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9/22/20231一、正態(tài)分布的概念
第五章常用概率分布
第一節(jié)正態(tài)分布正態(tài)分布是自然界最常見(jiàn)的一種分布,若指標(biāo)X的頻率分布曲線對(duì)應(yīng)于數(shù)學(xué)上的正態(tài)分布曲線,則稱(chēng)該指標(biāo)服從正態(tài)分布。9/22/202329/22/20233均數(shù)為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布,這種正態(tài)分布稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。-∞<Z<+∞
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù):對(duì)于任意一個(gè)服從正態(tài)分布N(μ,σ2)的隨機(jī)變量,可作如下的標(biāo)準(zhǔn)化變換,也稱(chēng)Z變換,9/22/20236正態(tài)分布的特征
1.關(guān)于對(duì)稱(chēng)。即正態(tài)分布以均數(shù)為中心,左右對(duì)稱(chēng)。
2.
在處取得概率密度函數(shù)的最大值,在處有拐點(diǎn),表現(xiàn)為鐘形曲線。即正態(tài)曲線在橫軸上方均數(shù)處最高。
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3.
正態(tài)分布有兩個(gè)參數(shù),即均數(shù)μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ。μ是位置參數(shù),σ是變異度參數(shù)(形狀參數(shù))。常用N(μ,σ2)表示均數(shù)為μ,標(biāo)準(zhǔn)差為σ的正態(tài)分布;用N(0,1)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。
4.正態(tài)曲線下面積分布有一定規(guī)律。橫軸上正態(tài)曲線下的面積等于1(也常寫(xiě)作100%)。
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二、正態(tài)曲線下面積的分布規(guī)律正態(tài)方程的積分式(分布函數(shù)):
F(X)為正態(tài)變量X的累計(jì)分布函數(shù),反映正態(tài)曲線下,橫軸尺度自-∞到X的面積,即下側(cè)累計(jì)面積。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布方程積分式(分布函數(shù)):Φ(Z)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量Z的累計(jì)分布函數(shù),反映標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線下,橫軸尺度自-∞到Z的面積,即下側(cè)累計(jì)面積。9/22/202399/22/202310用查表代替計(jì)算必須注意:
1)表中曲線下面積為-∞到Z的面積。
2)當(dāng)μ,σ和X已知時(shí),先求出Z值,
再用Z值查表,得所求區(qū)間占總面積的比例。當(dāng)μ和σ未知時(shí),要用樣本均數(shù)和樣本標(biāo)準(zhǔn)差S來(lái)估計(jì)Z值。
3)曲線下對(duì)稱(chēng)于0的區(qū)間,面積相等。
4)曲線下橫軸上的面積為1(即100%)。
三、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表9/22/202311正態(tài)分布是一種對(duì)稱(chēng)分布,其對(duì)稱(chēng)軸為直線X=μ,即均數(shù)位置,理論上:
μ±1σ范圍內(nèi)曲線下的面積占總面積的68.27%
μ±1.96σ范圍內(nèi)曲線下的面積占總面積的95%
μ±2.58σ范圍內(nèi)曲線下的面積占總面積的99%
實(shí)際應(yīng)用中:
±1S范圍內(nèi)曲線下的面積占總面積的68.27%
±1.96S范圍內(nèi)曲線下的面積占總面積的95%
