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1、Poisson分布及其應(yīng)用分布及其應(yīng)用一、一、Possion分布的概念分布的概念 Possion分布由法國(guó)數(shù)學(xué)家分布由法國(guó)數(shù)學(xué)家S.D.Possion創(chuàng)立的,創(chuàng)立的,用以描述罕見(jiàn)事件發(fā)生次數(shù)的概率分布。也可視為用以描述罕見(jiàn)事件發(fā)生次數(shù)的概率分布。也可視為觀(guān)察例數(shù)觀(guān)察例數(shù)n很大,發(fā)生的概率很大,發(fā)生的概率很小時(shí)二項(xiàng)分布很小時(shí)二項(xiàng)分布B( n,)的極限情形。)的極限情形。 以一毫升水樣中大腸桿菌數(shù)為例。設(shè)某河中,以一毫升水樣中大腸桿菌數(shù)為例。設(shè)某河中,平均每毫升水中有平均每毫升水中有個(gè)大腸桿菌,從該河中隨機(jī)抽取個(gè)大腸桿菌,從該河中隨機(jī)抽取一毫升水,將一毫升水,將1毫升水等分成毫升水等分成n個(gè)相當(dāng)于

2、一個(gè)大腸桿個(gè)相當(dāng)于一個(gè)大腸桿菌的微小體積,則每個(gè)體積中平均大腸桿菌數(shù)為菌的微小體積,則每個(gè)體積中平均大腸桿菌數(shù)為/ n。這里。這里n很大,每一個(gè)微小體積可能是水也可能是很大,每一個(gè)微小體積可能是水也可能是大腸桿菌,大腸桿菌數(shù)與大腸桿菌,大腸桿菌數(shù)與n之比為之比為p, p很小很小,很小很小,因此一毫升水樣中大腸桿菌數(shù)是一罕見(jiàn)事件。因此一毫升水樣中大腸桿菌數(shù)是一罕見(jiàn)事件。分析:分析:每個(gè)體積中只能有兩種結(jié)果,每個(gè)體積中只能有兩種結(jié)果,每個(gè)每個(gè)體積中出現(xiàn)大腸桿菌數(shù)的概率均為體積中出現(xiàn)大腸桿菌數(shù)的概率均為/ n 。不同不同體積上大腸桿菌出現(xiàn)與否相互獨(dú)立。體積上大腸桿菌出現(xiàn)與否相互獨(dú)立。 因此,在這因此

3、,在這n個(gè)體積中出現(xiàn)的大腸桿菌數(shù)服個(gè)體積中出現(xiàn)的大腸桿菌數(shù)服從二項(xiàng)分布從二項(xiàng)分布B( n, / n ),概率函數(shù)為),概率函數(shù)為 xnxxnnnCXP 1數(shù)學(xué)上可以證明,當(dāng)數(shù)學(xué)上可以證明,當(dāng) n 時(shí),時(shí),P(X)的極限為)的極限為!)(xeXPx !)(XeXPX 若稀有事件發(fā)生數(shù)為若稀有事件發(fā)生數(shù)為0,1,2,其相應(yīng),其相應(yīng)的概率函數(shù)為的概率函數(shù)為 ,則稱(chēng)此變量,則稱(chēng)此變量服從參數(shù)為服從參數(shù)為的的Poisson分布。分布。式中,式中, X為觀(guān)察單位內(nèi)某稀有事件的發(fā)生數(shù);為觀(guān)察單位內(nèi)某稀有事件的發(fā)生數(shù);e為自然對(duì)數(shù)的底,為常數(shù),約等于為自然對(duì)數(shù)的底,為常數(shù),約等于2.71828 ,為為Pois

4、son分布的總體均數(shù),分布的總體均數(shù),=n 或?yàn)橛^(guān)察單或?yàn)橛^(guān)察單位內(nèi)的平均發(fā)生數(shù)。位內(nèi)的平均發(fā)生數(shù)。Poisson分布的應(yīng)用條件分布的應(yīng)用條件1 必須符合二項(xiàng)分布的三個(gè)條件。必須符合二項(xiàng)分布的三個(gè)條件。2 要求要求或或1-接近接近0或或1(例如(例如0.999)例如,上例中平均每毫升水中有例如,上例中平均每毫升水中有8個(gè)細(xì)菌,則從該河個(gè)細(xì)菌,則從該河中隨機(jī)抽取中隨機(jī)抽取1毫升水中的細(xì)菌數(shù)毫升水中的細(xì)菌數(shù)X服從服從=8的的Poisson分分布。布。!)(xexeXPxx88 求求1毫升水中不含細(xì)菌的概率,含毫升水中不含細(xì)菌的概率,含1個(gè)細(xì)菌的概率個(gè)細(xì)菌的概率408103543080 .!)(eP

