(1.6)--CH06 几种离散型资料的分布及其应用.ppt

目录1第一节：二项分布2第二节：Poisson分布3第三节：负二项分布第六章几种离散型变量的分布及其应用

第六章几种离散型变量的分布及其应用二项分布、Poisson分布、负二项分布的基本概念与适用条件掌握熟悉了解负二项分布的参数估计与应用重点难点二项分布、Poisson分布的参数区间估计与假设检验

第一节二项分布第六章几种离散型变量的分布及其应用

第一节二项分布在生物医学领域，服从二项分布的试验较为常见。如用某种药物治疗某种非传染性疾病，其疗效分为有效与无效；在动物的急性毒性实验中，观测动物的死亡与存活；接触某种病毒性疾病的传播媒介后，出现感染与非感染等。对于抽样而言，若从阳性率（如患病率）为的总体中，有放回地随机抽取个体数为n的样本，则出现阳性数为X的概率分布即呈二项分布。若是无放回地随机抽样，当抽取的个体数n远小于总体的个体数N（如）时，也可近似当作二项分布处理。

第一节二项分布例6-1某种医学技能测试的通过率为0.80。今有10名学生参加测试，试分别计算这10名学生中有6人、7人和8人获得通过的概率。本例，，。按公式（6-1）计算相应的概率为

第一节二项分布（一）二项分布的适用条件（二）二项分布的性质一、二项分布的适用条件和性质

第一节二项分布（一）二项分布的适用条件1.每次试验只会发生两种对立的可能结果之一，即分别发生两种结果的概率之和恒等于1。2.每次试验产生某种结果（如“阳性”）的概率固定不变。3.重复试验是相互独立的，即任何一次试验结果的出现不会影响其他试验结果出现的概率。在上面的例6-1中，对这10名学生的测试，可看作10次独立的重复试验，通过与否为二分类结果，且测试的通过率（）是恒定的。这样，10人中测试通过的人数。

第一节二项分布（二）二项分布的性质1.二项分布的均数与标准差2.二项分布的图形

第一节二项分布1.二项分布的均数与标准差在n次独立重复试验中，出现“阳性”次数X的总体均数为（6-2）X的总体方差为（6-3）X的总体标准差为（6-4）若以率表示，则样本阳性率也服从公式（6-1）的二项分布，其总体均数为（6-5）p的总体方差为（6-6）p的总体标准差为（6-7）

第一节二项分布1.二项分布的均数与标准差样本率的标准差也称为率的标准误，可用来描述样本率的抽样误差，率的标准误越小，则率的抽样误差就越小。在一般情形下，总体率往往并不知道。此时若用样本资料计算样本率作为的估计值，则的估计为（6-8）

第一节二项分布当，二项分布图形是对称的；π=0.5时，不同n值下的二项分布图2.二项分布的图形

第一节二项分布当0.5，图形是偏态的；随着n增大，图形趋于对称。当n时，只要不太靠近0或1，二项分布则近似正态分布。π=0.4时，不同n值下的二项分布图2.二项分布的图形

第一节二项分布（一）总体率的区间估计（二）样本率与总体率的比较（三）两样本率的比较（四）非遗传性疾病的家族集聚性（五）群检验二、二项分布的应用

第一节二项分布（一）总体率的区间估计1.查表法2.正态近似法

第一节二项分布1.查表法对于n50的小样本资料，直接查附表6百分率的可信区间表，即