文档介绍：医学统计学课件
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一、识别统计资料分布的意义
1 . 资料分布明确后，分布规律自然呈现，按规律科学分析。
2 . 资料分布不同，描述的特征数（参数）种类不同，采用不同统计量估计和对比。
3 . 某些分布资
Q-Q图
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原始数据的正态分布的检验(Page125)
峰度（偏度）
W检验
D检验
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频数表资料的正态分布拟合优度的卡方检验
组数x
(1)
人数f
(2)
~
1
~
1
~
3
~
5
~
7
~
13
~
16
~
19
~
18
~
14
~
6
~
4
~
2
~
1
合计
110
表2 某指标的频数分布表
X~N(μ， )
H0：总体分布数是正态分布
H1：总体分布数不是正态分
α=
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组数x
(1)
人数f
(2)
u
(3)
累计概率
Φ(u) (4)
组段区间概率
(5)
理论人数F
(6)
(7)
~
1
~
1
-
~
3
-
~
5
-
~
7
-
~
13
-
~
16
-
~
19
-
~
18
~
14
~
6
~
4
~
2
~
1
~
合计
110
表2 正态分布拟合优度的卡方( )检验
5
3
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五、二项分布(Binomial Distribution)
与Poisson分布
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（一）二项分布与Poisson分布
1. 二项分布
例 、、 2
表 实验结果
结果
A
B
probability
X
结果1
结果2
结果3
结果4
-
-
+
+
-
+
-
+
*=
*=
*=
*=
0
1
1
2
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二项分布的条件
在重复实验中，如果对每一次实验，出现的结果只有两种情况。
每次试验的条件不变。即每次试验中，结果A发生的概率不变（假设均为 ）。
各次试验独立。即一次试验出现什么样的结果与前面已出现的结果无关。
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二项分布的图形
X~B( , n)
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二项分布的参数
E(x)=nπ
V(x)=nπ(1-π)
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2. Poisson分布
试验中出现概率很小的事件称作稀有事件，如地震、火山爆发、特大洪水、意外事故等等。
稀有事件在单位时间、空间出现的次数近似服从
Poisson分布。
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