5、318106842181 .!)(ePPoisson分布可視為觀(guān)察例數(shù)分布可視為觀(guān)察例數(shù)n很大,發(fā)生的很大,發(fā)生的概率概率很小時(shí)二項(xiàng)分布很小時(shí)二項(xiàng)分布B( n,)的極限情形。)的極限情形。當(dāng)當(dāng)n很大時(shí),二項(xiàng)分布概率的計(jì)算相當(dāng)復(fù)雜,很大時(shí),二項(xiàng)分布概率的計(jì)算相當(dāng)復(fù)雜,利用二項(xiàng)分布的利用二項(xiàng)分布的Poisson近似這一性質(zhì),當(dāng)近似這一性質(zhì),當(dāng)n很大且很大且(0.01)很小時(shí),可以用很小時(shí),可以用Poisson分分布的概率計(jì)算近似代替二項(xiàng)分布的概率計(jì)布的概率計(jì)算近似代替二項(xiàng)分布的概率計(jì)算。算。例例4-7 如果某地新生兒先天性心臟病的發(fā)病概率如果某地新生兒先天性心臟病的發(fā)病概率為為8那么該地那么該地1

6、20名新生兒中有名新生兒中有4人患先天性心臟人患先天性心臟病的概率有多大?病的概率有多大?分析:新生兒先天性心臟病的發(fā)病率分析:新生兒先天性心臟病的發(fā)病率= 8,新,新生兒人數(shù)生兒人數(shù)n=120,其中患先天性心臟病的人數(shù)服,其中患先天性心臟病的人數(shù)服從二項(xiàng)分布。因?yàn)閺亩?xiàng)分布。因?yàn)?較小,較小,120較大,也可以認(rèn)較大,也可以認(rèn)為患先天性心臟病的人數(shù)近似地服從為患先天性心臟病的人數(shù)近似地服從Poisson分布。分布。96. 0008. 0120 n014. 0! 496. 0)4(496. 0 eXP二、二、 Poisson分布的特征分布的特征(1) Poisson分布的總體均數(shù)與總體方差相等

7、,分布的總體均數(shù)與總體方差相等,均為均為。 若從該河中隨機(jī)抽取無(wú)數(shù)個(gè)若從該河中隨機(jī)抽取無(wú)數(shù)個(gè)1毫升水,顯然毫升水,顯然1毫升水中的細(xì)菌數(shù)毫升水中的細(xì)菌數(shù)X各不相同,這些細(xì)菌數(shù)各不相同,這些細(xì)菌數(shù)X的的總體均數(shù)即總體均數(shù)即Poisson分布的參數(shù)分布的參數(shù),而且這些細(xì)菌,而且這些細(xì)菌數(shù)數(shù)X的總體方差也等于此參數(shù)的總體方差也等于此參數(shù)。(2) Possion分布的觀(guān)察結(jié)果有可加性。分布的觀(guān)察結(jié)果有可加性。若從總?cè)魪目傮w均數(shù)為體均數(shù)為1 的的Poisson分布總體中隨機(jī)抽出一份樣本,分布總體中隨機(jī)抽出一份樣本,其中稀有事件的發(fā)生次數(shù)為其中稀有事件的發(fā)生次數(shù)為X1,再獨(dú)立地從總體均數(shù)為,再獨(dú)立地從總體

8、均數(shù)為2的的Poisson分布總體中隨機(jī)抽出另一份樣本,其中稀有分布總體中隨機(jī)抽出另一份樣本,其中稀有事件的發(fā)生次數(shù)為事件的發(fā)生次數(shù)為X2,則它們的合計(jì)發(fā)生數(shù),則它們的合計(jì)發(fā)生數(shù)T=X1+X2也也服從服從Poisson分布,總體均數(shù)為分布,總體均數(shù)為1 + 2 。 上述性質(zhì)推廣到多個(gè)上述性質(zhì)推廣到多個(gè)Poisson分布的情形,例如,分布的情形,例如,上例中,平均每毫升水含有上例中,平均每毫升水含有8個(gè)細(xì)菌,從該河中獨(dú)立地個(gè)細(xì)菌,從該河中獨(dú)立地取水樣取水樣5次,每次水樣中的細(xì)菌數(shù)分別為次,每次水樣中的細(xì)菌數(shù)分別為Xi,均服從,均服從=8的的Poisson分布,那么把分布,那么把5份水樣混合,其合

9、計(jì)菌落數(shù)也份水樣混合,其合計(jì)菌落數(shù)也服從服從=40 的的Poisson分布,分布,若已知參數(shù)若已知參數(shù)的取值,則可按的取值,則可按Poisson分布的概率函分布的概率函數(shù)式計(jì)算不同數(shù)式計(jì)算不同X值時(shí)的概率,然后以值時(shí)的概率,然后以X為橫軸,以取為橫軸,以取值概率值概率P為縱軸,可繪制出為縱軸,可繪制出Poisson分布的圖形。分布的圖形。(3) Poisson分布的圖形特征分布的圖形特征0.000.020.040.060.080.100.120.140.160.180.200.220.240.260.280100.000.020.040.060.080.100.120.140.160.180.

