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Poisson分布(法语:loi de Poisson,英语:Poisson distribution,译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等),是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表。0 e" z$ G& M2 `1 u6 n
- i; G2 @. k* u: F3 R目录6 x4 a, u$ ^0 X/ d' t, D# }
! T9 z5 H6 p# D( N# A- I: @
泊松分布与二项分布的区别$ Z! |5 Z% O4 X# D! ^5 K- O
泊松分布的应用, l/ D2 H1 x7 J1 _) W/ E
展开
. G$ G1 M& r X J- y6 W
& ~3 _3 ]0 `, o: w) q& F6 w Poisson distribution的产生8 c9 _3 c4 K+ y' G1 t+ o5 k9 A7 f
编辑本段泊松分布与二项分布的区别
y! q2 t6 [3 }9 B 9 q$ _1 b$ i$ o/ ^9 H& ?$ \
[泊松分布]
# b' j* Y5 N+ m) M2 m$ S# c. |9 a1 Z" `: z. a, N+ p
泊松分布+ j$ W+ A1 i/ M' L- R$ e! Z5 o5 H
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≧10,p≦0.1时,就可以用泊松公式近似计算。/ X6 W' @9 a& C! p% c
离散型概率分布
1 h y6 t- h9 P" i5 ~) g0 D9 l 概率论中常用的一种离散型概率分布。若随机变量 X 只取非负整数值,取k值的概率为
4 }5 r( z2 l P/ L , F% u" l/ Q* F
' E, W1 @6 v: w2 V/ A5 Y3 q$ i1 Z: G: ?7 f
(k=0,1,2,…),
! ? {0 L' P9 t' s! t4 Q 则随机变量X 的分布称为泊松分布,记作P(λ)。这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的。泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差。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。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。
+ V# A8 V B2 ^3 O( G泊松分布/ }6 _/ o7 A- l0 k4 h) ]/ Z
. M/ V. \& t, K+ W4 k3 K0 G [泊松分布实例]
5 u& S6 }% @ p, a
. t% D5 f6 k3 v- I' i4 D- G5 F8 N7 w泊松分布实例- ?! u+ x% o* O" R+ D% @; t
泊松分布(Poisson distribution),台译卜瓦松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discrete probability distribution)。泊松分布是以18-19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)命名的,他在1838年时发表。但是这个分布却在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。就像当代科学史专家斯蒂芬·施蒂格勒(Stephen Stigler)所说的误称定律(the Law of Misonomy),数学中根本没有以其发明者命名的东西。; ~( S+ z9 i% Q6 b) b1 r
泊松分布的概率函数" v- m: \9 f5 s% A6 z( ^
0 B8 T; V; q F2 E5 l. R9 d5 k+ ~, _, J7 |* u6 d; b
泊松分布(16张)1 ]2 d1 w# _+ k' h4 u' W4 a
泊松分布的概率分布函数为: P(X=k)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!} 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等。
% P! u5 A' `& ?6 O9 _) D, D" k3 e. d 泊松分布的期望和方差均为 λ5 Q2 z' m! B0 s. v0 D
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。6 Q8 k( u. g4 p$ I
编辑本段泊松分布的应用
9 ~0 _1 M& J' c: }& I 泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数,一块产品上的缺陷数,显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。
% j& {/ t/ n$ l' m$ J 观察事物平均发生m次的条件下,实际发生x次的概率P(x)可用下式表示:
4 S5 R8 k/ y6 Z9 Y8 E$ k P(x)=(m^x/x!)*e^(-m)
' ]- g c7 d. a. W' g p ( 0 ) = e ^ (-m)6 J3 k3 ]; C J$ p# T# x
称为泊松分布。例如采用0.05J/m2紫外线照射大肠杆菌时,每个基因组(~4×106核苷酸对)平均产生3个嘧啶二体。实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的,将取如下形式:4 A0 |& o3 t! O; x% D- w1 z
P(0)=e^(-3)=0.05;
8 J8 S! Q0 A$ l5 J: S, M2 U P(1)=(3/1!)e^(-3)=0.15;
u8 K0 I* ^. ~ P(2)=(3^2/2!)e^(-3)=0.22;
7 K; D8 O/ I- ^- n$ ~+ \! H% u/ h P(3)=0.22;
% v' o/ P/ Y7 J; P1 W P(4)=0.17;……0 d6 {- `( Y) H/ U0 O- \
P(0)是未产生二体的菌的存在概率,实际上其值的5%与采用0.05J/m2照射时的大肠杆菌uvrA-株,recA-株(除去既不能修复又不能重组修复的二重突变)的生存率是一致的。由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量,因此P(1),P(2)……就意味着全部死亡的概率。 |
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