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文檔簡介
1
|
MAV
2008常見隨機(jī)變量及其分布及獨立性檢驗徐德前北京宏志中學(xué)2021年7月27日—
常見隨機(jī)變量的概率及其分布二項分布正態(tài)分布
超幾何分布—二三二項分布二項分布定義:在一次隨機(jī)試驗中,某事件可能發(fā)生也可能不發(fā)生,在n次獨立重復(fù)試驗中這個事件發(fā)生的次數(shù)ξ
是一個隨機(jī)變量.如果在一次試驗中某事件發(fā)生的概率是P,那么在n
次獨立重復(fù)試驗中這個事件恰好發(fā)生k
次的n
nk
k n-k概率是
P
(x
=
k
)
=
C
p
q
,(k=0,1,2,…,n,
q=
1
-
p
).于是得到隨機(jī)變量ξ
的概率分布如下:ξ01…k…nPC
0
p0qnnC
1
p1qn-1n…Ck
pk
qn-kn…Cn
pn
q
0n記作ξ~B(n,p),其中n,p
為參數(shù).二項分布命令binomPdf(二項式Pdf)計算隨機(jī)變量在某一點的概率(點概率)命令binomCdf(二項式Cdf)計算隨機(jī)變量在某一區(qū)間的概率(累計概率)命令xxxPdf計算隨機(jī)變量在某一點的概率(點概率)命令xxxCdf計算隨機(jī)變量在某一區(qū)間的概率(累計概率)二項分布輸入函數(shù)的三種方式:1.菜單→5概率→5分布→D二項分布PDF/E二項分布CDF二項分布輸入函數(shù)的三種方式:2.目錄鍵→2分布→二項分布PDF、二項分布CDF使用向?qū)Ф椃植驾斎牒瘮?shù)的三種方式:3.手工輸入(熟練后)二項分布例
1.某射手每次射擊擊中目標(biāo)的概率是
0
.
8.求這名射手在
10
次射擊中,恰有
8
次擊中目標(biāo)的概率;至少有
8
次擊中目標(biāo)的概率.解:設(shè)X
為擊中目標(biāo)的次數(shù),則X~B(10,0.8).問題:隨機(jī)變量取何值時,二項分布的概率最大?一般化的結(jié)果呢?正態(tài)分布bam
,s如果對于任何實數(shù)a
<
b
,隨機(jī)變量
X
滿足
P(a
<
X
£
B)
=
j(x)dx
,(
x-m
)22s
2m
,s其中
j
(x)
=1,
x
?
(-¥
,
+¥
)
,則稱
X
的分布為正態(tài)分布(norma2pse-distribution)
.正態(tài)分布完全由參數(shù)m
和s
確定,記作N
(m,s
2
).如果隨機(jī)變量X
服從正態(tài)分布,則記為X~
N
(m,s
2
).命令normPdf計算隨機(jī)變量在某一點的概率(點概率)命令normCdf計算隨機(jī)變量在某一區(qū)間的概率(累計概率)正態(tài)分布正態(tài)分布正態(tài)分布正態(tài)分布注:計算器中輸入的標(biāo)準(zhǔn)差s
,不是方差s
2
.計算器還提供泊松分布、t
分布、F
分布、幾何分布等常見隨機(jī)變量概率的運算及其逆運算,可參考說明書。正態(tài)分布在計算頁面下正態(tài)分布例
3
某年級的一次信息技術(shù)測驗成績近似的服從正態(tài)分布
N
(70,102
)如果規(guī)定低于60
分為不及格,求:成績不及格的人數(shù)占多少?成績在80~90
內(nèi)的學(xué)生占多少?超幾何分布NCn一般地,在含有
M
件次品的
N
件產(chǎn)品中,任取
n
件,其中恰有
X
件次品數(shù),Ck
Cn-k則事件
{X=k}發(fā)生的概率為
P(
X
=
k
)=
M N
-M
,
k
=
0,1,
2,,
m
,其中m
=min{M
,n},且n
£
N
,M
£
N
,n,M
,N
?