±2.58S范圍內(nèi)曲線下的面積占總面積的99%
9/22/2023129/22/202313標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的μ=0,σ=1,則μ±σ相當(dāng)于區(qū)間(-1,1),μ±1.96σ相當(dāng)于區(qū)間(-1.96,1.96),μ±2.58σ的區(qū)間相當(dāng)于區(qū)間(-2.58,2.58)。區(qū)間(-1,1)的面積:1-2Φ(-1)=1-2×0.1587=0.6826=68.26%
區(qū)間(-1.96,1.96)的面積:1-2Φ(-1.96)=1-2×0.0250=0.9500=95.00%
區(qū)間(-2.58,2.58)的面積:1-2Φ(-2.58)=1-2×0.0049=0.9902=99.02%
9/22/202314正態(tài)曲線下面積對(duì)稱(chēng),則區(qū)間(1.96,∞)的面積也是0.025。Z取值于(-1.96,1.96)的概率為1-2×0.025=0.95,即X取值在區(qū)間上的概率為95%。
例5-11X服從均數(shù)為μ,標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布,試估計(jì)(1)X取值在區(qū)間上的概率;(2)X取值在區(qū)間上的概率;先做標(biāo)準(zhǔn)化變換:9/22/202315例5-12已知某地1986年120名8歲男童身高均數(shù),S=4.79cm,估計(jì)(1)該地8歲男孩身高在130cm以上者占該地8歲男孩總數(shù)的百分比;(2)身高界于120cm~128cm者占該地8歲男孩總數(shù)的比例;(3)該地80%男孩身高集中在哪個(gè)范圍?先做標(biāo)準(zhǔn)化變化:理論上該地8歲男孩身高在130cm以上者占該地8歲男孩總數(shù)的7.21%。9/22/202316(2)9/22/202317(3)查附表1,標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線下左側(cè)面積為0.10所對(duì)應(yīng)的Z值為-1.28,所以80%的8歲男孩身高值集中在區(qū)間內(nèi),即116.9cm~129.2cm9/22/202318(一)制定醫(yī)學(xué)參考值范圍參考值范圍:指特定的“正常”人群的解剖、生理、生化、免疫等各種數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍。制定參考值范圍的步驟:
1.選擇足夠數(shù)量的正常人作為調(diào)查對(duì)象。
2.樣本含量足夠大。
3.確定取單側(cè)還是取雙側(cè)正常值范圍。
4.選擇適當(dāng)?shù)陌俜纸缦蕖?/p>
5.選擇適當(dāng)?shù)挠?jì)算方法。四、
正態(tài)分布的應(yīng)用9/22/202319估計(jì)醫(yī)學(xué)參考值范圍的方法:
1.正態(tài)近似法:適用于正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的資料。
2.百分位數(shù)法:適用于偏態(tài)分布資料。過(guò)低異常過(guò)低異常過(guò)高異常過(guò)高異常9/22/202320例5-13某地調(diào)查120名健康女性血紅蛋白,直方圖顯示,其分布近似于正態(tài)分布,得均數(shù)為117.4g/L,標(biāo)準(zhǔn)差為10.2g/L,試估計(jì)該地正常女性血紅蛋白的95%醫(yī)學(xué)參考值范圍。
分析:正常人的血紅蛋白過(guò)高過(guò)低均為異常,要制定雙側(cè)正常值范圍。該指標(biāo)的95%醫(yī)學(xué)參考值范圍為9/22/202321例5.14某地調(diào)查110名正常成年男子的第一秒肺通氣量,得均數(shù)為4.2L,標(biāo)準(zhǔn)差為0.7L,試估計(jì)該地正常成年男子第一秒肺通氣量的95%參考值范圍。該地正常成年男子第一秒肺通氣量的95%參考值范圍為:不低于3.052L。分析:正常人的第一秒肺通氣量近似正態(tài)分布,且只以過(guò)低為異常,要制定單側(cè)下限。9/22/202322例5.15某年某市調(diào)查了200例正常成人血鉛含量(μg/100g)如下,試估計(jì)該市成人血鉛含量的95%醫(yī)學(xué)參考值范圍。9/22/202323
