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正确理解 泊松分布 通俗解释

很多人在上概率论这门课的时候就没搞明白过泊松分布到底是怎么回事,至少我就是如此。如果我们学习的意义是为了通过考试,那么我们大可停留在“只会做题”的阶段,因为试卷上不会出现“请发表一下你对泊松公式的看法”这样的题目,因为那样一来卷子就变得不容易批改,大部分考试都会出一些客观题,比如到底是泊松分布还是肉松分布。而如果我们学习的目的是为了理解一样东西,那么我们就有必要停下来去思考一下诸如“为什么要有泊松分布?”、“泊松分布的物理意义是什么?”这样的“哲学”问题。

如果我们要向一个石器时代的人解释什么是电话,我们一定会说:“电话是一种机器,两个距离很远的人可以通过它进行交谈”,而不会说:“电话在1876 年由贝尔发明,一台电话由几个部分构成……”(泊松分布在1876 年由泊松提出,泊松分布的公式是……)所以我们问的第一个问题应该是“泊松分布能拿来干嘛?”

泊松分布最常见的一个应用就是,它作为了排队论的一个输入。比如在一段时间t(比如 1 个小时)内来到食堂就餐的学生数量肯定不会是一个常数(比如一直是200 人),而应该符合某种随机规律:假如在 1 个小时内来200 个学生的概率是10%,来180 个学生的概率是20%……一般认为,这种随机规律服从的就是泊松分布。

这当然只是形象化的理解什么是泊松分布,若要公式化定义,那就是:若随机变量X 只取非负整数值0,1,2,..., 且其概率分布服

从则随机变量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。生活中,当一个随机事件,例如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

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