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时间:2018-12-02
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1、完美.格式.编辑生物统计学教案第二章概率和概率分布教学时间:2学时教学方法:课堂板书讲授教学目的:重点掌握离散型概率分布和连续型概率分布,掌握概率、总体特征数的定义和一般运算,了解概率分布与频率分布的关系讲授难点:离散型概率分布和连续型概率分布2.1概率的基本概念(45分钟)2.1.1问题的提出从同一总体中抽取样本,各次所得到的样本不会完全相同。用不同样本去推断同一总体将得出不同的结论。这些结论不可能都是正确的。用某个样本去推断总体时,错误的可能性有多大?置信度有多高?这是对总体推断时所必须回答的问题。为回答这个问题,就要对总
2、体分布有所了解。总体分布是建立在概率这一概念基础之上的。自然现象,一般可分为确定性现象和非确定性现象。非确定性现象或称为随机现象。随机现象不存在简单的因果关系。支配这些现象出现的因素很多,各因素所起的作用不一样,作用的程度也不一样,很难遇到两个不同个体接受相同的配合方式,因此从每一个个体所观察到的结果都不一样。研究偶然现象本身规律性的科学称为概率论。基于实际观测结果,利用概率论得出的规律,揭示偶然性中所寄寓的必然性的科学就是统计学。2.1.2事件及事件间的关系(自已复习)2.1.3概率的统计定义(重点)设某随机试验共进行k次,
3、成功了(事件A)l次,则称l/k是k次随机试验中成功的频率。我们会发现,随着k的增大,频率l/k将围绕某一确定的常数p做平均幅度越来越小的变动,最终稳定于p,p即为事件A的概率。专业.资料.整理完美.格式.编辑表2-1不同样本含量的抽样试验k=20k=200k=2000抽样号ll/kll/kll/k110.050320.1604030.202240.200310.1554140.207310.050380.1904090.205440.200490.2453820.191550.250400.2004160.208670.35
4、0370.1854130.207760.300400.2003880.194820.100290.1454230.212940.200470.2354100.2051040.200530.2653950.193本例的l/k最后似乎稳定在0.200处,称0.200为事件A的概率,记为:P(A)=0.200它的含义是随机试验中的每一个个体成功的可能性为0.200。概率的概念是,事件在试验结果中出现可能性大小的定量计量。概率有以下性质(1)任何事件(A)的概率均满足0≤P(A)≤1(2)必然事件(W)的概率为1P(W)=1(3)不可
5、能事件(V)的概率为0P(V)=02.1.4概率的古典定义条件:1、随机试验的全部可能的结果(基本事件数)是有限的。2、各基本事件间是互不相容且等可能的。定义:P(A)=m/n其中,m为事件A中所包含的基本事件数,n为基本事件总数。缺点:在没给出概率的定义之前已经利用了概率的概念。2.1.5概率的一般运算(重点)1.加法法则:P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)专业.资料.整理完美.格式.编辑若A、B为互不相容事件,则P(A∪B)=P(A)+P(B)若有限个事件两两互不相容,则P(A1∪A2∪…∪An)=P(A1)+
6、P(A2)+…+P(An)事件A与事件的概率存在以下关系P()=1-P(A)2.条件概率:在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率,称为事件A发生的条件概率,记为P(A∣B)。相对于条件概率,把没有附加条件的概率称为无条件概率。(例2.2)P(A∣B)=P(AB)∕P(B)3.概率乘法法则:两事件交的概率,等于其中一事件(其概率必须不为0)的概率乘以另一事件在已知前一事件发生条件下的条件概率。P(AB)=P(B)P(A∣B)或P(AB)=P(A)P(B∣A)4.独立事件:若事件A的发生并不影响事件B发生的概率,即P(B∣A)
7、=P(B)或P(A∣B)=P(A)则称A和B为相互独立事件。对于独立事件,概率乘法公式为P(AB)=P(A)P(B)5.贝叶斯定理:认事件B且只能与A1,A2,……,Ak之一同时发生,那么,在事件B已发生的条件下,Ai发生的概率举例(例2.3)2.2概率分布(25分钟)专业.资料.整理完美.格式.编辑2.2.1随机变量随机变量:随机试验中被测定的量,常以大写的拉丁字母表示。观测值:随机变量所取得的值,常以带下标的小写字母表示。离散型随机变量:随机变量可能取得的值为有限个或可数无穷个孤立的数值。连续型随机变量:随机变量可能取得的
8、值为某一区间内的任何数值。2.2.2离散型概率分布(重点)概率函数:将随机变量X所取得值x的概率P(X=x)写成x的函数p(x),这样的函数称为随机变量X的概率函数p(x)=P(X=x)概率函数应满足:概率分布:将X的一切可能值x1,x2,…,xn,…,以及取得这些值的概率p
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