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时间:2021-02-11
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1、第五章理论分布为了便于读者理解统计分析的基本原理,正确掌握和应用以后各章所介绍的统计分析方法,本章在介绍概率论中最基本的两个概念——事件、概率的基础上,重点介绍生物科学研究中常用的几种随机变量的概率分布——正态分布、二项分布、及样本平均数的抽样分布和t分布。第一节事件与概率一、事件(一)必然现象与随机现象在自然界与生产实践和科学试验中,人们会观察到各种各样的现象,把它们归纳起来,大体上分为两大类:一类是可预言其结果的,即在保持条件不变的情况下,重复进行试验,其结果总是确定的,必然发生(或必然不发生)。这类现象称为必然现象(inevitablephenomena)或确定性现象(defi
2、nitephenomena)。另一类是事前不可预言其结果的,即在保持条件不变的情况下,重复进行试验,其结果未必相同。这类在个别试验中其结果呈现偶然性、不确定性现象,称为随机现象(randomphenomena)或不确定性现象(indefinitephenomena)。随机现象或不确定性现象,有如下特点:在一定的条件实现时,有多种可能的结果发生,事前人们不能预言将出现哪种结果;对一次或少数几次观察或试验而言,其结果呈现偶然性、不确定性;但在相同条件下进行大量重复试验时,其试验结果却呈现出某种固有的特定的规律性——频率的稳定性,通常称之为随机现象的统计规律性。(二)随机试验与随机事件1、
3、随机试验:通常我们把根据某一研究目的,在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验统称为试验(trial)。而一个试验如果满足下述三个特性,则称其为一个随机试验(randomtrial),简称试验:(1)试验可以在相同条件下多次重复进行;(2)每次试验的可能结果不止一个,并且事先知道会有哪些可能的结果;(3)每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。例如:在一定孵化条件下,孵化6枚种蛋,观察其出雏情况,它们都具有随机试验的三个特征,因此都是随机试验。2、随机事件随机试验的每一种可能结果,在一定条件下可能发生,也可能不发生,称为随机事件(
4、randomevent),简称事件(event),通常用A、B、C等来表示。(1)基本事件我们把不能再分的事件称为基本事件(elementaryevent),也称为样本点(samplepoint)。例如,在编号为1、2、3、…、10的十个球中随机抽取1个,有10种不同的可能结果:“取得一个编号是1”、“取得一个编号是2”、…、“取得一个编号是10”,这10个事件都是不可能再分的事件,它们都是基本事件。由若干个基本事件组合而成的事件称为复合事件(compoundevent)。如“取得一个编号是2的倍数”是一个复合事件,它由“取得一个编号是2”、“是4”、“是6、“是8”、“是10”5个
5、基本事件组合而成。(2)必然事件我们把在一定条件下必然会发生的事件称为必然事件(certainevent),用Ω表示。例如,在标准大气压下,水加热到100℃必然会沸腾,就是一个必然事件。(3)不可能事件我们把在一定条件下不可能发生的事件称为不可能事件(impossibleevent),用ф表示。例如,在标准大气压下,水温度低于100℃就不可能会沸腾。必然事件与不可能事件实际上是确定性现象,即它们不是随机事件,但是为了方便起见,我们把它们看作为两个特殊的随机事件。二、统计概率(一)概率的统计定义研究随机试验,仅知道可能发生哪些随机事件是不够的,还需了解各种随机事件发生的可能性大小,以揭
6、示这些事件的内在的统计规律性,从而指导实践。这就要求有一个能够刻划事件发生可能性大小的数量指标,这指标应该是事件本身所固有的,且不随人的主观意志而改变,人们称之为概率(probability)。事件A的概率记为P(A)。概率的统计定义在相同条件下进行n次重复试验,如果随机事件A发生的次数为a,那么a/n称为随机事件A的频率(frequency);当试验重复数n逐渐增大时,随机事件A的频率越来越稳定地接近某一数值p,那么就把p称为随机事件A的概率。这样定义的概率称为统计概率(statisticsprobability)。例如:为了确定抛掷一枚硬币发生正面朝上这个事件的概率,历史上有人作
7、过成千上万次抛掷硬币的试验。在下表中列出了他们的试验记录。表抛掷一枚硬币发生正面朝上的试验记录从上表中可看出,随着实验次数的增多,正面朝上这个事件发生的频率越来越稳定地接近0.5,我们就把0.5作为这个事件的概率。在一般情况下,随机事件的概率p是不可能准确得到的。通常以试验次数n充分大时随机事件A的频率作为该随机事件概率的近似值。即P(A)=p≈a/n(n充分大)(二)概率的古典定义对于某些随机事件,用不着进行多次重复试验来确定其概率,而是根据随机事件本身
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