概率分布及概率分布图.ppt

2.（1）设定样本中上海交易所股票数目x序列，单击B24单元格，输入“0”，单击[编辑]/[填充]/[序列]，出现[序列对话框]，单击选中[等差数列]/[步长]为1，终止值为10，完成。（2）求10种样本股票中不同x对应的累积概率，单击C24单元格，输入“=C6”，回车。单击C25单元格，输入“=C24+C7”自动填充至C34。（3）绘出超几何分布的概率分布函数图，单击[插入]/[图表]，在出现的[标准类型]选项卡中选择[柱形图]，在[子图表类型]中选择[簇状柱形图]，[下一步]。（4）在[图表源数据]对话框中，选择[分裂(X)轴标志]为“$B$24：$B$34”，选择[值]为“=$C$24：$C$34”，[下一步]。（5）在[图表选项]对话框中，设定[图表标题]为“超几何分布概率分布图”，设定[数值（X）轴]为“X”，[数值（Y）轴]为“F(X)”，完成。第18页,共26页，星期六，2024年，5月泊松分布：描述某段时间内，随机事件发生不同次数的概率。对应的概率分布为：其中，随机变量X=1,2,…；为某段时间内随机变量的均值，为给定的大于0的常数；e=2.7182…泊松分布的均值：泊松分布的方差：第19页,共26页，星期六，2024年，5月例，某医院急救中心一天内收到呼叫次数服从泊松分布，呼叫次数的平均值为20次，求该急救中心一天内收到15次呼叫的概率值和收到小于等于15次呼叫的概率值。（1）分别单击C2、E2单元格，输入已知参数值：=20，X=15。（2）求一天内收到15次呼叫的概率，单击C4单元格，输入“POISSON(E2,C2,0)”，回车。（3）求一天内收到小于等于15次呼叫的概率，单击C6单元格，输入“=POISSON(E2,C2,1)”，回车。POISSON（x,mean,cumulative），x为事件数，Mean为期望值，Cumulative为逻辑值，确定返回的概率分布形式，1为累计分布概率，即随机事件发生的次数在0与x之间；0为概率密度函数，即随即时间发生次数恰好为x。第20页,共26页，星期六，2024年，5月例，某110指挥中心每天接到报警的次数服从泊松分布，已知该中心接到的报警次数平均为12次，求（1）接到不同报警次数的概率，绘出概率分布图。（2）接到不同报警次数的累积概率，绘制概率分布图。POISSON（x,mean,cumulative），x为事件数，Mean为期望值，Cumulative为逻辑值，确定返回的概率分布形式，1为累计分布概率，即随机事件发生的次数在0与x之间；0为概率密度函数，即随机时间发生次数恰好为x。第21页,共26页，星期六，2024年，5月6.2连续型概率分布连续随机变量的概率分布是指随机变量小于某一特定数值的所有值的概率的积分。连续型随机变量对应的分布函数为：连续型随机变量对应的均值为：方差为：第22页,共26页，星期六，2024年，5月正态分布概率密度函数：正态分布概率分布函数：第23页,共26页，星期六，2024年，5月例，假定某只股票的收益率呈正态分布，对应的正态分布的均值为5%，标准差为2%，试确定：（1）收益率为4%对应的概率密度函数值和股票收益率小于等于4%的概率。（2）股票获得收益率80%的可能性不超过某值，求该临界收益率。NORMDIST(返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数)（x,mean,standard_dev,cumulative），x为需要计算分布的数值，Mean为分布的算术平均值，standard_dev为分布的标准差，Cumulative为逻辑值，确定返回的概率分布形式，1为累计分布概率，即随机事件发生的次数在0与x之间；0为概率密度函数，即随机时间发生次数恰好为x。第24页,共26页，星期六，2024年，5月NORMINV(返回指定平均值和标准偏差的正态累积分布函数的反函数)（probability,mean,standard_dev），probability为正态分布的概率值，Mean为分布的算术平均值，standard_dev为分布的标准差。例，假定某只股票的收益率呈正态分布，试分别绘出：