生物统计学教案(3)
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生物统计学教案
第三章几种常见的概率分布律
教学时间:3学时
教学方法:课堂板书讲授
教学目的:重点掌握正态分布,掌握二项分布,了解泊松分布,中心极限定律。
讲授难点:正态分布、二项分布
3.1 二项分布(重点)
3.1.1 二项分布的概率函数
满足二项分布的条件:
1、在一随机试验中,每次试验都有两种不同的结果。
2、两种结果是互不相容的。
3、每一种结果在每次试验中都有恒定的概率。
4、试验间应是独立的。
独立地将此试验重复n次,求在n此试验中,一种结果出现x次的概率是多少?
例:从雌雄各半的100只动物中抽样,抽样共进行10次,问
其中包括3只雄性动物的概率是多少?包括3只及3只以下的概率是多少?即求P (X=3)和P(X≤3)
该例符合二项分布的条件。规定以下一组符号:
n=试验次数
x =在n次试验中事件A出现的次数
φ=事件A发生的概率(每次试验都是恒定的) 1-φ=事件A发生的概率
p(x) = x的概率函数=P(X=x)
(累积分布函数) F (x ) = P ( X ≤x )
上例中:n =10 x =3 φ=0.5 求p (3) 和F (3)。在一次抽样中抽到的结果为:mmmfffffff ,它的概率为
P (mmmfffffff )=φ3(1-φ) 7
抽到3雄7雌的数目相当于从10个元素中抽出3个元素的组合数
对于任意n 和x 有以下通式:
()()
1,0,1,2,,n x
x x
n
p x C x n ϕϕ-=-=⋅⋅⋅
上式称为二项分布的概率函数。该式正是二项展开式的第x +1项,因而产生“二项分布”这一名称。因为φ+(1-φ)=1,所以
将x =0,1,2,3,代入二项分布概率函数,可以得出出现0,1,2,3只雄性动物
的概率。
P (0)= 0.0009766 P (1)= 0.0097656 P (2)= 0.0439453 P (3)= 0.1171876 抽到3只和3只以下雄性动物的概率为:
F (3)=P (0)+P (1)+P (2)+P (3) =0.1718751
3.1.2 服从二项分布的随机变量的特征数
平均数: μ=n φ 或 μ=φ 方差: σ2=n φ(1-φ) 或
3.1.3 二项分布应用实例
例1 以杂合基因型Wvwv 的小鼠为父本,隐性纯合子小鼠wvwv 为母本杂交(wv 波浪毛,Wv 直毛),后代两种基因型的数目应各占一半。实验只选每窝8只的,多于
()()7
33
1013ϕϕ-=C p ()()[]
1
10
=-+=∑
=n
n
x x p ϕϕ()
n
ϕϕσ
-=
12
8只和少于8只的都淘汰。结果列在下表中。 直毛后代数 观测频数
(x ) (f ) fx fx 2 p (x ) Np (x )
0 0 0 0 0.003906 0.124992 1 1 1 1 0.031250 1.000000 2 2 4 8 0.109375 3.500000 3 4 12 36 0.218750 7.000000 4 12 48 192 0.273437 8.749984 5 6 30 150 0.218750 7.000000 6 5 30 180 0.109375 3.500000 7 2 14 98 0.031250 1.000000 8 0 0 0 0.003906 0.124992 总数 N =32 139 665 0.999999 31.99968 样本平均数、总体平均数;样本方差、总体方差如下:
例2 遗传学中单因子杂交RR ×rr ,F 1代为Rr ,F 1自交,F 2基因型比符合二项分布。在F 2中P (R )=φ=1/2,P (r )=1-φ=1/2,n =2。展开二项式:
()()()2
1974798.131
321396651
000000
.4218343750
.432
139
2
2
2
2
2=-==-
=
--
=
=⎪⎭
⎫
⎝⎛====
=
∑∑∑ϕϕσ
ϕμn N N
fx fx s
n N fx x ()[]
()()
()()()rr Rr RR 4
12141
21212122111212
2
2
2
2
++=
⎪
⎭
⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭
⎫ ⎝⎛=-+-+=-+ϕϕϕϕ
ϕϕ
对于两对因子,n =4
在为人类或动物遗传学研究中,为了保证实验顺利完成,在制定试验计划时,首先要以指定概率求出所需样本含量n 。
例3 用棕色正常毛(bbRR )的家兔和黑色短毛(BBrr )兔杂交,F 1代为黑色正
常毛长的家兔(BbRr ), F 1代自交,F 2代表型比为:9/16B_R_ : 3/16B_rr : 3/16bbR_ :
1/16bbrr 。问最少需要多少F 2代家兔,才能以99%的概率得到一个棕色短毛兔? 答: φn =(15/16)n = 0.01 n (lg15-lg16)= lg0.01 -0.02803n =-2.00000 n =71.4 3.2 泊松分布
3.2.1 泊松分布的概率函数
在二项分布中,当某事件出现的概率特别小(φ→0),而样本含量又很大(n
→∞)时,二项分布就变成泊松分布了。泊松分布是描述在一定空间、长度、面积、体积或一定时间间隔内,点子散布状况的理想化模型。泊松分布的概率函数为:
3.2.2 服从泊松分布的随机变量的特征数
泊松分布的平均数: μ= μ
可见,泊松分布的平均数就是泊松分布概率函数中的μ。
泊松分布的方差: σ2= μ
概率函数中的μ不但是它的平均数,而且是它的方差。 3.2.3 泊松分布应用实例
()[]16
1164166164161212121421216212142114
322344++++=⎪
⎭⎫
⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛=-+ϕϕ()⋅
⋅⋅==
,2,1,0,!x e
x x p x
μ
μ