10、200102 4 6 8 10 =22 4 6 8 10 12 =40.000.010.020.030.040.050.060.070.080.090.100.110.120.130.140.150.160.170100.000.010.020.030.040.050.060.070.080.090.100.110.120.130.140.150.160.170102 4 6 8 10 12 14 16 =62 4 6 8 10 12 14 16 18 =10由前面的由前面的Poisson分布圖可見(jiàn),當(dāng)總體均分布圖可見(jiàn),當(dāng)總體均數(shù)數(shù)較小時(shí),為偏峰,較小時(shí),為偏峰,越小分布愈偏,隨越小分布愈偏,

11、隨的增大,的增大, Poisson分布的對(duì)稱(chēng)性越來(lái)越好。分布的對(duì)稱(chēng)性越來(lái)越好。 當(dāng)當(dāng)20時(shí),時(shí), Poisson分布近似正態(tài)分布分布近似正態(tài)分布),( N利用利用Poisson分布的正態(tài)近似性,可以分布的正態(tài)近似性,可以解決不少解決不少Poisson分布的統(tǒng)計(jì)推斷問(wèn)題。分布的統(tǒng)計(jì)推斷問(wèn)題。三、三、 Possion分布的應(yīng)用分布的應(yīng)用(一)概率估計(jì)(一)概率估計(jì)(二)單側(cè)累計(jì)概率計(jì)算(二)單側(cè)累計(jì)概率計(jì)算若稀有事件發(fā)生次數(shù)的總體均數(shù)為若稀有事件發(fā)生次數(shù)的總體均數(shù)為,那么該稀有事件,那么該稀有事件發(fā)生次數(shù)至多為發(fā)生次數(shù)至多為k次的概率為次的概率為 kXXXekXP0!)( 若稀有事件發(fā)生次數(shù)的總體

12、均數(shù)為若稀有事件發(fā)生次數(shù)的總體均數(shù)為,那么該稀有事,那么該稀有事件發(fā)生次數(shù)至少為件發(fā)生次數(shù)至少為k次的概率為次的概率為 kXXXekXPkXP0!111)( 例例4-8 例例4-7中,至多有中,至多有4人患先天性心臟病的概論人患先天性心臟病的概論有多大?至少有有多大?至少有5人患先天性心臟病的概率有多大?人患先天性心臟病的概率有多大?至多有至多有4人患先天性心臟病的概率為人患先天性心臟病的概率為997. 0! 496. 0! 396. 0! 296. 0! 196. 0! 096. 0!96. 0)()4(496. 0396. 0296. 0196. 0096. 04096. 040 eeee

13、eXeXPXPXXX至少有至少有5人患先天性心臟病的概率為人患先天性心臟病的概率為 003. 0997. 0141)5( XPXP例例4-9 實(shí)驗(yàn)顯示某實(shí)驗(yàn)顯示某100cm2的培養(yǎng)皿中平均菌落數(shù)為的培養(yǎng)皿中平均菌落數(shù)為6個(gè),試估計(jì)該培養(yǎng)皿中菌落數(shù)小于個(gè),試估計(jì)該培養(yǎng)皿中菌落數(shù)小于3個(gè)的概率,大個(gè)的概率,大于于1個(gè)的概率。個(gè)的概率。分析:分析:因培養(yǎng)皿中菌落數(shù)服從因培養(yǎng)皿中菌落數(shù)服從Poisson分布,因此分布,因此可用可用Poisson分布的概率函數(shù)來(lái)計(jì)算分布的概率函數(shù)來(lái)計(jì)算該培養(yǎng)皿中菌落數(shù)小于該培養(yǎng)皿中菌落數(shù)小于3個(gè)的概率個(gè)的概率 062. 0! 26! 16! 06! 0632026160

