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Poisson分布

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发表于 2012-2-8 20:45 |只看该作者 |倒序浏览
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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。
/ J, p' Z. Z. i/ ?4 f& N6 X9 o( `- h: N
目录
# \& n  |3 X) B0 [9 a3 f
) g0 I' t( ]5 Z' [$ o    泊松分布与二项分布的区别
% ~5 Y& c  {$ }7 J* l6 t    泊松分布的应用& R$ u( ]2 r5 V% F: A. K
展开
. r) j2 S* p) R. n1 I* u. L
. c0 H& J& V* H) ^. t, m3 ^3 u3 s  Poisson distribution的产生$ E. `+ a( Y( H; {% A
编辑本段泊松分布与二项分布的区别4 r, G6 h; Z& |. ^0 [. p2 D
  $ ~* q$ ?6 ]+ m
   [泊松分布]
  G2 E+ s) u2 p4 g
, [* a2 H/ j5 n. P  u! `9 `泊松分布
) y6 B) N! J' B1 l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。! O" ], ?& x0 [5 U: e  V# L# M- }
离散型概率分布
: P$ R- u% {! A) L- A6 L% Z8 N  V. B9 m  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
# J0 y& m. A3 m* z  7 q* s/ V: M) T/ H! D
  
' r, a% A* l) ?8 ?9 U( X5 ~0 q  Y$ m% P0 h; ?7 u$ K% {+ ~( ?
(k=0,1,2,…),
( \9 h- ?6 Z) ^2 ]. ^7 t+ P  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。% P2 @! O2 I9 ?& k
泊松分布
1 I- e  x# v" l9 ?  
3 m! V, e% {: C; p0 I- {% c   [泊松分布实例]8 U: r; R6 b0 c5 d

5 ]" T3 u, O0 K1 M" r, s0 `' L2 U泊松分布实例
+ N! M' N3 n4 e2 M  h, x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。. p- b( u! E7 Y0 V2 _0 q) Z5 @
泊松分布的概率函数. S8 L3 W; c! p+ {
  
9 z: O" K4 E2 v/ D7 s0 {! v; ]; e% V  }9 j
泊松分布(16张)
" v  Q( V) m4 U0 `. R* i9 h 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。9 v. N$ X8 R+ H$ L& I* `
  泊松分布的期望和方差均为 λ9 a6 `$ X, S( g5 Y' T* V
  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 ?" Z% Q, X2 k7 k0 [3 i
编辑本段泊松分布的应用
2 S9 ^7 m0 G; F  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。
4 u7 i7 K9 N; L+ ^+ Q: x* N* S  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:! E4 X1 x( b( U
  P(x)=(m^x/x!)*e^(-m)
8 k1 o4 D$ u5 n2 y" g5 F, a" L# x  p ( 0 ) = e ^ (-m)5 b$ K0 N" T: H1 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:
+ ?! S# e. ]& p( Z+ x( Z. \- i  P(0)=e^(-3)=0.05;
4 q8 B0 J; J, d: K' U# H  D9 `  P(1)=(3/1!)e^(-3)=0.15;& q' M# v* A1 B, d' c  P3 O3 j
  P(2)=(3^2/2!)e^(-3)=0.22;
; b# Z5 n& L; ~% k8 E7 T! j0 Q+ z  P(3)=0.22;
: C, f* U+ U! ^* m4 I+ h  P(4)=0.17;……
9 s4 L! @8 G  L0 }, c% H5 X  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。
zan
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