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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。
# x0 Y) l+ s5 \* K. D8 o F4 z2 Q. u* ]; l( `
目录$ F ^9 {; O3 G, c/ J( q
- f; b( c; {& k1 J8 `7 p$ G% k
泊松分布与二项分布的区别& ~9 ~9 T8 M) z3 }* ~' ? Q
泊松分布的应用
0 _5 t% p$ {: T& } }8 t8 v) t7 D: Z3 ?展开
/ @; Y- x2 O* r( E2 h' b0 W2 v- g/ K& r4 ~
Poisson distribution的产生
: k4 o( d% a$ e0 W* t编辑本段泊松分布与二项分布的区别* [4 ^$ ~5 R. @, p* c
' b+ j8 @. C1 A8 I [泊松分布]
" c- ^9 q6 B0 j& p! u, K
: \+ M8 Z& z* I泊松分布) e. K) e) q1 T( l! R6 ~0 _
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。& s) Q& s* ~! d1 v9 Y" h
离散型概率分布* l% [% Z& U6 D! W7 F* f. w2 g8 n4 o
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
" O2 n; g% w/ Q5 p: m4 W
: W% J4 L' _! i5 t4 { 1 e$ ]! B7 H; c; M( U/ `8 f
& x6 T2 F& G+ g9 c% C" f; V# i
(k=0,1,2,…),
& e- O; N" H+ K6 O, d- C" K 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。
- \3 v+ M+ \& e4 n0 Z$ V泊松分布
3 C" u9 _3 \& C T e' ^ P6 @/ y! U
. u$ k6 m: [ _, ?( h: k- S [泊松分布实例]5 }5 i. E* r% j; v; h' u! p
2 F) m5 e: x% ^6 n/ z泊松分布实例
) Q; m4 j+ [' s3 L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' }) W' h0 r6 |" W. A! A: t9 C; S. ~泊松分布的概率函数
/ ~8 |7 o9 ?$ h- d
0 x" D8 ?1 p; M: v6 x# v0 c
8 G1 S6 _( F6 \! \; H) `泊松分布(16张)
7 x% Y8 y. v( V. N }3 ? 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 K% Z) Q; s* |, v 泊松分布的期望和方差均为 λ& Z3 X" n( w' s S9 {8 l
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。9 _) {: h# H! w: C) _$ N. f% v
编辑本段泊松分布的应用
* ]% |% M* Y4 T# H4 g7 y 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。' w z- ] b. k, i/ Y0 Y
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:
" f/ d9 G" _! N+ n- U4 R9 B P(x)=(m^x/x!)*e^(-m)
# D( x5 j5 c, `' P& \# p8 ~ p ( 0 ) = e ^ (-m)
7 b/ j( d) o# p. p 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:9 D2 W3 [, a, D: @1 n: @3 ]$ w- ?
P(0)=e^(-3)=0.05;8 Q2 ]. H; F2 J( w9 g& X# i0 U
P(1)=(3/1!)e^(-3)=0.15;/ |4 ]8 M0 z/ S: U
P(2)=(3^2/2!)e^(-3)=0.22;
0 [& v5 ^2 F6 Y8 q2 F P(3)=0.22;8 V) f- W% C2 D4 B. r
P(4)=0.17;……
9 \9 m5 h6 | k! p6 n# Y& ?1 i 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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