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 左撇子工作室 fuhanliu163 2008年6月27日7时54分 第八章 泊松分布及其应用Piosson分布 左撇子工作室 fuhanliu163 2008年6月27日7时54分Piosson分布的意义盒子中装有999个黑棋
关于泊松分布及其应用论文提要:作为一种常见的离散型随机变量的分布泊松分布日益显示其重要性成为概率论中最重要的几个分布之一服从泊松分布的随机变量是常见的它常与时间单位的计数过程相联系在现实生活中应用更为广泛如数学建模管理科学运筹学及自然科学概率论等等并且在某些函数关系起着一种重要作用例如线性的指数的三角函数的等等同样 在为观察现象构造确定性模型时 某些概率分布也经常出现泊松分布作为大量试验中稀
第二节 Poisson分布及其应用一Poisson分布及其特征Poisson分布(Poisson distribution)是一种离散分布常用于研究单位时间或单位空间内某罕见事件发生次数的分布一Poisson分布及其特征 Poisson分布(Poisson distribution)是一种离散分布常用于研究单位时间或单位空间内某罕见事件发生次数的分布 常见的Poi
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
(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
一总体率的区间估计二样本率与总体率的比较三两样本率的比较
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二项分布与泊松分布n重贝努利试验在同一条件下独立重复n次试验每次试验只有两个可能的对立结果A与非A 如成功与失败 其概率P(A)=π (0< π<1) 则称这一系列独立重复试验为n重贝努利试验(贝努利试验序列)n重贝努利试验的三个条件(1)每次试验只有两个可能的对立结果A与非A(2)每次试验的条件不变即每次试验中结果A
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
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