第六章 分类资料的统计推断幻灯片1.pptVIP

第六章　 分类变量资料的统计推断;主要内容;一、二项分布定义;二、二项分布的概率;那么事件A（死亡）发生的次数X（1，2，3….n)的概率P: 各种符号的意义 X?B(n,?):随机变量X服从以n,?为参数的二项分布。;三、二项分布的均数与标准差;二项分布;图形特点：两个轴意义，对称、偏态、与正态分布的关系 决定图形的两个参数：n，?;五、样本率的均数和标准差;二项分布的应用;六、总体率区间估计;七、样本率与总体率的比较;假设检验过程;八、两样本率的比较;假设检验的过程;Poisson分布 ;Poisson分布的意义;放射性物质单位时间内的放射次数 单位体积内粉尘的计数 血细胞或微生物在显微镜下的计数 单位面积内细菌计数 人群中患病率很低的非传染性疾病的患病数;主要内容;Poisson的概念;Poisson分布的条件;Poisson分布的特点; λ取不同值时的Poisson分布图 ;Poisson分布的可加性;Poisson分布与正态分布及二项分布的关系;X;例题：;Poisson分布的应用;;样本均数与总体均数的比较;假设检验过程;两样本均数的比较;例题：;例题：; 二项分布 Poisson分布 ?：总体率 μ＝n ?:总体中一定计量 基本符号 n:样本例数 单位内发生某 X：某类事件发生数 事件的总均数 p= X/n:样本率 X或X :样本均数 恰有X 例阳 性的概率 最多有k例 累积概率 至少有k例 正态近似条件 n ? 与n（1－ ?）均大于5 n?20 均数 u= n ? u= n? （率） u= n ? =?2 标准差 可信区间估计 n? ≦ 50 查表 查表 正态近似 p?μ?Sp 样本率（均数）与总体 算出p(x≦k)或P(X≧k)与?比较 率（均数）比较（单侧） 正态近似（单、双侧） 两样本率（均数） 比较（正态近似）