泊松分布计算器
P(X = x) = e-λ • λx / x!
目录
| ◦什么是泊松分布？ |
| ◦泊松分布示例 |
| ◦什么时候不适合使用泊松分布 |
什么是泊松分布？
泊松分布可以描述为概率分布。它类似于二项式。它表示在一段时间内发生特定数量的事件的概率。您可以使用过去的数据来计算此概率并了解事件的频率。
例如，假设一个地区十年内龙卷风的平均数量为 5。这使我们能够计算该地区在未来十年内不会发生任何龙卷风的概率。还可以计算下一个十年期间在该地区发展的任何其他龙卷风的概率。
泊松分布示例
这些只是您可以使用泊松分布计算计算器分析的几个事件示例：
每小时到达公交车站的公交车数量
在 1000 张照片的样本中，模糊图像的数量为
过去 100 年撞击地球的流星数量。
学生在学年中旷课的次数；
早上 10 点到 11 点之间参观博物馆的人数。
泊松分布可用于识别彼此独立的事件。他们的概率不会随着时间而改变。这些事件可以说是偶然的，但它们是不可避免的。例如，一辆公共汽车迟到 20 分钟，却有两辆公共汽车同时到达。
什么时候不适合使用泊松分布
像泊松这样的离散分布就是一个例子。泊松分布表只能用于整数参数。与可能取任何值的连续分布（例如正态分布）相反，泊松分布表只能假设可数无穷大。
此外，泊松分布计算计算器不适用于以下情况
事件不能分开（未来事件的概率可能会随着时间的推移而改变）；
事件不太可能发生（零事件的概率函数未定义）。
如果事件重复相关，则泊松概率公式在第一种情况下无法正常工作。数据中有许多正自相关的例子。例如，一次火山喷发会使其他火山喷发的可能性降低。或具有高动态的流行病。
当我们必须处理不可能为零的事件时，需要增强泊松分布。例如，住院患者不得在零天后离开诊所。这个问题可以使用修剪分布来解决，例如仅使用一组正整数的零截断泊松分布。
文章作者
Parmis Kazemi
Parmis 是一位对写作和创造新事物充满热情的内容创作者。她对技术也很感兴趣，喜欢学习新事物。
泊松分布计算器 普通话
已发表: Wed Jun 08 2022
在类别 数学计算器 中
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