文档介绍：第六章
分类变量资料的统计推断
主要内容
二项分布的概念
定义,概率,均数与标准差,图形
样本率的均数和标准差
二项分布的应用
二项分布
一、二项分布定义
任意一次试验中,只有事件A发生和不发生两种结果,发生的概率分别是: 和1- 
若在相同的条件下,进行n次独立重复试验,用X表示这n次试验中事件A发生的次数,那么X服从二项分布,记做 XB(n,),也叫Bernolli分布。
二、二项分布的概率
假设小白鼠接受一定剂量的毒物时,其死亡概率是80%。对每只小白鼠来说,,。试验用3只小白鼠,请列举可能出现的试验结果及发生的概率。
例题
那么事件A(死亡)发生的次数X(1,2,3….n)的概率P:
各种符号的意义
XB(n,):随机变量X服从以n,为参数的二项分布。
三、二项分布的均数与标准差
通过总体中的取样过程理解均数与标准差
XB(n,): X的均数X = n
X的方差X2 = n(1-)
X的标准差:
二项分布
π=, 不同n值对应的二项分布
图形特点:两个轴意义,对称、偏态、与正态分布的关系
决定图形的两个参数:n,
二项分布
五、样本率的均数和标准差
样本率的总体均数p:
样本率的总体标准差p:
样本率的标准差(标准误)Sp:
二项分布的应用
总体率区间估计
样本率与总体率的比较
两样本率的比较
统计推断