文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 讲解最清楚的泊松分布

讲解最清楚的泊松分布

讲解最清楚的泊松分布
讲解最清楚的泊松分布

讲解最清楚的泊松分布

一、泊松分布

日常生活中,大量事件是有固定频率的。

?某医院平均每小时出生3个婴儿

?某公司平均每10分钟接到1个电话

?某超市平均每天销售4包xx牌奶粉

?某网站平均每分钟有2次访问

它们的特点就是,我们可以预估这些事件的总数,但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿,请问下一个小时,会出生几个?

有可能一下子出生6个,也有可能一个都不出生。这是我们没法知道的。

泊松分布就是描述某段时间内,事件具体的发生概率。

上面就是泊松分布的公式。等号的左边,P 表示概率,N表示某种函数关系,t 表示时间,n 表示数量,1小时内出生3个婴儿的概率,就表示为 P(N(1) = 3) 。等号的右边,λ 表示事件的频率。

接下来两个小时,一个婴儿都不出生的概率是0.25%,基本不可能发生。

接下来一个小时,至少出生两个婴儿的概率是80%。

泊松分布的图形大概是下面的样子。

可以看到,在频率附近,事件的发生概率最高,然后向两边对称下降,即变得越大和越小都不太可能。每小时出生3个婴儿,这是最可能的结果,出生得越多或越少,就越不可能。

概率论与数理统计:泊松分布

泊松分布 教学目标: 1.了解泊松分布与二项分布的关系。. 2. 理解二项分布模型,并能应用泊松分布解决实际问题。 教学重难点:理解泊松分布定理,并能应用泊松分布解决实际问题。 一、类比关联: 贝努利试验(伯努利试验) :一个试验E 只有两个可能结果:每次试验成功的概率都是p ,失败的概率都是q=1-p . 则称E 为贝努利(伯努利)试验或贝努利(伯努利)概型。 而人们所关心的问题是:事件A 恰好发生k 次的概率是多少?若在n 重贝努利试验中,事件A 发生的次数为X ,则X 的可能的取值为0, 1, …, n 。 二项分布、两点分布(0—1分布) 如果离散型随机变量X 可能取的值为0, 1, 2, …, n 。 且其分布律为 则称离散型随机变量X 服从二项分布,记为 特别地,当n =1时, 即为 (0--1)分布。 二、新知导入 引例:某人进行射击,设每次射击的命中率为0.02,独立射击400次,试求至少击中两次的概率。 解:将一次射击看成是一次试验(贝努利试验),设击中的次数为X ,则 X 的分布律为 所以所求概率为 ).02.0,400(~b X )10(<

计算不方便,于是有如下定理解决了这类计算问题。 定理(泊松定理): 对二项分布 B (n ,p ), 当 n 充分大, p 又很小时,对任意固定的非负整数 k ,有近似公式 ,2,1,0, !)1(lim ==---∞→k k e p p C k k n k k n n λλ (泊松分布)设随机变量 X 所有可能取的值为: 0, 1, 2,…, 概率分布为: 其中λ>0为常数,则称随机变量X 服从参数为λ的泊松分布,记为 X~P (λ)。 说明:二项分布的逼近分布就是泊松分布)(λP , 其中np ≈λ。 泊松定理表明,泊松分布是二项分布的极限分布,当n 很大,p 很小时,二项分布就可近似地看成是参数λ=np 的泊松分布,如下图所示的就是在10重贝努力试验中,红色折线表示的二项分布和对应的蓝色折线表示泊松分布的概率分布图像,大家会发现两者近似程度很高。 三、实际应用 例1.某一无线寻呼台,每分钟收到寻呼的次数X 服从参数 λ=3 的泊松分布。求: (1) 一分钟内恰好收到3次寻呼的概率; 9972 .0=3991140098.002.0C -4000040098.002.01C -=}1{}0{1=-=-=X P X P }2{≥X P {}, 0, 1, 2, . !k P X k e k k λλ-===

