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文檔簡介
1、二項分布概念及圖表二項分布就是重復(fù)n次獨立的伯努利試驗。在每次試驗中只有兩種可能的結(jié)果,而且兩種結(jié)果發(fā)生與否互相對立,并且相互獨立,與其它各次試驗結(jié)果無關(guān),事件發(fā)生與否的概率在每一次獨立試驗中都保持不變,則這一系列試驗總稱為n重伯努利實驗,當(dāng)試驗次數(shù)為1時,二項分布服從0-1分布。中文名二項分布外文名BinomialDistribution提WT伯努利涉及實驗伯努利試驗;兩點分布屬于概率論與數(shù)理統(tǒng)計應(yīng)用學(xué)科大氣科學(xué);氣候?qū)W;計算機科學(xué)目錄1定義?統(tǒng)計學(xué)定義?醫(yī)學(xué)定義2概念3性質(zhì)4圖形特點5應(yīng)用條件6應(yīng)用實例定義統(tǒng)計學(xué)定義在概率論和統(tǒng)計學(xué)中,二項分布是n個獨立的是/非試驗中成功的次數(shù)的離散概率分
2、布,其中每次試驗的成功概率為p。這樣的單次成功/失敗試驗又稱為伯努利試驗。實際上,當(dāng)稹二1時,二項分布就是伯努利分布,二項分布是顯著性差異的二項試驗的基礎(chǔ)。醫(yī)學(xué)定義在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,有一些隨機事件是只具有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機事件,稱為二項分類變量(dichotomousvariable),如對病人治療結(jié)果的有效與無效,某種化驗結(jié)果的陽性與陰性,接觸某傳染源的感染與未感染等。二項分布(binomialdistribution)就是對這類只具有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機事件的規(guī)律性進行描述的一種概率分布??紤]只有兩種可能結(jié)果的隨機試驗,當(dāng)成功的概率(R)是恒定的,且各次試驗相互獨立,這種試驗在統(tǒng)計學(xué)
3、上稱為伯努利試驗(Bernoullitrial)。如果進行門次伯努利試驗,取得成功次數(shù)為=QN)的概率可用下面的二項分布概率公式來描述:P=C(X,n)*TtAX*(1-)A(n-X)=工bf上;小J75dM如“*建二項分布公式式中的n為獨立的伯努利試驗次數(shù),兀為成功的概率,(1-兀)為失敗的概率,X為在n次伯努里試驗中出現(xiàn)成功的次數(shù),表示在n次試驗中出現(xiàn)X的各種組合情況,在此稱為二項系數(shù)(binomialcoefficient)。所以的含義為:含量為n的樣本中,恰好有X例陽性數(shù)的概率。概念二項分布(BinomialDistribution),即重復(fù)n次的伯努利試驗(BernoulliExpe
4、riment),用E表示隨機試驗的結(jié)果。,=上上(/>)*=b(kix,p)Qj1I-*Ifl),二項分布公式如果事件發(fā)生的概率是P,則不發(fā)生的概率q=1-p,N次獨立重復(fù)試驗中發(fā)生K次的概率是P(E=K尸C(n,k)*pAk*(1-p)A(n-k),其中C(n,k)=n!/(k!(n-k)!),注意:第二個等號后面的括號里的是上標(biāo),表示的是方哥。那么就說這個屬于二項分布。其中P稱為成功概率。記作EB(n,p)期望:EE=np;方差:DE=npq;其中q=1-p證明:由二項式分布的定義知,隨機變量X是n重伯努利實驗中事件A發(fā)生的次數(shù),且在每次試驗中A發(fā)生的概率為p。因此,可以將二項式分布
5、分解成n個相互獨立且以p為參數(shù)的(0-1)分布隨機變量之和。設(shè)隨機變量X(k)(k=1,2,3.n)服從(0-1)分布,則X=X(1)+X(2)+X(3).X(n).因X(k)相互獨立,所以期望:E(x;=EX(U+X+X+X(=«»方差:D(x=JDX(l)+X(2)+X(3).+X(«)=rtp(l-p)證畢。如果1 .在每次試驗中只有兩種可能的結(jié)果,而且是互相對立的;2 .每次實驗是獨立的,與其它各次試驗結(jié)果無關(guān);3 .結(jié)果事件發(fā)生的概率在整個系列試驗中保持不變,則這一系列試驗稱為伯努利實驗。在這試驗中,事件發(fā)生的次數(shù)為一隨機事件,它服從二次分布。二項分布可
6、fit.ft二或削%g幅二項分布I以用于可靠性試驗??煽啃栽囼灣3J峭度雗個相同的式樣進行試驗T小時,而只允許k個式樣失敗,,用二項分布可以得到通過試驗的概率。|若某事件概率為p,現(xiàn)重復(fù)試驗n次,該事件發(fā)生k次的概率為:P=C(n,k)XpAkx(l-p)A(n-k)°C(n,k)表示組合數(shù),即從n個事物中拿出k個的方法數(shù)。性質(zhì)(一)二項分布是離散型分布,概率直方圖是躍階式的。因為x為不連續(xù)變量,用概率條圖表示更合適,用直方圖表示只是為了更形象些。1 .當(dāng)p=q時圖形是對稱的例如,上十",p=q=1/2,各項的概率可寫作:p"+6p$?+15p】+20p、'
