二项分布

功能

  • 绘制二项分布B(n,p)图;n为总样本量,p为总样本中成功/事件的概率;np = 均值,np(1-p) = 方差
  • 得出某一位置(红点处)的概率

示例

假设,如果任何细胞是淋巴细胞的概率为0.2,我们想知道10个白血球细胞中有2个淋巴细胞的概率

请按照以下步骤输出实时分析结果。


Outputs

基于数学公式的绘图

二项分布的概率图

蓝色曲线为正态分布,均值为n*p,sd n*p*(1-p)。它表示二项分布的正态近似。

观察到的成功/事件数的概率(红点)


说明: 2个淋巴球的概率为0.03

基于模拟数据的绘图

随机数的直方图

随机数下载

数据的描述性统计量

用户数据的绘图

上传数据的直方图

上传数据的密度分布(CDF)

数据的描述性统计量


泊松分布

功能

  • 绘制泊松分布P(比率)图;比率表示预期的发生次数;比率=均值=方差
  • 得出某一位置(红点处)的概率

示例

假设12个月内伤寒死亡人数服从泊松分布,参数比率=2.3。6个月内死亡人数的概率分布是什么?

请按照以下步骤输出实时分析结果。


Outputs

基于数学公式的绘图

蓝色曲线为正态分布,均值=比率,sd =比率。它表示二项分布的正态近似。

Poisson probability plot

观察到的事件数的概率(红点)


说明:到5个月的概率分布是0.97.因此,6个月以后的概率分布大约为0.03。

随机数的直方图

随机数下载

数据的描述性统计量

用户数据的绘图

上传数据的直方图

数据的描述性统计量

上传数据的密度分布(CDF)