分析:血鉛的分布為偏峰分布,且血鉛含量只以過(guò)高為異常,要用百分位數(shù)法制定單側(cè)上限。9/22/202324二、質(zhì)量控制
為了控制實(shí)驗(yàn)中的檢測(cè)誤差,常用±2S作上下警戒線,以±3S作為上下控制線。這里的2S和3S可視為1.96S和2.58S的約數(shù)。其依據(jù)是正常情況下檢測(cè)誤差是服從正態(tài)分布的。
9/22/202325第三節(jié)正態(tài)分布及其應(yīng)用判斷異常的8種情況是:有一個(gè)點(diǎn)距中心線的距離超過(guò)3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差(控制限以外)在中心線的一側(cè)連續(xù)有9個(gè)點(diǎn)連續(xù)6個(gè)點(diǎn)穩(wěn)定地增加或減少連續(xù)14個(gè)點(diǎn)交替上下連續(xù)3個(gè)點(diǎn)中有兩個(gè)點(diǎn)距中心線距離超過(guò)2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差(警戒限以外)9/22/202326第三節(jié)正態(tài)分布及其應(yīng)用連續(xù)5個(gè)點(diǎn)中有4個(gè)點(diǎn)距中心線距離超過(guò)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差中心線一側(cè)或兩側(cè)連續(xù)15個(gè)點(diǎn)距中心線距離都在1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以?xún)?nèi)中心線一側(cè)或兩側(cè)連續(xù)8個(gè)點(diǎn)距中心線距離都超出1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍。9/22/202327
三、統(tǒng)計(jì)處理方法的理論基礎(chǔ)如統(tǒng)計(jì)描述中計(jì)算算術(shù)平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、統(tǒng)計(jì)推斷中進(jìn)行總體均數(shù)置信區(qū)間估計(jì)、t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、相關(guān)與回歸等分析9/22/202328(一)成敗型實(shí)驗(yàn)(Bernoulli實(shí)驗(yàn))
在醫(yī)學(xué)衛(wèi)生領(lǐng)域的許多實(shí)驗(yàn)或觀察中,人們感興趣的是某事件是否發(fā)生。如用白鼠做某藥物的毒性實(shí)驗(yàn),關(guān)心的是白鼠是否死亡;某種新療法臨床實(shí)驗(yàn)觀察患者是否治愈;觀察某指標(biāo)的化驗(yàn)結(jié)果是否呈陽(yáng)性等。將我們關(guān)心的事件A出現(xiàn)稱(chēng)為成功,不出現(xiàn)稱(chēng)為失敗,這類(lèi)試驗(yàn)就稱(chēng)為成-敗型實(shí)驗(yàn)。指定性資料中的二項(xiàng)分類(lèi)實(shí)驗(yàn)。第二節(jié)二項(xiàng)分布
一、二項(xiàng)分布的概念與特征9/22/202329成-敗型(Bernoulli)實(shí)驗(yàn)序列:滿足以下三個(gè)條件的n次實(shí)驗(yàn)構(gòu)成的序列稱(chēng)為成-敗型實(shí)驗(yàn)序列。1)每次實(shí)驗(yàn)結(jié)果,只能是兩個(gè)互斥的結(jié)果之一(A或非A)。2)相同的實(shí)驗(yàn)條件下,每次實(shí)驗(yàn)中事件A的發(fā)生具有相同的概率π。(非A的概率為1-π)。實(shí)際工作中要求π是從大量觀察中獲得的較穩(wěn)定的數(shù)值。3)各次實(shí)驗(yàn)獨(dú)立。各次的實(shí)驗(yàn)結(jié)果互不影響。