第五章 概率及概率分布

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第三节 正态分布
概率分布——是指对随机变量各取值的概率用图表或函数式 进行的描述。 正态分布——是一种连续型随机变量的概率分布。是一种应 用极为广泛、极其重要的概率分布。 在教育研究中许多现象呈正态分布,例如,学生的学业成绩、 身高、体重等。
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第三节 正态分布
正态分布的特点是: 1、形态像大钟,中间大两头小,左右对称,也叫做钟形分 布。 如:人的许多生理和心理特征、学生的学习成绩分布。 2、与二项分布比较: 同——正态分布也是一个理论分布,有函数式。 异——正态分布是连续型随机变量分布,而二项分布是离散 型的;函数式也不同。
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第一节 概率的一般概念
二、概率的性质 1、任何随机事件A的概率都是介于0与1之间的正数;
2、不可能事件的概率等于0;
3、必然事件的概率等于1。
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第一节 概率的一般概念
三、概率的加法和乘法 1、概率的加法 在一次试验中不可能同时出现的事件称为互不相容的事件。 两个互不相容事件和的概率,等于这两个事件概率之和。 用公式可表示为:
P( A)
m 3 n 8
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 再如: 有一付新买来的扑克牌,从中抽一张,问抽到红桃的概率是 多少?抽到老K的概率是多少?抽到大王的概率是多少? 解: (1)13/54=0.2407; (2)4/54=0.0741; (3)1/54=0.0185
答:抽到红桃的概率是0.2407,抽到老K的概率是0.0741, 抽到大王的概率是0.0185。
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 (2)后验概率——
表5.1 抛掷硬币试验中正面朝上的频率 试验者 德摩根 蒲丰 皮尔逊 皮尔逊 抛硬币次数 2048 4040 12000 24000 正面朝上次数 1061 2048 6019 12012 正面朝上频率 0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
《教育统计学》
职教学院 刘春雷 E-mail:lcl2156@126.com
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第五章
概率及概率分布
第一节 概率的一般概念 第二节 二项分布
第三节 正态分布
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第一节 概率的一般概念
对数据所属总体的某种特征,作出具有一定可靠程度的估计 和推断。
概率分布理论就是讲解这种可靠程度的依据。 概率论是研究随机变量取值规律的科学,是进行统计推断的 基础。
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第一节 概率的一般概念
三、概率的加法和乘法 2、概率的乘法 A事件出现的概率不影响B事件出现的概率,这两个事件为独 立事件。 两个独立事件积的概率,等于这两个事件概率的乘积。表示 两个事件同时出现的概率。 用公式可表示为:
P ( A B ) P ( A) P ( B)
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第一节 概率的一般概念
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第二节 二项分布
二、二项分布函数 这里是把做一道题看作为做一次试验,一个学生做3道题看 作是做3次试验,即n=3。
把做对1道题看作为成功事件出现了1次, 那么在n次试验中成功事件出现不同次数的概率,可用 (p+q)n的展开式来表达。 (p+q)3= p3+3p2q +3pq2+ q3
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第二节 二项分布
二、二项分布函数 展开二项式的几个要点: (1)项数:展开式中共有n+1项。 (2)方次:每项p与q的方次之和等于n。 (3)系数:各项系数是成功事件次数的组合数。 从两端起,等距项的系数相等; 当项数为奇数时(n为偶数),中间一项的系数最大; 当项数为偶数时(n为奇数),中间两项系数相等且最大。
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第二节 二项分布
二、二项分布函数 例如:一个考生完全凭猜测来做3道是非题,每道题只有两 种结果,即可能对也可能错,现把猜对的事件称为成功事件, 猜对的概率为p,猜错的概率为q。猜测3道题的可能结果有8 种: 3道全答对——ppp;(p3) 答对2道——ppq、pqp、qpp;(3p2q) 答对1道——pqq、qqp、qpq;(3pq2) 3道全答错——qqq(q3)
0 6 0 6 1 6 5 2 6 2 4
