发布网友 发布时间:2023-09-17 23:48
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热心网友 时间:2024-12-15 03:36
X~P(λ) 期望E(X)=λ,方差D(X)=λ
利用泊松分布公式P(x=k)=e^(-λ)*λ^k/k!
P表示概率,x表示某种函数关系,k表示数量,等号的右边,λ 表示事件的频率。
扩展资料
应用场景:
在实际事例中,当一个随机事件,例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等。
以固定的平均瞬时速率λ(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布P(λ)。
因此泊松分布在管理科学、运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。(在早期学界认为人类行为是服从泊松分布,2005年在nature上发表的文章揭示了人类行为具有高度非均匀性。)
参考资料来源:百度百科-泊松分布
热心网友 时间:2024-12-15 03:36
X~P(λ) 期望E(X)=λ,方差D(X)=λ
扩展资料:
1、泊松分布与二项分布:
当二项分布的n很大而p很小时,泊松分布可作为二项分布的近似,其中λ为np。通常当n≧20,p≦0.05时,就可以用泊松公式近似得计算。
事实上,泊松分布正是由二项分布推导而来的,具体推导过程参见本词条相关部分。
2、阶乘特点以及泰勒公式使得一类期望的计算十分简便:
参考资料来源:百度百科 - 泊松分布
热心网友 时间:2024-12-15 03:37
设总体服从泊松分布,X~π(λ),X1,X2,…,Xn是来自总体的一个样本,和S2分别表示样本均值和样本方差,求泊松分布的均值,期望和方差。
均值:
=;
期望和方差:
热心网友 时间:2024-12-15 03:37
分布列、均值、方差