布列松 亨利·卡蒂埃-布列松(HENRI CARTIER-BRESSONAugust 22 1908 Chanteloup-en-Brie France– August 3 2004 Montjustin France)法国人 世界著名的人文摄影家 t _blank 决定性瞬间理论的创立者与实践者被誉为现代新闻摄影之父 决定性瞬间(the decisive moment)是法国
泊松分布公式概述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 t _blank 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 概率论中常用的一种离散型概率分布若随机变量 X
泊松分布 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(k=123…) 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
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级泊松分布欧阳顺湘北京师范大学珠海分校2005.5.15 一泊松分布的定义及图形特点 设随机变量X所有可能取的值为0 1 2 … 且概率分布为:其中 >0 是常数则称 X 服从参数为 的泊松分布记作XP( ). 泊松分布的图形特点:XP( ) 历史上泊松分布是
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第8章 泊松过程1泊松分布的定义2泊松分布的性质3非齐次泊松过程4复合泊松分布泊松过程及维纳过程是两个典型的随机过程它们在随机过程的理论和应用中都有重要的地位它们都属于所谓的独立增量过程.一 独立增量过程(independent increment process)X(t)-X(s)0≤s<t 为随机过程在 (s t] 的增
Poisson分布的均数和方差7617400(一)概率估计和累积概率计算(二)置信区间的估计例 8-6例 8-7概率估计 例 8-8(二)泊松分布的配合适度检验例 8-8(三)泊松分布的差异显著性检验例 8-9例 8-10试估计每一个培养皿中菌落数小于3个的概率大于1个的概率观察的方格数(f) 72638 7泊松分布的差异显著性检验类似Fishers检验P值小于等于样本点的概率的概率之和
布丰:(1707——1788)法国博物学家作家进化思想的先驱者从小受教会教育爱好自然科学著有《自然史》等二体会准确生动的说明语言你能读准并理解以下生字吗·矫健:强壮有力矫:强壮(第1节)松鼠的特征: 假如你就是一只可爱的小松鼠请你为在坐的朋友展现一下你的这三个特点好吗尾巴再说说我的驯良:选择窝址 学了本文后你喜欢上了松鼠吗再看看以下的一个片然后 说说你最喜欢小松鼠的哪些方面肖像:清秀的面容
在审计中使用统计抽样时所采用的统计方法必须与特定的环境相适应统计方法其实就是数学模型模型的选定取决于抽样分布本附录采用的统计方法基于泊松分布它是一种连续分布不对称并完全由一个参数来确定在技术上该参数取决于 n(测试的数量)和 p(某一事件发生的概率) 选用这一统计方法基于以下原因: (1)在实务中统计领域广泛使用这一统计方法 (2)同样的分布在控制测试和细节测试中均可采用 (3)分布的总体
(1)概率估计 如果发生阳性结果的例数X服从二项分布那么发生阳性数为X的概率为: 注:0 = 1 图形由λ决定λ越大越趋向正态λ=20接近正态 λ <5时呈偏态6 Poisson分布的应用18结果2
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