理论分布和抽样分布.pptVIP

01X164;02152X162的概率例３：变量X服从N(156.2,4.822),求：(1)X161;u1=(152-156.2)/4.82=-0.87u2=(162-156.2)/4.82=1.2=Φ(1.2)-Φ(-0.87)P(152P162)=Φ(u2)-Φ(u1)=0.8849-0.1921=0.6928正态分布的单侧分位数/临界值上面介绍了正态分布区间概率的计算方法。即对于给定的u，通过正态分布累积函数表查Uu的曲线下的面积。反过来，若要求曲线右侧尾区一定面积(α)下，所对应的u值uα，则可以利用正态离差uα值表查出。21该表有单、双尾之分:对于单尾，给出了满足P(Uuα)=α时的uα值。uα称为α的上侧分位数。满足P(｜U｜uα/2)=α时的uα/2称为α的双侧分位数。对于左侧尾区，满足：P(Uuα)=α时的-uα称为α下侧分位数。若将一定曲线下的面积α平分到两尾，则每尾区下的面积只有α/2，43第三节抽样分布(samplingdistribution)可从两个方向研究总体与样本的关系：一是总体到样本，即由已知的总体研究样本的分布规律；二是从样本到总体的方向，即由样本推断未知的总体。抽样分布是研究第一个方向的问题,是统计推断的基础。从一个正态总体抽出的随机样本的平均数分布总体标准差已知时的平均数分布－u分布从一个正态总体抽出的随机样本,无论样本容量大小，其样本平均数的抽样分布必呈正态分布其中，n为样本容量，是样本平均数分布的标准差，称为标准误（差），可以度量抽样分布的变异标准化：n=1n=2n=4n=8ffff2122122.0122.00122.258182.54102.5036902.751123083263.010303.002667983.2550416383.516563.5078427443.751016381041443124.019764.00110744284.25101643184.516724.5078435284.75504239452105.010505.0026613305.251125885.54225.50361985.758466166166.0166.00166总和31293681324656126244均数12/3=(4)36/9=(4)324/81=(4)26244/6561=(4)方差8/34/32/31/301二项分布常表示为：B(n,p)02即：二项分布是由n和p两个参数据定的。010203若计算每穴出苗数低于4棵的概率，则计算累积概率：P(X≤3)=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)平均每穴出苗数：μ=np=5×0.8=4两个纯合亲本杂交(RR×rr),F1自交，F2的基因型分离比。F2中，R基因出现的概率p=0.5，r基因出现的概率q=0.50102两对因子：YYRR×yyrrF2中４显:３显:２显:１显:０显两对基因分离：bbRR×BBrrF1BbRrF29B-R-:3B-rr:3bbR-:1bbrr问：样本容量多大时，才能以99％的概率至少得到一个bbrr个体？解：bbrr的概率q=1/16,非bbrr出现概率p=15/16。得到bbrr的概率99%,则非bbrr为１％，所以：01pn=(15/16)n=0.01n(lg15-lg16)=lg0.01n=71.402因此：要以９９％的可能获得一个bbrr个体，样本容量只少为７２。03n次试验相互独立；贰两类结果要相互对立；壹n应很大,P应很小。叁Poisson分布的应用条件:均数与方差相等；01n很大,p很小，np=μ为常数时二项分布趋近于Poisson分布；03均数μ较小时呈偏态,μ≥20时近似正态；02n个独立的Poisson分布相加仍符合Poisson分布04Poisson分布的性质:正态分布（normaldistribution）正态分布的密度函数和分布函数是连续性变数的一种理论分布。许多生物学产生的数据都服从正态分布。正态分布是生物统计学的重要基础12其中：μ－平均数，是曲线最高值的横坐标，曲线以其为对称；σ－标准差，表示曲线展开程度，σ越大，曲线展开度越大，数据越分散；越小