N
*
.稱分布列為超幾何分布列.說明:TI圖形計算器中并沒有內(nèi)置超幾何分布的函數(shù)命令.超幾何分布NnM下界上界輸入函數(shù)名稱超幾何分布輸入函數(shù)名稱隨機(jī)變量取值隨機(jī)變量數(shù)組超幾何分布概率數(shù)組輸入函數(shù)公式超幾何分布例
2.在含有
4
件次品的
12
件產(chǎn)品中,任取
3
件,試求:(1)取到的次品數(shù)
X
的分布列及其期望;(2)至少取到1
件次品的概率.超幾何分布超幾何分布超幾何分布注:增加“數(shù)據(jù)與統(tǒng)計”頁面,做出隨機(jī)變量與對應(yīng)概率的圖象.超幾何分布問題1:如何求超幾何分布的方差?問題2:隨機(jī)變量取何值時,超幾何分布的概率最大?可利用cas功能或結(jié)合圖象研究。問題3:如果賦值n1
=10,n
=4,m
=8
,發(fā)生了什么?如何解釋你的結(jié)論?如何修改表格中某些函數(shù)?超幾何分布問題在哪里?超幾何分布怎樣修改才對?下界超幾何分布怎樣修改才對?下界超幾何分布超幾何分布二 獨立性檢驗(卡方檢驗)一.
問題情境有關(guān)醫(yī)學(xué)研究表明,許多疾病,例如:心臟病、癌癥、腦血管病、慢性阻塞性肺病等都與吸煙有關(guān),吸煙已成為繼高血壓之后的第二號全球殺手.這些疾病與吸煙有關(guān)的結(jié)論是怎樣得出的呢?某醫(yī)療機(jī)構(gòu)為了了解呼吸道疾病與吸煙是否有關(guān),進(jìn)行了一次抽樣調(diào)查,共調(diào)查了515
個成年人,其中吸煙者220
人,不吸煙者295
人.調(diào)查結(jié)果是:吸煙的220
人中有37
人患呼吸道疾?。ê喎Q患?。?83
人未患呼吸道疾?。ê喎Q未患?。?;不吸煙的295
人中有21
人患病,274人未患?。畣栴}:根據(jù)這些數(shù)據(jù)能否斷定“患呼吸道疾病與吸煙有關(guān)”?二 獨立性檢驗(卡方檢驗)患病未患病合計吸煙37183220不吸煙21274295合計58457515二.探索活動二 獨立性檢驗(卡方檢驗)三.建構(gòu)數(shù)學(xué)1.獨立性檢驗:(1)假設(shè)H
0
:患病與吸煙沒有關(guān)系.若將表中“觀測值”用字母表示,則得下表:患病未患病合計吸煙aba
+
b不吸煙cdc
+
d合計a
+
cb
+
da
+
b
+
c
+
d(近似的判斷方法:設(shè)n
=a
+b
+c
+d
,如果H
0
成立,則在吸煙的人中患病的比例與不吸煙的人中患病的比例應(yīng)差不多,由此可得a
ca+
b c
+
d?
