统计学概率和概率分布.ppt

生物统计学第二章概率和概率分布 2010 9 2 1概率的基本概念 概率 probability 确定性现象非确定性现象 随机现象随机现象也并非不可认识 当我们对某一随机现象做了大量的研究之后 就能从其偶然性中揭示出内在的规律 研究偶然现象本身规律性的科学称为概率论 基于实际观测结果 利用概率论得出的规律 揭示偶然性中所寄寓的必然性的科学就是统计学 概率论与统计学都是研究随机现象规律性的科学 概率论是统计学的基础 而统计学则是概率论所得出的规律在各领域中的实际应用 试验 trial 同一组综合条件的实现 随机试验 randomtrial 试验的每一最基本的结果称为基本事件 elementaryevent 基本事件用小写拉丁字母a b x等表示 基本事件的集合称为事件 event 通常用大写的拉丁字母A B 表示 事件的几种基本运算 1 事件的和 并 union 2 事件的交 intersection 3 互不相容事件 mutuallyexclusiveevent 概率的统计定义 样本的实际发生率称为频率 设在相同条件下 独立重复进行k次试验 事件A出现l次 则事件A出现的频率为l k 概率 随机事件发生的可能性大小 用大写的P表示 取值 0 1 频率与概率frequencyandprobability 参数 总体的统计指标 如总体均数 标准差 采用希腊字母分别记为 固定的常数 统计量 样本的统计指标 如样本均数 标准差 采用英文字母分别记为x s 参数附近波动的随机变量 事件的频率与该事件的概率有关 事件发生的概率愈大 它的频率就愈高 同样 当它的频率较高时 说明它的概率较大 因此 在试验次数较多时 可以用频率作为概率的近似值 概率是事件在试验结果中出现可能性大小的定量计量 是事件固有的属性 必然事件P 1随机事件0 P 1不可能事件P 0P 0 05 5 或P 0 01 1 称为小概率事件 习惯 统计学上认为不大可能发生 小概率事件 Certain Impossible 0 5 0 1 概率的古典定义 了解 概率的一般运算 1 概率加法法则 2 条件概率 前面所讲的都是在某一组规定的条件下 事件A出现的概率 有时需研究在事件B已经发生的条件下 事件A发生的概率 这时的概率称为已知事件B发生条条件下 事件A发生的条件概率 conditionalprobability 记为P A B 相对于条件概率 把没有附加条件时的概率称为无条件概率 unconditionalprobability 条件 3 概率乘法法则 将 2 11 式稍加改动 可以得到概率乘法公式 概率乘法法则 multiplicativelawofprobability 可以叙述为 两事件交的概率 等于其中一事件 其概率必须不为0 的概率乘以另一事件在已知前一事件发生条件下的条件概率 4 独立事件 5 贝叶斯定理 Bayes theorem 1 先用符号 等式列出题目中的所给的信息 2 再用符号 等式写出要求什么 3 找公式计算 2 2概率分布 随机变量随机变量 randomvariable 观测值 observation 离散型随机变量 discreterandomvariable 连续型随机变量 continuousrandomvariable 1 变量 可以测量的任何特征或属性Anycharacteristicorattributethatcanbemeasured 不同个体结果可能不同 2 随机变量 在概率论中称变量为随机变量3 观测值 observedvalue 变量值 valueofvariable 资料 data 变量的测得值 变量可是定量的 也可以是定性的 定量变量 quantitativevariable 亦称为数值变量 变量值是定量的 表现为数值大小 一般有度量衡单位 e g 身高 体重 定性变量 qualitativevariable 亦称为分类变量 其变量值是定性的 表现某个体属于几种互不相容的类型中的一种 e g 血型 豌豆花的颜色 常数 constant 是不能给予不同数值的变量 代表事物特征和性质的数值 e g 样本平均数 标准差 以大写拉丁字母 如X Y U等表示随机变量 以小写拉丁字母如xi yi 等表示第i次观测值 离散型概率分布 离散型随机变量X 可能取得的数值为有限个或可数无穷个孤立的值 因此 对于X的每一个值都能得出一个概率值 可以将随机变量X所取得值x的概率P X x 写成x的函数p x 这样的函数称为随机变量X的概率函数 probabilityfunction 概率函数 概率 必然事件P 1随机事件0 P 1不可能事件P 0P 0 05 5 或P 0 01 1 称为小概率事件 习惯 统计学上认为不大可能发生 小概率事件 Certain Impossible 0 5 0 1 是指随机变量小于等于某一可能值 x0 的概率 不同于离散型随机变量任何值都可以求出它的概率 连续型随机变量在试验中可以取某一区间内的任何值 这些数值构成不可数的无穷集合 特点1 任一确定的x概率都是0 但并非该事件不发生 不能给随机变量X的每一个值得出一个概率 只能给X中的任意区间给出概率 连续型概率分布 概率函数 概率 连续型概率的特点2 X的任何一个精确值的概率都等于0 如P X a 0 P X b 0 所以P a X b P a X b 2 21 对于离散型随机变量是否成立 如何通过分布函数求某一区间概率 概率分布与频率分布的关系 统计分布 经验分布 频率分布理论分布 总体分布 概率分布统计量 statistic 样本各种特征均使用拉丁字母表示参数 parameter 总体各种特征均使用希腊字母表示 2 3总体特征数 随机变量的数学期望和方差 密度函数 有什么意义 数学期望的统计意义 就是对随机变量进行长期观测所得数据的平均数 因而数学期望只对长期或大量观测才有意义 对于个别观测或试验无意义 总体参数 总体特征数 数学期望与方差的运算 总体原点矩和总体中心矩 了解 对照p16 了解 本章作业 P382 10 2 11 2 14 2 15