7、;+15p”/+fip1554-®=12 .當(dāng)pwq時,直方圖呈偏態(tài),p<q與p>q的偏斜方向相反。如果n很大,即使pwq,偏態(tài)逐漸降低,最終成正態(tài)分布,二項分布的極限分布為正態(tài)分布。故當(dāng)n很大時,二項分布的概率可用正態(tài)分布的概率作為近似值。何謂n很大呢?一般規(guī)定:當(dāng)p<q且np>5,或p>q且nq>5,這時的n就用認為很大,可以用正態(tài)分布的概率作為近似值了。(二)二項分布的平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差如果二項分布滿足p<q,np>5,(或p>q,np>5附,二項分布接近正態(tài)分布。這時,也僅僅在這時,二項分布的x變量(即成功的次數(shù))具有如
8、下性質(zhì):=upx(5-10a)(7=的阿5-10b)即x變量具有=np,的正態(tài)分布。式中n為獨立試驗的次數(shù),p為成功事件的概率,q=1-p。由于n很大時二項分布逼近正態(tài)分布,其平均數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差是根據(jù)理論推導(dǎo)而來的,故用科和b而不用X和S表示。它們的含意是指在二項試驗中,成功的次數(shù)的平均數(shù)科=np,成功次數(shù)的分散程。例如一個擲10枚硬幣的試驗,出現(xiàn)正面向上的平均次數(shù)為5次(科=np=),正面向上的散布程度為V10X(1/2)X(1/2)=1.58(次),這是根據(jù)理論的計算,而在實際試驗中,有的人可得10個正面向上,有人得9個、8個,人數(shù)越多,正面向上的平均數(shù)越接近5,分散程度越接近1.58。圖形特
9、點(1)當(dāng)(n+1)p不為整數(shù)時,二項概率PX=k在k=(n+1)p時達到最大值;(2)當(dāng)(n+1)p為整數(shù)時,二項概率PX=k在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1時達到最大值。注:x為不超過x的最大整數(shù)。應(yīng)用條件1 .各觀察單位只能具有相互對立的一種結(jié)果,如陽性或陰性,生存或死亡等,屬于兩分類資料。2 .已知發(fā)生某一結(jié)果(陽性)的概率為兀,其對立結(jié)果的概率為1-兀,實際工作中要求兀是從大量觀察中獲得比較穩(wěn)定的數(shù)值。&=即+#歷S七項分布公式3 .n次試驗在相同條件下進行,且各個觀察單位的觀察結(jié)果相互獨立,即每個觀察單位的觀察結(jié)果不會影響到其他觀察單位的結(jié)果。如要求疾病無傳染性、無
10、家族性等。應(yīng)用實例二項分布在心理與教育研究中,主要用于解決含有機遇性質(zhì)的問題。所謂機遇問題,即指在實驗或調(diào)查中,實驗結(jié)果可能是由猜測而造成的。比如,選擇題目的回答,劃對劃錯,可能完全由猜測造成。凡此類問題,欲區(qū)分由猜測而造成的結(jié)果與真實的結(jié)果之間的界限,就要應(yīng)用二項分布來解決。下面給出一個例子。已知有正誤題10題,問答題者答對幾題才能認為他是真會,或者說答對幾題,才能認為不是出于猜測因素?分析:此題p=q=i,2即猜對猜錯的概率各為0.5。曄=5故此二項分布接近正態(tài)分布:*二印二1。x0.5=5根據(jù)正態(tài)分布概率,當(dāng)Z=1.645時,該點以下包含了全體的95%。如果用原分數(shù)表示,則為1.645(
11、7=5+L.645xL58=7.68它的意義是,完全憑猜測,10題中彳1對8題以下的可能性為95%,猜對8、9、10題的概率只5%。因此可以推論說,答對8題以上者不是憑猜測,而是會答。但應(yīng)該明確:作此結(jié)論,也仍然有犯錯誤的可能,即那些完全靠猜測的人也有5%的可能性答對8、9、10道題。此題的概率值,還可用二項分布函數(shù)直接計算,亦得與正態(tài)分布近似的結(jié)果:b(8100.5)=10*9/2*0.58*0.52=45/1024b(9100.5)=10*0.59*0.51=10/1024b(10100.5)=1/1024根據(jù)概率加法,答8題及其以上的總概率為:45/1024+10/1024+1/1024
12、=56/1024=0.0547同理,可計算8題以下的I率為95%。(近似)nknkkP(1P)kPXx附表1二項分布表nxP0.0010.0020.0030.0050.010.020.030.050.100.150.200.250.30200.9980).99600.99400.99000.98010.960)40.9409)0.90250.81000.72250.(64000.55250.4900211.0000.00001.00001.C0000.99)990.999160.99910.99750.99000.97750.!96000.93750.9100300.9970).99400.9
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