9/22/202330(二)二項(xiàng)分布的概率函數(shù)二項(xiàng)分布是指在只能產(chǎn)生兩種可能結(jié)果(如“陽(yáng)性”或“陰性”)之一的n次獨(dú)立重復(fù)實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)每次試驗(yàn)的“陽(yáng)性”概率保持不變時(shí),出現(xiàn)“陽(yáng)性”的次數(shù)X=0,1,2,…,n的一種概率分布。若從陽(yáng)性率為π的總體中隨機(jī)抽取大小為n的樣本,則出現(xiàn)“陽(yáng)性”數(shù)為X的概率分布即呈現(xiàn)二項(xiàng)分布,記作B(n,π)。9/22/202331舉例設(shè)實(shí)驗(yàn)白鼠共3只,要求它們同種屬、同性別、體重相近,且他們有相同的死亡概率,即事件“白鼠用藥后死亡”為A,相應(yīng)死亡概率為π。記事件“白鼠用藥后不死亡”為,相應(yīng)不死亡概率為1-π。設(shè)實(shí)驗(yàn)后3只白鼠中死亡的白鼠數(shù)為X,則X的可能取值為0,1,2和3,則死亡鼠數(shù)為X的概率分布即表現(xiàn)為二項(xiàng)分布。9/22/202332獨(dú)立事件的乘法定理互不相容事件的加法定理9/22/2023339/22/202334構(gòu)成成-敗型實(shí)驗(yàn)序列的n次實(shí)驗(yàn)中,事件A出現(xiàn)的次數(shù)X的概率分布為:
其中X=0,1,2…,n。n,π是二項(xiàng)分布的兩個(gè)參數(shù)。
對(duì)于任何二項(xiàng)分布,總有
9/22/202335例5-2臨床上用針灸治療某型頭疼,有效的概率為60%,現(xiàn)以該療法治療3例,其中2例有效的概率是多大?分析:治療結(jié)果為有限和無(wú)效兩類(lèi),每個(gè)患者是否有效不受其他病例的影響,有效概率均為0.6,符合二項(xiàng)分布的條件。2例有效的概率是0.4329/22/202336一例以上有效的概率為:或9/22/202337(三)二項(xiàng)分布的特征1.二項(xiàng)分布的圖形特征
n,π是二項(xiàng)分布的兩個(gè)參數(shù),所以二項(xiàng)分布的形狀取決于n,π。可以看出,當(dāng)π=0.5時(shí)分布對(duì)稱(chēng),近似對(duì)稱(chēng)分布。當(dāng)π≠0.5時(shí),分布呈偏態(tài),特別是n較小時(shí),π偏離0.5越遠(yuǎn),分布的對(duì)稱(chēng)性越差,但只要不接近1和0時(shí),隨著n的增大,分布逐漸逼近正態(tài)。因此,π或1-π不太小,而n足夠大,我們常用正態(tài)近似的原理來(lái)處理二項(xiàng)分布的問(wèn)題。9/22/2023389/22/2023399/22/202340
2.二項(xiàng)分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)于任何一個(gè)二項(xiàng)分布B(n,π),如果每次試驗(yàn)出現(xiàn)“陽(yáng)性”結(jié)果的概率均為π,則在n次獨(dú)立重復(fù)實(shí)驗(yàn)中,出現(xiàn)陽(yáng)性次數(shù)X的總體均數(shù)為方差為標(biāo)準(zhǔn)差為9/22/202341例實(shí)驗(yàn)白鼠3只,白鼠用藥后死亡的死亡概率π=0.6,則3只白鼠中死亡鼠數(shù)X的總體均數(shù)=3×0.6=1.8(只)方差為標(biāo)準(zhǔn)差為9/22/202342如果以率表示,將陽(yáng)性結(jié)果的頻率記為,則p的總體均數(shù)總體方差為總體標(biāo)準(zhǔn)差為式中是頻率p的標(biāo)準(zhǔn)誤,反映陽(yáng)性頻率的抽樣誤差的大小。9/22/202343例5-4如果某地鉤蟲(chóng)感染率為6.7%,隨機(jī)觀察當(dāng)?shù)?50人,樣本鉤蟲(chóng)感染率為p,求p的抽樣誤差。9/22/202344
二、二項(xiàng)分布的應(yīng)用(一)
概率估計(jì)例5-5如果某地鉤蟲(chóng)感染率為13%,隨機(jī)觀察當(dāng)?shù)?50人,其中有10人感染鉤蟲(chóng)的概率有多大?9/22/202345
(二)單側(cè)累計(jì)概率計(jì)算