,即
a
(c
+d
)?c(a
+b)
ad
-bc
?0
,因此,|
ad
-bc
|
越小,患病與吸煙之間的關(guān)系越弱,否則,關(guān)系越強(qiáng).)二 獨立性檢驗(卡方檢驗)事件
A——某人吸煙,
事件
B——某人患病,事件A-——某人不吸煙,事件B-——某人不患病.假設(shè)H0:患病與吸煙沒有關(guān)系,即H0:P(AB)
=
P(A)P(B).“吸煙且患病”的估計人數(shù)為n
·
P(AB)?n
·
a
+
b
·
a
+
c
=(a
+
b)(a
+
c)
;n
n
n“吸煙但未患病”的估計人數(shù)為n
·
P(AB)?n
·
a
+
b
·
b
+d
=(a
+
b)(b
+d
)
;n
n
n“不吸煙但患病”的估計人數(shù)為n
·
P(AB)?n
·
c
+d
·
a
+
c
=(c
+d
)(a
+c)
;n
n
n“不吸煙且未患病”的估計人數(shù)為n
·
P(AB)?n
·
c
+d
·
b
+d
=(c
+d
)(b
+d
)
.n
n
n如果實際觀測值與假設(shè)求得的估計值相差不大,就可以認(rèn)為所給數(shù)據(jù)(觀測值)不能否定假設(shè)H0
.否則,應(yīng)認(rèn)為假設(shè)H0
不能接受,即可作出與假設(shè)H0
相反的結(jié)論.二 獨立性檢驗(卡方檢驗)(2)構(gòu)造統(tǒng)計量如果實際觀測值與由事件A、B
相互獨立的假設(shè)的估計相差不大,那么,我們就可以認(rèn)為這些差異是由隨機(jī)誤差造成的,假設(shè)不能被所給數(shù)據(jù)否定,否則應(yīng)認(rèn)為假設(shè)不能接受.怎樣刻畫實際觀測值與估計值的差異呢?統(tǒng)計學(xué)中采用如下的量(稱為c2統(tǒng)計量)來刻畫這個差異.2卡方統(tǒng)計量(c
=(觀測值-預(yù)期值)2預(yù)期值2)來進(jìn)行估計.卡方統(tǒng)計量
χ
公式:nnnn(a
+b)(a
+c)
2(a
+b)(b
+d)
2a
-b
-χ2
=
+(a
+b)(a
+c)(a
+b)(b
+d)nnnn(c
+d)(a
+c)
2(c
+d)(b
+d)
2c
-d
-
+
+(c
+d)(a
+c)(c
+d)(b
+d)n
(ad
-
bc)2(a
+
b)(c
+
d
)(a
+
c)(b+
d
)=(其中n
=a
+b
+c
+d
)二 獨立性檢驗(卡方檢驗)獨立性檢驗的一般步驟:一般地,對于兩個研究對象Ⅰ和Ⅱ,Ⅰ有兩類取值:類A
和類B
(如吸煙與不吸煙),Ⅱ也有兩類取值:類1和類2
(如患呼吸道疾病與不患呼吸道疾?。?,得到如下表所示:Ⅱ類1類2合計Ⅰ類Aaba
+
b類Bcdc
+
d合計a
+
cb
+
da
+
b
+
c
+
d推斷“Ⅰ和Ⅱ有關(guān)系”的步驟為:第一步,提出假設(shè)H0:兩個分類變量Ⅰ和Ⅱ沒有關(guān)系;第二步,根據(jù)2×2
列聯(lián)表和公式計算χ2
統(tǒng)計量;第三步,查對課本中臨界值表,作出判斷.二 獨立性檢驗(卡方檢驗)利用TI-NSPIRE
CAS
CX進(jìn)行獨立性檢驗(1)創(chuàng)建2×2
列聯(lián)表矩陣(即觀測矩陣)操作步驟:(菜單→7
矩陣與向量→創(chuàng)建→1矩陣)二 獨立性檢驗(卡方檢驗)利用TI-NSPIRE
CAS
CX進(jìn)行獨立性檢驗操作步驟:(菜單→6
統(tǒng)計→7統(tǒng)計檢驗→8
χ2
雙因素檢驗→填寫觀測矩陣名稱二 獨立性檢驗(卡方檢驗)利用TI-NSPIRE
CAS
CX進(jìn)行獨立性檢驗二 獨立性檢驗(卡方檢驗)利用TI-NSPIRE
CAS
CX進(jìn)行獨立性檢驗二 獨立性檢驗(卡方檢驗)利用TI-NSPIRE
CAS
CX進(jìn)行獨立性檢驗二 獨立性檢驗(卡方檢驗)例題2生物學(xué)上對于人類眼睛的顏色是否與頭發(fā)的顏色有關(guān)進(jìn)行了調(diào)研,以下是一次調(diào)查結(jié)果。根據(jù)上述數(shù)據(jù)檢驗眼睛的顏色是否與頭發(fā)的顏色有關(guān)?眼睛頭發(fā)眼睛顏色頭發(fā)顏色藍(lán)色棕色綠色淡褐色黑色2068515金色9471610棕色841192954紅
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