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几种常见的概率分布 1.概述 2.概率计算 3.实例分析 本章小结 概述 统计推断的理论基础是概率与概率分布。 概率分布是由随机变量的各数值和其概率组 成。 概率 概率 概率是对随机事件发生可能性大小 的测定。频率与概率都是介于０与１ 之间的分数，当被研究对象是总体的 全部单位时，频率就是概率；当被研 究对象是总体的部分单位时，频率就 只是试验概率；当试验次数或抽样次 数非常大时，频率逼近概率。 概率分布 概率分布 概率分布是由随机变量的各数值和其 概率所组成，次数分布是由各组变量值和 各组变量出现的次数所组成。次数分布是 把某个试验中确实发生的全部结果的观察 次数加以排列，而概率分布则是把全部可 能试验的全部可能结果的概率加以排列； 次数分布随样本不同而不同，概率分布却 是唯一的。所以概率分布是理论上的次数 分布，是对随机变量分布规律的描述。 随机变量及分布 随机变量及分布 随机变量 离散型随机变量 连续型随机变量 概率分布 离散变量概率分布 连续变量概率分布 离散、连续随机变量 离散、连续随机变量 如果随机变量X 的可能取值都能一一列 举出来，则称X 为离散型随机变量。 如果随机变量X 的所有可能取值不能一 一列举出来，则称X 为非离散型随机变 量，其中最常遇到的非离散型随机变量 是连续型随机变量。 常见分布 常见分布 常见的离散变量概率分布：0— 1分布、 二项分布、超几何分布、几何分布、普 阿松分布 常见的连续变量概率分布：均匀分布、 正态分布、指数分布 概率计算 Transform ￫compute 出现对话框 离散型随机变量 连续型随机变量 对话框 常见离散变量概率分布 二项分布 泊松分布 超几何分布 例子：二项分布 连续变量概率分布 均匀分布 正态分布 指数分布 例子：正态分布 实例分析 1.击中目标次数的概率分布 2.不合格产品的概率分布 3. 交通事故的发生概率 4.金属棒长度的概率分布 例题１ 函数 函数 在相同条件下，对目标独立地进行８次 射击，如果每次射击的命中率为0.7 ， 求： （１）击中目标３次的概率； （２）击中目标不少于４次的概率； （３）击中目标次数少于５的概率。 例题１函数 CDF.BINOM(quant, n, prob) Numeric. Returns the cumulative probability that the number of successes in n trials, with probability prob of success in each, will be less than