第四章常用概率分布 ·前面介绍了数据资料的整理与反映资料分布的 集中性和离中性的特征数。通过样本的结果 (统计量)推断总体的的特征(参数),必须 以概率论为基础。 本章在讨论“事件”与“概率”的基础上,主 要介绍生物学研究中三种常用的概率分布,即正 态分布、二项分布和泊松分布,然后简述栏本平 均数的抽样分布与t分布。 °难度级:品晶
第四章 常用概率分布 • 前面介绍了数据资料的整理与反映资料分布的 集中性和离中性的特征数。通过样本的结果 （ 统计量 ）推断总体的的特征（参数），必须 以概率论为基础。 • 本章在讨论“事件”与“概率”的基础上，主 要介绍生物学研究中三种常用的概率分布，即正 态分布、二项分布和泊松分布，然后简述样本平 均数的抽样分布与t分布。 • 难度级：
第一节事件与概率【ω 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布6 第五节泊松分布 第六节样本平均数的抽样分布[ 第七节t分布
• 第一节 事件与概率 • 第二节 概率分布 • 第三节 正态分布 • 第四节 二项分布 • 第五节 泊松分布 • 第六节 样本平均数的抽样分布 • 第七节 t 分布
第一节事件与概率 事件 (一)必然现象与随机现象 1、必然现象指在某些条件下,一定会发生的 现象。(可分为必然事件和不可能事件两类) 2、随机现象指在相同条件下重复进行试验, 结果未必相同,这种现象称为随机现象。 事实证明,当在相同条件下进行大量观察时 随机现象大都呈现某种规律。概率论与数理统计 就是研究随机现象统计规律性的一门数学学科
第一节 事件与概率 • 一、事件 • （一）必然现象与随机现象 • 1、必然现象 指在某些条件下，一定会发生的 现象。（可分为必然事件和不可能事件两类） • 2、随机现象 指在相同条件下重复进行试验， 结果未必相同，这种现象称为随机现象。 • 事实证明，当在相同条件下进行大量观察时， 随机现象大都呈现某种规律。概率论与数理统计 就是研究随机现象统计规律性的一门数学学科
二)随机试验( random tria)与事件 (random event) 我们把对自然现象的一次观察或进行的一次科 学试验统称为一个试验。如果这个试验具有下述 个特性就称其为随机试验,简称试验。 o可以在相同条件下重复进行; 2每次试验的可能结果不止一个,并且事先能 明确试验的所有可能结果; 试验前不能确定哪一个结果会出现。 随机试验的每一个可能结果称为随机事件,简 称事件,通常用字母A、B、C.等表示
(二)随机试验 (random trial) 与事件 (random event) • 我们把对自然现象的一次观察或进行的一次科 学试验统称为一个试验。如果这个试验具有下述 三个特性就称其为随机试验，简称试验。 • 可以在相同条件下重复进行； • 每次试验的可能结果不止一个，并且事先能 明确试验的所有可能结果； • 试验前不能确定哪一个结果会出现。 • 随机试验的每一个可能结果称为随机事件， 简 称事件，通常用字母A、B、C……等表示
概率( probability (-)定义设在同一条件组S下进行了n次试验 事件A发生了m次。当随着n的增大,如果事件A 发生的的频率m/n稳定地接近某一数值p,则称 p为随机事件A在条件组S下发生的概率,记为 P(A)=p。当n充分大时,P(A)=m/n (二)小概率事件与小概率原理 当事件A的概率与0非常接近时,称此事件为 小概率事件。小概率事件虽然不是不可能事件, 但通常认为在一次试验中实际上是不可能发生的 称之为“小概率事件实际不可能性原理”。这是 统计假设检验的基础
二、概 率（probability） • （一）定义 设在同一条件组S下进行了n次试验， 事件A发生了m次。当随着n的增大，如果事件A 发生的的频率m／n稳定地接近某一数值p，则称 p为随机事件A在条件组S下发生的概率，记为 P(A)=p。当n 充分大时， P( A) = m ／ n 。 • （二）小概率事件与小概率原理 • 当事件A的概率与0非常接近时， 称此事件为 小概率事件。小概率事件虽然不是不可能事件， 但通常认为在一次试验中实际上是不可能发生的， 称之为“小概率事件实际不可能性原理” 。这是 统计假设检验的基础