14、60620 XXeeeeXPXP該培養(yǎng)皿中菌落數(shù)大于該培養(yǎng)皿中菌落數(shù)大于1個(gè)的概率個(gè)的概率 983. 0! 16! 06110111606 eeXPXPXP三、三、 Poisson分布的正態(tài)近似法分布的正態(tài)近似法 當(dāng)當(dāng)20時(shí),依據(jù)時(shí),依據(jù)Poisson分布近似正態(tài)分布的原理,分布近似正態(tài)分布的原理,可以對(duì)其總體均數(shù)進(jìn)行推斷??梢詫?duì)其總體均數(shù)進(jìn)行推斷。(一)一組樣本資料的(一)一組樣本資料的Z檢驗(yàn)檢驗(yàn) 0100: : HH00 XZ為為Poisson分布的總體均數(shù),分布的總體均數(shù),0為已知的一個(gè)定值。為已知的一個(gè)定值。例例6-10 某地十年前計(jì)劃到某地十年前計(jì)劃到2000年把孕產(chǎn)婦死亡率年把孕產(chǎn)

15、婦死亡率降到降到25/10萬(wàn)以下,萬(wàn)以下,2000年監(jiān)測(cè)資料顯示,該地區(qū)年監(jiān)測(cè)資料顯示,該地區(qū)平均而言,每平均而言,每10萬(wàn)例活產(chǎn)兒孕產(chǎn)婦死亡萬(wàn)例活產(chǎn)兒孕產(chǎn)婦死亡31人,問(wèn)該人,問(wèn)該地區(qū)降低孕產(chǎn)婦死亡的目標(biāo)是否達(dá)到?地區(qū)降低孕產(chǎn)婦死亡的目標(biāo)是否達(dá)到?了了預(yù)預(yù)定定目目標(biāo)標(biāo)。,可可以以認(rèn)認(rèn)為為該該地地區(qū)區(qū)達(dá)達(dá)到到不不拒拒絕絕值值,做做推推斷斷結(jié)結(jié)論論確確定定計(jì)計(jì)算算檢檢驗(yàn)驗(yàn)統(tǒng)統(tǒng)計(jì)計(jì)量量:,:準(zhǔn)準(zhǔn)建建立立假假設(shè)設(shè),確確定定檢檢驗(yàn)驗(yàn)水水005. 010H 0.05,P . 32 . 12525-31Z2.0.05 25H 25 1 ZZPH (二)兩組獨(dú)立樣本資料的(二)兩組獨(dú)立樣本資料的Z檢驗(yàn)檢驗(yàn)應(yīng)

16、用條件:兩總體均數(shù)均大于應(yīng)用條件:兩總體均數(shù)均大于202121XXXXZ 當(dāng)兩樣本觀(guān)測(cè)單位數(shù)相等時(shí),計(jì)算檢驗(yàn)當(dāng)兩樣本觀(guān)測(cè)單位數(shù)相等時(shí),計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為統(tǒng)計(jì)量為假設(shè)為假設(shè)為211210:,: HH當(dāng)兩樣本觀(guān)測(cè)單位數(shù)不相等時(shí),計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)當(dāng)兩樣本觀(guān)測(cè)單位數(shù)不相等時(shí),計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為計(jì)量為221121nXnXXXZ 例例6-11 甲、乙兩檢驗(yàn)師分別觀(guān)察甲、乙兩檢驗(yàn)師分別觀(guān)察15名正常人末梢名正常人末梢血嗜堿性白細(xì)胞數(shù)量,每張血片均觀(guān)察血嗜堿性白細(xì)胞數(shù)量,每張血片均觀(guān)察200個(gè)視野,個(gè)視野,結(jié)果甲計(jì)數(shù)到嗜堿性粒細(xì)胞結(jié)果甲計(jì)數(shù)到嗜堿性粒細(xì)胞26個(gè),乙計(jì)數(shù)到個(gè),乙計(jì)數(shù)到29個(gè)。個(gè)。試問(wèn)兩位檢驗(yàn)師檢查結(jié)果是否一致?試問(wèn)兩位檢驗(yàn)師檢查結(jié)果是否一致?2 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量40452. 029262926 Z1 建立檢驗(yàn)假設(shè)建立檢驗(yàn)假設(shè)0.05 :,:211210 HH3 確定確定P值和做推斷值和做推斷0.05P 05. 0 ZZ按按=0。05水準(zhǔn),尚不能拒絕水準(zhǔn),尚不能拒絕H0,尚不能認(rèn),尚不能認(rèn)為兩檢驗(yàn)師檢查結(jié)果有差異。為兩檢驗(yàn)師檢查結(jié)果有差異。例例6-12 某車(chē)間改革生產(chǎn)工藝前,測(cè)得三次粉塵濃度,某車(chē)間改革生產(chǎn)工藝前,測(cè)得三次粉塵濃度,每升空氣中分別有每升空氣中分別有38、29、36顆粉塵;改進(jìn)工藝后,顆粉塵;改進(jìn)工藝后,測(cè)取兩次,

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