0.80.80.8=0.512
3
—————
1.000
0
0.512
—————
1.000
8
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
19
例4-4 如果某地钩虫感染率为6.7%,随机观察当地 150人,样本钩虫感染率为p,求p的抽样误差 。
1
p
n
20
二、二项分布的应用 (一) 概率估计
例4-5 如果某地钩虫感染率为13%,随机观察当 地150人,其中有10人感染钩虫的概率有多大?
21
(二)单侧累计概率计算
二项分K
n xk
PX
n xk
n!
X !n
X
!
X
1
nX
阳性次数至多为K次的概率为
P
X
K
k x0
P
X
k x0
X
n!
!n
X
!
X
1
nX
22
例4-6 如果某地钩虫感染率为13%,随机观察当 地150人,其中至多有2人感染钩虫的概率有多大?至少 有2人感染钩虫的概率有多大?至少有20人感染钩虫的 概率有多大?
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