35必然现象与随机现象DR. SHI SHAOBINDR. SHI SHAOBIN13DR. SHI SHAOBIN当n相当大时可用事件发生的频率mn作为其概率的一个近似值——计算概率的统计方法(频率方法)有些随机事件发生的可能性既不能通过等可能事件个数来计算也不能根据大量重复试验的频率来近似主观概率——依据人们的主观判断而估计的随机事件发生的可能性大小 例如某经理认为新产品畅销的可能性是80人们
随机变量及其概率分布 从有3件废品的一批产品中任取5件观察出现废品的件数.我们发现这个随机试验的所有可能结果可以用0123这4个数字来表示. 随机变量 表示取到废品件数如 一案例 二概念和公式的引出 三进一步的练习设某盒中装有编号为024数字的六个球分别为1可能取值为024. 136可能取值为 的分布列的可能值为1抛掷一枚硬币只出现正面或反面产品抽样检验的则称 很大且抽查的数量相对于元件
edit Master 度量事件发生的可能性 随机变量概率分布 由正态分布导出的几个重要分布 样本统计量的概率分布July 31 2010第 4 章 概率分布随机变量 X 取有限个值或所有取值都可以逐个列举出来 x1 x2…以确定的概率取这些不同的值离散型随机变量的一些例子可以取一个或多个区间中任何值 所有可能取值不可以逐个列举出来而是取数轴上某一区间内的任意点连续型随机变
二项分布 0 ? pk ? 1 其图形是右连续的阶梯曲线在点 xk 处有跳跃跃度为 pk 所以它构成一个概率分布 泊松分布的图形特点: 则称 X 服从参数为 ? 的泊松分布 我们把在随机时刻相继出现的事件所形成的序列叫做随机事件流.无后效性: 平稳性:例9(P50.例10)
Chapter3 概率与概率分布大数定律二项分布泊松分布高斯分布卡方(χ2)分布t分布f分布第三节 统计数的分布抽样试验与无偏估计样本平均数的分布样本平均数差数的分布 分布 分布 分布例设有一个N=3的有限总体其变量值为345总体的平均数方差和标准差 当以样本容量n=2进行独立放回随机抽样抽取的所有可能样本数是: Nn=32=9其平均数方差和标准差
1:要求掌握随机事件概率基本概念及概率的简单性质2:了解离散性随机变量连续性随机变量及其分布规律3:掌握大数定理和中央极限定理的意义4:掌握二项分布普哇松分布正态分布的定义特征和概率的计算5:正确理解有关样本分布的定理条件适用范围一? 概率的慨念 频率设事件A在n 次重复实验中发生了m 次其比值m n称为事件A发生的频率 记为:w(A) = m n 0 < w(A)
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1第五章 离散型变量的概率分布学习目标 1.确定可以用二项分布描述的统计试验并会计算和应用 2.确定可以用泊松分布描述的统计试验并会计算和应用 2习 题1. P144-3 (P170-3) 4. P1
第二节 均匀概率分布 11图 飞行时间的均匀概率密度函数图 16第三节 正态概率分布 提醒修改教科书P179公式32分析: 根据上述公式有: 查表当z=2时的概率为 一正态曲线的确定令:分析:根据用正态分布曲线近似计算二项分布概率的准则有:49(3)装货时间在6分钟到18分钟之间的概率为
常用概率分布 正态分布二项分布Poisson 分布青岛大学医学院流行病与卫生统计教研室吴义丽副教授Email:yiliwu79@1、正态分布的概念和特征2、标准正态分布3、正态分布的应用正态分布 正态分布的概念正态分布是高峰位于中央(均数所在处)、两侧逐渐降低且左右对称、不与横轴相交的钟型光滑曲线,也叫高斯分布。正态分布的特征正态曲线在横轴上方均数处最高正态分布以均数为中心,左右对称正态分布有两个
试验事件和样本空间B?A?3. 样本空间与样本点3-183-26【例】一家计算机软件开发的人事部门最近做了一项调查发现在最近两年内离职的员工中有40是因为对工资不满意有30是因为对工作不满意有15是因为他们对工资和工作都不满意求两年内离职的员工中离职原因是因为对工资不满意或者对工作不满意或者二者皆有的概率3-31102解:设 A = 取出的一个为正品 B = 取出
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