SAS二项分布和泊松分布.ppt

1、实验3通常使用概率分布。目的要求如下：1 .了解概率分布函数、泊松函数和概率密度函数在SAS中的用法；2.掌握二项式分布和泊松分布概率函数的计算方法。理论综述，二项分布的应用条件：观察结果是二分变量，如阳性和阴性，治愈和未治愈，存活和死亡等。每个观察对象的阳性结果概率固定为1-；每个观察对象的结果是相互独立的。二项式分布图，二项式分布图的形状取决于n，峰值在=n。当它接近0.5时，图形是对称的。离0.5越远，对称性越差，但随着n的增加，分布趋于对称。当n不太接近0或1时，二项式分布类似于正态分布。二项分布特征，二项分布的应用，(1)概率密度的计算如果有正结果的病例数x服从二项分布，那么有正结果

2、的病例数x的概率是：注：0！=1，(2)计算单边累积概率，最大正概率为X；最小正概率是X=0，1，2，k.n，泊松分布的应用条件，观测结果为二元变量；每个观察对象的阳性结果概率为1-；每个观察对象的结果都是独立的。非常小(0.01)，n非常大。此时，二项式分布接近POISSON分布，即Possion是二项式分布的一个特例。它通常用于研究单位体积(面积、时间)内罕见事件的发生次数。POISSON分布的概率密度函数，X=0，1，2，e=2.71828=n，这个图是由，它越大，它越趋于正常。=20，接近正常。在5: 00，它是有偏见的。POISSON分布的图形，POISSON特性，POISSON属于

3、离散分布。方差2=均值(如果数据2=，可以认为数据可能服从泊松分布)。当较小测量单位的出现次数为泊松分布时，当几个较小单位合并时，总计数为泊松分布。泊松分布的应用，(1)概率估计，(2)单边累积概率计算，概率密度函数：计算概率密度，二项式分布p (x)=pdf(“二项式”，X，prob，N)泊松分布p (x)，P(X)=PDF(“泊松”，X，)，计算累积二项式分布泊松分布，如果X服从二项式分布，那么P(Xk)probnml(P，N，k)-probnml(P，N，k-1)=pdf(“二项式”，k，k)他们中最多有两人感染钩虫的概率是多少？两个人被感染的概率是多少？至少有两个人感染钩虫的概率是多少

4、？至少20人被感染的概率是多少？程序：数据示例6；n=150prob=0.13P1=PROBNML(PROB，n，2)；/*最多有2 */p2=probnml(prob，n，2)-probnml(prob，n，1)；/*正好有两个*/P3=1-PROBNML(PROB，n，1)；/*至少2 */P4=1-PROBNML(PROB，n，19)；/*至少20人*/保留P1P2P3P4；(您也可以使用drop nprobe)PROC PRINT运行；从上面的结果可以看出，最多两个人生病的概率是0.0000000231，只有两个人生病的概率是0.000000211；至少两个人生病的概率是1，至少20个人生病的概率是0.48798。某个地方新生儿先天性心脏病的发病率是8，那么这个地方120个新生儿中有4个患先天性心脏病的概率是多少？最多4个人患先天性心脏病的概率是多少？至少有5个人患有先天性心脏病的概率是多少？程序：数据示例7；m=120 * 0.008p21=POISSON(m，4)- POISSON(m，3)；/*正好4个人*/p22=POISSON(m，4)；/*最多4人*/p23=1-POISSON(m，4)；/*至少5人*/PROC PRINT；运行；结果：OBS MP21P 22P 2310 . 9