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第二节 二项分布
三、二项分布图
二项分布图的特点:
(1)当p=q时,不管n有多大,二项分布呈对称形。 当n很大时,二项分布接近于正态分布。 当n趋近于无限大时,正态分布是二项分布的极限。 (2)当p不等于q时,且n相当小时,图形呈偏态。 但是当p小于q且np大于等于5,或者p大于q且nq大于等于5时, 二项分布即将出现向正态分布接近的趋势。
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第二节 二项分布
四、二项分布的平均数和标准差 当二项分布接近正态分布时,在n次二项试验中成功事件出 现次数的平均数为
np
标准差为
npq
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第二节 二项分布
四、二项分布的平均数和标准差 例如,从男、女生各占1/2的学校中随机抽10名学生,从理 论上说,平均应抽到男生,标准差为
np 10 1/ 2 5
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 概率因寻求方法不同有两种定义,即后验概率和先验概率。 1、后验概率 (1)频率——随机事件A在n次实验中出现m次, m与n的比 值,就是随机事件A出现的频率(即相对频数)。用公式表 示为
W( A)
m n
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 (1)频率 例如:在体育课上,老师想考查学生的投篮水平,让学生站 在距篮板一定的距离投十个球。假定投了十次,进了六个。 那么把球投进篮筐这个随机事件发生的频率为多少? 答:球投进篮筐发生的频率是0.60。 再如:在某项实验中,研究者测查了100个学生,其中得85 分的有3个,现在考查的85分这个随机事件出现的频率。 答:85分发生的频率是0.03。
第二节 二项分布
二、二项分布函数 将二项展开式概括成一个通式
P( X ) C p q
X n X
n X
n! p X qn X X !(n X )!
X 0, 1, 2, ,n
这就是二项式分布函数,可直接求出成功事件出现X次的概 率。
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第二节 二项分布
二、二项分布函数
例如:从男生占2/5的学校中随机抽取6个学生,问正好抽到 4个男生的概率是多少?至多抽到2个男生的概率是多少?
三、概率的加法和乘法 2、概率的乘法 例如: 有红、绿、兰3个球放在一个布袋子里,在一次抽取中,摸 到红、绿、兰各种颜色的球的概率各为1/3。现在让抽取了 一次后,把球放回去再抽取一次,问两次都摸着红球的概率 是多少?若每次摸完球后都放回去,那么连续四次都摸到红 球的概率是多少? 答:两次都摸着红球的概率是1/9 (0.1111);连续四次都摸 到红球的概率是1/81 (0.0123)。
后验概率是用随机事件出现的频率估计的,故称后验概率或 统计概率。
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义
2、先验概率 先验概率是通过古典概率模型加以定义的,故又称古典概率。 古典概率模型要求满足两个条件: 其一,试验的所有可能结果是有限的; 其二,每一种可能结果出现的可能性(概率)相等。
若所有可能结果的总数为n,随机事件A包括m个可能结果, 则随机事件A出现的概率为:
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第一节 概率的一般概念
三、概率的加法和乘法 2、概率的乘法 再如: 假设这位老师共编了5个试题,每个学生只能抽到1道题,现 在请问两个学生都抽到第1题的概率是多少。 答:两个学生同时抽到第1题的概率是1/25 (0.04)。
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第一节 概率的一般概念
三、概率的加法和乘法 2、概率的乘法 有限个独立事件积的概率,等于这些事件概率的乘积。 用公式表示为:
P A B P ( A) P ( B)
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第一节 概率的一般概念
三、概率的加法和乘法 1、概率的加法 例如:抛掷一枚硬币,正面朝上和正面朝下的概率各为0.50, 问在实验中,硬币正面朝上或朝下的概率是多少? 答:硬币正面朝上或朝下的概率是1。 获得一、二、三等奖的概率分别为:0.002、0.005和0.993, 获奖的概率是多少? 答:获奖的概率为1。
P ( A1 A2 An ) P ( A1 ) P ( A2 ) P ( An )
如: 假设这位老师共编了5个试题,全班每个学生只能抽到1道题, 现在请问五个学生都抽到第1题的概率是多少。 答:五个学生同时抽到第1题的概率是0.00032。
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第二节 二项分布
一、二项试验 凡是满足以下条件的试验称为二项试验:
6! P( 4) C p q p 4 q 2 0.1382 4!(6 4)!