二項(xiàng)分布出現(xiàn)陽(yáng)性次數(shù)至少為k次的概率為陽(yáng)性次數(shù)至多為k次的概率為9/22/202346例5-6如果某地鉤蟲(chóng)感染率為13%,隨機(jī)觀察當(dāng)?shù)?50人,其中至多有2人感染鉤蟲(chóng)的概率有多大?至少有2人感染鉤蟲(chóng)的概率有多大?至少有20人感染鉤蟲(chóng)的概率有多大?至多有2名感染的概率為:9/22/202347至少有2名感染的概率為:至少有20名感染的概率為:9/22/202348
第二節(jié)Poisson分布的概念與特征
一、Poisson分布的概念
Poisson分布也是一種離散型分布,用以描述罕見(jiàn)事件發(fā)生次數(shù)的概率分布。Poisson分布也可用于研究單位時(shí)間內(nèi)(或單位空間、容積內(nèi))某罕見(jiàn)事件發(fā)生次數(shù)的分布,如分析在單位面積或容積內(nèi)細(xì)菌數(shù)的分布,在單位空間中某種昆蟲(chóng)或野生動(dòng)物數(shù)的分布,粉塵在觀察容積內(nèi)的分布,放射性物質(zhì)在單位時(shí)間內(nèi)放射出質(zhì)點(diǎn)數(shù)的分布等。Poisson分布一般記作。9/22/202349
Poisson分布可以看作是發(fā)生的概率π很小,而觀察例數(shù)很大時(shí)的二項(xiàng)分布。除要符合二項(xiàng)分布的三個(gè)基本條件外,Poisson分布還要求π或1-π接近于0和1。有些情況π和n都難以確定,只能以觀察單位(時(shí)間、空間、容積、面積)內(nèi)某種稀有事件的發(fā)生數(shù)X等來(lái)表示,如每毫升水中大腸桿菌數(shù),每個(gè)觀察單位中粉塵的計(jì)數(shù),單位時(shí)間內(nèi)放射性質(zhì)點(diǎn)數(shù)等,只要細(xì)菌、粉塵、放射性脈沖在觀察時(shí)間內(nèi)滿足以上條件,就可以近似看為Poisson分布。
Poisson分布作為二項(xiàng)分布的一種極限情況9/22/202350
二、Poisson分布的特征1.Poisson分布的概率函數(shù)為:式中為Poisson分布的總體均數(shù),X為觀察單位時(shí)間內(nèi)某稀有事件的發(fā)生次數(shù);e為自然對(duì)數(shù)的底,為常數(shù),約等于2.71828。9/22/202351如某地20年間共出生短肢畸形兒10名,平均每年0.5名。就可用代入Poisson分布的概率函數(shù)來(lái)估計(jì)該地每年出生此類(lèi)短肢畸形兒的人數(shù)為0,1,2…的概率P(X)。9/22/2023529/22/2023532.Poisson分布的特性:(1)Poisson分布的的總體均數(shù)與總體方差相等,均為。(2)Poisson分布的觀察結(jié)果有可加性。即對(duì)于服從Poisson分布的m個(gè)互相獨(dú)立的隨機(jī)變量X1,X2…Xm,它們之和也服從Poisson分布,其均數(shù)為這m個(gè)隨機(jī)變量的均數(shù)之和。9/22/202354從總體均數(shù)為的服從Poisson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X1,再獨(dú)立地從總體均數(shù)為的Poisson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X2,則他們的合計(jì)發(fā)生數(shù)T=X1+X2也服從Poisson分布,總體均數(shù)為。9/22/202355Poisson分布的這些性質(zhì)還可以推廣到多個(gè)Poisson分布的情形。例如,從同一水源獨(dú)立地取水樣5次,進(jìn)行細(xì)菌培養(yǎng),每次水樣中的菌落數(shù)分別為,均服從Poisson分布,分別記為,把5份水樣混合,其合計(jì)菌落數(shù)也服從Poisson分布,記為,其均數(shù)為。
醫(yī)學(xué)研究中常利用Poisson分布的可加性,將小的觀察單位合并以增大發(fā)生次數(shù)X,以便用正態(tài)近似法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。9/22/202356
二、Poisson分布
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