SAS 二项分布和泊松分布

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1、实验三 常用概率分布,目的要求:1.了解SAS中的probbnml(二项分布)函数、 poisson函数和pdf函数的用法;2.掌握二项分布、poisson分布概率函数式的计算 方法。,1,理论回顾,二项分布的应用条件:观察结果是二分类变量,如阳性与阴性、治愈与未愈、生存与死亡等;每个观察对象发生阳性结果的概率固定为,发生阴性结果的概率为1-;各个观察对象的结果是相互独立的。,2,二项分布图形,3,二项分布图的形态取决于与n,高峰在=n处。当接近0.5时,图形是对称的;离0.5愈远,对称性愈差,但随着n的增大,分布趋于对称。当n时,只要不太靠近0或1, 二项分布近似于正态分布。,二项分布特点,

2、4,二项分布应用,(1)概率密度的计算 如果发生阳性结果的例数X服从二项分布,那么发生阳性数为X的概率为: 注:0! = 1,5,(2)单侧累积概率的计算,最多有X例阳性的概率:最少有X例阳性的概率: X = 0,1,2,.K.n,6,Poisson分布的应用条件,观察结果是二分类变量; 每个观察对象发生阳性结果的概率为,发生阴性结果的概率为1-; 各个观察对象的结果是相互独立的; 很小(0.01),n很大。 此时二项分布逼近POISSON分布,即 Possion是二项分布的特例。 常用于研究单位容积(面积,时间)内某罕见事件的发生数。,7,POISSON分布的概率密度函数,X = 0, 1,

3、 2, e=2.71828 =n ,8,图形由决定,越大,越趋向正态。=20,接近正态。 5时,呈偏态。,POISSON分布的图形,9,POISSON特征,POISSON属于离散型分布。方差2=均数(如果某资料2=,可以提示该资料可能服从POISSION分布)Possion分布的可加性。较小度量单位发生数呈Possion分布时,把若干个小单位合并,其总计数也呈Possion分布。,10,Poisson分布的应用,(1) 概率估计 (2) 单侧累积概率计算,11,PDF函数:求概率密度,二项分布 P(X)=PDF(“Binomial”,X,Prob,N)Poisson分布 P(X)= PDF(“

4、Poisson”,X,Lamda),12,计算累计概率密度的常用函数,二项分布Poisson分布,13,如求X服从二项分布,则P(Xk)probbnml(p,n,k)-probbnml(p,n,k-1) =PDF(“Binomial”,k,p,n) 如X服从泊松分布,则P(X=k)=Poisson(p,k)-Poisson(p,k-1)=PDF(“poisson”,k,p)。,求概率密度函数的两种方法,14,例1,某地钩虫感染率为13%,随机抽查当地150人,其中至多有2名感染钩虫的概率有多大?恰好有2人感染的概率有多大?至少有2名感染钩虫的概率有多大?至少有20名感染的概率有多大?,15,程

5、序:,DATA exam6;n=150;prob=0.13;p1=PROBBNML(prob,n,2);/*至多有2名*/P2=PROBBNML(prob,n,2)-PROBBNML(prob,n,1); /*恰好有2名*/ p3=1-PROBBNML(prob,n,1); /*至少有2名*/p4=1-PROBBNML(prob,n,19); /*至少有20名*/KEEP P1 P2 P3 P4;(也可使用 DROP N PROB;)PROC PRINT;RUN;,16,结果,Obs n prob p1 P2 p3 p4 1 150 0.13 .000000231 .000000211 1.0

6、0000 0.48798 从以上结果可见:至多有2名得病的概率为0.000000231 ,恰好有2名得病的概率为0.000000211;至少有2名得病的概率为1,至少有20名得病的概率为0.48798。,17,例2 某地新生儿先天性心脏病的发病概率为8,那么该地120名新生儿中有4人患先天性心脏病的概率有多大?至多有4人患先天性心脏病的概率有多大?至少有5人患先天性心脏病的概率有多大?,18,程序:DATA exam7;m=120*0.008; p21= POISSON(m,4)- POISSON(m,3);/*恰好有4人*/ p22=POISSON(m,4); /*至多4人*/p23=1-POISSON(m,4); /*至少5人*/PROC PRINT;RUN;,19,结果,Obs m p21 p22 p23 1 0.96 0.0135500.99692 0.003082683从上结果可见:恰好有4人得病的概率为0.013550,至多4人得病的概率为0.99692,至少5人得病的概率为0.003082683。,20,作业,21,

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