电脑桌面
添加小米粒文库到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

品质统计原理-常用的机率分佈与统计分布VIP免费

品质统计原理-常用的机率分佈与统计分布_第1页
1/29
品质统计原理-常用的机率分佈与统计分布_第2页
2/29
品质统计原理-常用的机率分佈与统计分布_第3页
3/29
授課目錄第1章導論第2章統計資料的整理與描述第3章機率導論第4章常用的機率分佈與統計分佈第5章描樣方法與描樣分佈第6章統計估計第7章統計檢定第8章變異數分析第9章相關分析與迴歸模式第10章無母數統計檢定第11章類別資料分析---列聯表與卡方檢定第四章常用的機率分佈與統計分佈一組樣本資料常呈現某種特殊型式的機率分配。當獲得母體的樣本資料時,須從各種機率分佈當中,選擇出最接近該母體的機率分佈,使樣本資料與母體參數有最佳的推論與檢定能力。常用的機率分佈有:離散型與連續型二大類。4.1離散型機率分佈離散型機率分佈(p)---常見有二項分佈、卜氏分佈、離散型均勻分佈、超幾何分佈。若一隨機實驗只有成功和失敗兩種結果,事件成功發生的機率為p,事件失敗發生的機率為1-p。令隨機變數x=1代表成功的事件,x=0代表失敗的事件,此稱隨機變數X服從白努利分佈(BernoulliDistribution)。x10P(x)p1-pE[X]1´p0´(1-p)V[X]=E[X2]-(E[X])2p(1-p)p(x)=P(X=x)=px(1-p)1-x(1)二項分佈(Binomial)---執行n次白努利隨機試驗,事件成功發生的機率為p,事件失敗發生的機率為1-p。通常以隨機變數X~B(n,p)表示。其機率密度函數與累積分佈函數為:p(x)=C(n,x)px(1-p)n-xx=0,1,…,n(4.1)F(x)=åxk=0C(n,k)pk(1-p)n-k(4.2)其期望值與變異數為:E[X]=npV[X]=np(1-p)◎二項式分佈當n很大或p接近0.5時呈常態分佈,np◎接近1ÞPeakOut,p<0.5Þ右偏,p>0.5Þ左偏Excel:pp.99-100,BernoulliDistributionpp.101-110,BinomialDistribution範例、致遠管理學院約有40%的學生喜歡打籃球,茲隨機機訪問1個學生,試問(a)此學生喜歡打籃球的期望值與變異數?(b)隨機機訪問5個學生,此5個均喜歡打籃球的期望值與變異數?有2個均喜歡打籃球的期望值與變異數?至少有3個喜歡打籃球的期望值與變異數?SOL:公式、查表、Excel(binomdist(x,n,p,true))(a)令隨機變數X代表喜歡棒與否,則(注意:N/Y)E[X]=p=0.4V[X]=p(1-p)=0.24(b)令隨機變數X代表喜歡棒的人數,則(注意:人數)E[X]=np=5*0.4=2V[X]=np(1-p)=1.2P(X=2)=C(5,2)(0.4)2(0.6)3=0.346/binomdist(2,5,0.4,false)/P(X³3)=1-P(X£2)=0.317/1-binomdist(2,5,0.4,true)/範例、工管系期末考統計學出20題選擇題(4選1),每題5分。某學生採完全以猜的方式作答,試問(a)此學生答對數的期望值與變異數?(b)此學生期末考統計學分數的期望值與變異數?(c)此學生考及格的機率?(d)此學生最多考40分的機率?SOL:公式、查表、Excel(a)令隨機變數X代表此學生答對題數,則(注意:題數)E[X]=np=20*1/4=5V[X]=np(1-p)=3.75(b)分數期望值(注意:分數)E[5X]=5E[X]=25V[5X]=25*3.75=93.75(c)此學生須答對12題以上才能及格,因此,P(X³12)=1-P(X<12)=0.0009/1-binomdist(11,20,0.25,true)/(d)P(X£8)=0.9591/binomdist(8,20,0.25,true)/(2)卜氏分佈(Poisson)---在一個單位時段或區域內,某事件發生的次數。通常以隨機變數X~Poi(m)表示。其機率密度函數與累積分配函數為:p(x)=e-mmx/x!x=0,1,…(4.3)F(x)=åxk=0e-mmk/k!(4.4)其期望值與變異數為:E[X]=mV[X]=m離散型隨機變數X具有卜氏分配時,有下列特性(a)每一個時段或區域內事件的發生皆是相互獨立。(b)在一固定時段內,事件發生的機率p均相同。(c)卜氏分配可由n很大時的二項分配逼近limx®¥C(n,x)px(1-p)n-x=e-mmx/x!範例、6月至9月為台灣颱風季節,中央氣象局統計資料指出,台灣每年有5個颱風過境,(a)今年台灣沒有颱風過境之機率?(b)將有5個颱風過境之機率?(c)超過7個以上颱風過境之機率?SOL:公式、查表、Excel令隨機變數X代表每年颱風過境台灣次數,則X~Poi(m)X~Poi(5)P(x=0)=e-mmx/x!=0.0067/=poisson(0,5,false)/P(x=5)=e-mmx/x!=0.1755/=poisson(5,5,false)/P(x³7)=1-P(X£6)=0.2378/1-poisson(6,5,true)/範例、青輔會資料顯示,台灣大約有2%的成年人具有碩士以上的學歷。茲由全台成年人中,隨機抽取100人,其中洽3人具有碩士以上的學歷之機率?SOL:公式、查表、Excel(比較二項與卜氏分配)令隨機變數X代表擁有碩士以上學歷人數,則依二項分配的定義,X~B(100,0.02),即P(x=3)=C(100,3)(0.02)3(0.98)97=0.1823/=binomdist(3,100,0....

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

品质统计原理-常用的机率分佈与统计分布

确认删除?
VIP
微信客服
  • 扫码咨询
会员Q群
  • 会员专属群点击这里加入QQ群
客服邮箱
回到顶部