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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。
% t# r$ F$ A2 M0 W# f
% y1 Z( i3 D/ C& y: x$ _目录
+ z6 ^7 |/ Y5 R0 V
4 ?9 ^1 N8 M$ x  D" V    泊松分布与二项分布的区别: i# `+ \& l3 }  R* R
    泊松分布的应用# P) P; o, t! M1 Q' p
展开
+ @% W! m' y: X
7 N4 a6 i/ a2 d5 b; [  Poisson distribution的产生/ J3 A4 O# k0 C
编辑本段泊松分布与二项分布的区别" Y  B7 e# ^( ~2 Z9 E! L$ n" R( {
    y! z0 `# \: i
   [泊松分布]
: h" ~$ H& Y" |: f( X  L3 l& y/ |, g
泊松分布
& w% i8 _: r' I; b! t& m' a: @* Z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。- V- t& X* e& p7 b& ^' @% n
离散型概率分布  u/ m* Q# f% l; `9 |0 ?# [2 g
  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
  O( W2 \$ {6 m* i& u. a& n  9 r& s8 z+ r: j, V0 l
  ; [! v5 A/ w  \& S

" ]& u. ~* r1 s+ X: g# k% U" \$ E" e(k=0,1,2,…),
) Q  J9 \- N7 x0 i. x- {' t  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。
/ S& ~0 N8 z5 s1 q( j+ y泊松分布' H3 K. S6 w- C5 S8 z2 K$ M% h
  / l! @+ [$ _9 i- K6 ?, t7 s
   [泊松分布实例]
' g% [+ I0 l2 T6 f7 S$ X, c# Q- q/ P8 \3 C# H3 w: o
泊松分布实例
$ K7 z( G: Y, S+ S* {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。6 n' p/ [4 o6 ?  p' Z# _3 X
泊松分布的概率函数  U/ l. J6 K. t. ?! ]! F" B
  
/ k3 {  Z  v& c3 Q, v9 \" @4 @8 P8 R
泊松分布(16张)7 Z) c7 Z1 Y* \; r: W, R* q
 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。
; J& ~( @. M+ [( o7 [  泊松分布的期望和方差均为 λ8 r! i5 r" t5 I) Y
  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。0 ^( B8 G* z9 O' v3 ]2 b# r
编辑本段泊松分布的应用
) t, a) A, @) s  O8 `" O  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。
8 B; ~3 U! F/ z, k% @* I+ H; M  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 W. B4 x9 J1 E$ g  P(x)=(m^x/x!)*e^(-m)2 S# o) M& C  j4 w5 J: [. _
  p ( 0 ) = e ^ (-m)
, W, p  u& R  w* F: ]& C/ G8 V  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:
/ l( `% \/ p$ [$ |/ J! x; l( I1 w5 l  P(0)=e^(-3)=0.05;
% q9 b9 ~: S- L2 J1 y  P(1)=(3/1!)e^(-3)=0.15;
% w/ J# {1 W" l  P(2)=(3^2/2!)e^(-3)=0.22;+ ~9 @" S0 }, J. H
  P(3)=0.22;
& C* {6 t- `0 ?* C. f  P(4)=0.17;……
% O1 }. [2 R. O# m3 F3 J2 H$ l  \  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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