4 6 4 2
至多抽到 2个男生(小于等于 2)的概率,等于 1 个也没抽到、 抽到1个和抽到2个男生的概率之和。
P ( 0) P (1) P ( 2) C p q C pq C p q 0.5443
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 (2)后验概率—— 再如:作一个抛掷一枚硬币,正面朝上(随机事件A)的概 率是多少,先抛掷一次结果正面朝上,这时频率是1/1,即1; 第二次试验,结果正面朝下,这时频率变为1/2,即0.50; 再抛一次,结果正面朝上,频率变为2/3,即0.67;第四次 抛,正面朝下,频率变为2/4,即0.50;再抛,结果朝下, 这时频率变为2/5,即0.40;……最后这个频率逐渐接近于 0.50,这时就可说硬币正面朝上的后验概率为0.50。
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 (1)频率 频率的特点——在0到1之间,包括0和1的情况。 随着试验次数n的无限增大,随机事件A的频率稳定于一个常 数P,这个常数P就是随机事件A出现概率的近似值。可表示 为
P( A)
m n
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 (2)后验概率——以随机事件A在大量重复试验中出现的稳 定频率值作为随机事件A概率的估计值,这样寻得的概率称 为后验概率。 如,前边投篮的例子。投10次时频率是0.60,现在老师让学 生投100次,结果进了55次。这时频率又变成0.55。假如老 师又让这个学生投1000次,结果投进500次,这时频率又变 成0.50。……假定这个频率逐渐稳定在0.51。这时0.51就是 这位学生投篮概率的估计值。通过这种方法求得的概率,称 为后验概率。
npq 101/ 2 1/ 2 1.58
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第二节 二项分布
四、二项分布的平均数和标准差 例如:有一份试卷,共有50道选择题,并且都为四选一,假 定一个学生一点都不会,只能凭猜测来回答。问凭猜测来回 答,平均能猜对几道题,猜对题目数的标准差为多少。 分析:因为完全不会做而只是靠猜测,因此属于二项分布的 运用条件。
(1)一次试验只有两种可能结果,即成功和失败。 (2)各次试验相互独立,可反复进行。 (3)各次试验中成功的概率相等。如抛硬币,在班中抽取 男生的概率。
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第二节 二项分布
二、二项分布函数 二项分布是一种离散型随机变量的概率分布;属于理论分布。 定义: 用n次方的二项展开式来表达在n次二项试验中成功事件出现 不同次数(X=0,1,…,n)的概率分布叫做二项分布。
答:凭猜测来回答,平均能猜对12.5道题,猜对题目数的标 准差为3.06。
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第二节 二项分布
五、二项分布的应用 二项分布函数除了用来确定成功事件恰好出现X次的概率之 外; 在教育中主要用来判断试验结果的偶然性和真实性的界限。 属于二项分布的问题,若试验次数n较大,一般都用正态分 布近似处理。
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 又如:某班有45人,其中男生25人,女生20人,现随机抽一 个学生,问抽到女生的概率是多少?
答:抽到女生的概率0.44。
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义 先验概率——是在特定条件下直接计算出来的,是随机事件 的真实概率; 后验概率——则是由频率估计出来的。但是试验重复次数充 分大时,后验概率也接近先验概率。
P( A)
m n
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第一节 概率的一般概念
一、概率的定义
例如:将一枚硬币抛掷 3 次,观察正、反面出现的情况。则 所有可能结果有8种: 正正正、正正反、正反正、反正正、正反反、反正反、反反 正、反反反。 若一次正面朝上为事件 A ,那么事件 A 包括 3 中可能结果:正 反反、反正反、反反正,即m=3。 于是抛3次硬币恰有一次正面朝上的概率为:
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