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第三章 概率与概率分布;本章学习主要内容;第二节 离散型变量的概率分布;第二节 离散型变量的概率分布;5;6;第二节 离散型变量的概率分布;第二节 离散型变量的概率分布;第二节 离散型变量的概率分布;第二节 离散型变量的概率分布;【案 例】; 现随机抽取5名拒绝更换工作地点的员工进行调查。研究其中有1名员工因为得到补助太少而拒绝,其余4人是因为其他原因而拒绝的概率是多少?;已知:
n =5 p=0.04 (1-p)=0.96 x=1
利用二项分布概率函数公式计算:;统计分析:
该商场在对拒绝更换工作地点的员工随机抽取5名人员中,恰有1人因为得到补助太少而拒绝(其余4人因为其他原因而拒绝)的概率是0.16985。
问题进一步展开:
根据这样一种研究结果,该商场人事部门该做出什么样的决策呢?;(三)二项概率表的使用
见教科书附录A——表1。
(四)二项概率分布的期望值和方差; 例如,利用上述公式计算案例中的期望值、方差和标准差
; 0.2的含义是,在该商场拒绝更换工作地点的员工中,平均每5人就有0.2人是因为得到的补助太少而拒绝到郊区工作,即
(0.2人/5人)。
0.44的含义是,在每次调查的5人中因为得到的补助太少而拒绝到郊区工作的人数与他们的平均人数平均相差0.44人,即(0.44人/5人)。; 假如该商场计划从总店抽调100名员工到分店上班。其中,有40人拒绝人事部门的安排。估计一下,这些拒绝的人中大约有多少是因为得到的补助太少而做出这一决定的呢?
在抽调100名员工到分店上班而遭到拒绝的40名员工中,会有1.6名员工是因为补助太少而做出不去分店上班的决定。
;算法1:
;第二节 离散型变量的概率分布;2.泊松公式
对某泊松分布进行长期研究,就可以得到长期的平均值,用 表示。
泊松公式:; 其中,x:要计算的概率的时间段内发生的次数。X=1,2,3,……。
:长期平均值。
e:自然对数的底。e=2.718282。;【案 例】;问题(1);问题(2)
分析:要知道在一个工作日下午4分钟时间内有7名以上顾客到达该银行的概率是多少,理论上要计算x=8,9,10,……的值。事实上,只要计算到对于 =3.2,概率等于0时所对应的x值即可。将它们相加,得到x7的概率。;26;27;3.泊松分布的均值和标准差
泊松分布的期望值=
泊松分布的标准差=
【例如】案例中,泊松分布的期望值为3.2人,标准差为1.79( )。;4.泊松分布表的使用
P469——表7(机械版)
案例中问题(1),x=5,; 超几何分布与二项分布关系密切,统计学家经常用它来补充分析二项分布。
;二项分布;1.超几何概率函数
;33;案 例;解答:
(1)已知:N=18,n=3,r=12,x=1
;(2)本问包括3种情况:
x=1,x=2,x=3
;37;第三节 连续型变量的概率分布;(二)连续型随机变量概率密度函数的性质
1.对于所有的 值,;二、 正态概率分布 ;第三节 连续型变量的概率分布;正态概率分布的钟形曲线图 ;第三节 连续型变量的概率分布;第三节 连续型变量的概率分布;第三节 连续型变量的概率分布;第三节 连续型变量的概率分布;第三节 连续型变量的概率分布;第三节 连续型变量的概率分布;第三节 连续型变量的概率分布;五、 指数概率分布 ;(一)指数分布的特点
1.它是一个连续型分布。
2.它有一个家庭族。
3.它是右拖尾的。
4.x的值由0到无穷。
5.它的顶点总在x=0处。
6.随着x的增大,曲线稳步递减。;(二)指数概率密度函数 ;(三)指数分布的概率;(四)指数分布的期望值和标准差;案 例
背景:
在大连码头,给一辆卡车装货所需要的时间服从指数概率分布。根据以往记录,该码头给一辆卡车装货所需要的平均时间为15分钟。
;问题:
1.工作人员想知道给一辆卡车装货所需要的时间为6分钟或更短的概率。
2.工作人员想知道给一辆卡车装货所需要的时间为18分钟或更短的概率。
3.工作人员想知道给一辆卡车装货所需要的时间在6~18分钟之间的概率。;分析:
根据公式指数分布的概率公式有: ;58
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