泊松分布的概念及表和查表方法

目录 1命名原因 2分布特点 3关系 4应用场景 5应用示例 6推导 7形式与性质 命名原因 泊松分布实例

泊松分布(Poisson distribution),台译卜瓦松分布(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。这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。 分布特点 泊松分布的概率函数为: 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次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 泊松分布的期望和方差均为特征函数为 关系 泊松分布与二项分布 泊松分布 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≧20,p≦时,就可以用泊松公式近似得计算。 事实上,泊松分布正是由二项分布推导而来的,具体推导过程参见本词条相关部分。 应用场景 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P(λ)。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(在早期学界认为人类行为是服从泊松分布,2005年在nature上发表的文章揭示了人类行为具有高度非均匀性)。 应用示例

泊松分布的概念及表和查表方法

泊松分布的概念及表和查表方法 Poisson分布,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 目录 1命名原因 2分布特点 3关系 4应用场景 5应用示例 6推导 7形式与性质

命名原因 泊松分布实例 泊松分布(Poisson distribution),台译卜瓦松分布(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。这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。 分布特点 泊松分布的概率函数为: 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次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 泊松分布的期望和方差均为特征函数为 关系 泊松分布与二项分布 泊松分布 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≧20,p≦0.05时,就可以用泊松公式近似得计算。 事实上,泊松分布正是由二项分布推导而来的,具体推导过程参见本词条相关部分。应用场景

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P(λ)。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(在早期学界认为人类行为是服从泊松分布,2005年在nature上发表的文章揭示了人类行为具有高度非均匀性)。 应用示例 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。 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: 例如采用0.05J/㎡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: …… 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/㎡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,因此就意味着全部死亡的概率。 推导 泊松分布是最重要的离散分布之一,它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。在一定时间内某交通路口所发生的事故个数,是一个典型的例子。泊松分布的产生机制可以通过如下例子来解释。

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

[兰州大学]《概率论与数理统计》19秋学期考试在线考核试题(参考)

【奥鹏】-[兰州大学]《概率论与数理统计》19秋学期考试在线考核试题试卷总分:100 得分:100 第1题, A、(A) B、(B) C、(C) D、(D) 正确答案:D 第2题, A、(A) B、(B) C、(C) D、(D) 正确答案:D 第3题, A、(A) B、(B) C、(C) D、(D) 正确答案:B 第4题, A、(A) B、(B) C、(C) D、(D) 正确答案:A 第5题, A、(A) B、(B) C、(C) D、(D) 正确答案:A 第6题, A、(A)

C、(C) D、(D) 正确答案:B 第7题, A、(A) B、(B) C、(C) D、(D) 正确答案:C 第8题,已知随机变量X的数学期望E(X)存在,则下列等式中不恒成立的是() A、E[E(X)]=E(X) B、E[X+E(X)]=2E(X) C、E[X-E(X)]=0 D、E(X2)=[E(X)]2 正确答案:D 第9题, A、(A) B、(B) C、(C) D、(D) 正确答案:C 第10题, A、(A) B、(B) C、(C) D、(D) 正确答案:D 第11题, A、正确 B、错误 正确答案:A

A、正确 B、错误 正确答案:A 第13题, A、正确 B、错误 正确答案:A 第14题, A、正确 B、错误 正确答案:A 第15题, A、正确 B、错误 正确答案:A 第16题,箱子中有一号袋1个,二号袋2个.一号袋中装1个红球,2个黄球,二号袋中装2个红球,1个黄球,今从箱子中任取一袋,从中任取一球,结果为红球,求这个红球是从一号袋中取得的概率. 正确答案: 第17题, 正确答案: 第18题,古典概型的定义 正确答案: 第19题,分布函数 正确答案: 第20题,随机试验的特征 正确答案:

数学分布(泊松分布、二项分布、正态分布、均匀分布、指数分布) 生存分析 贝叶斯概率公式 全概率公式讲解

数学期望:随机变量最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。又称期望或均值。它是简单算术平均的一种推广。例如某城市有10万个家庭,没有孩子的家庭有1000个,有一个孩子的家庭有9万个,有两个孩子的家庭有6000个,有3个孩子的家庭有3000个,则此城市中任一个家庭中孩子的数目是一个随机变量,记为X,它可取值0,1,2,3,其中取0的概率为0.01,取1的概率为0.9,取2的概率为0.06,取3的概率为0.03,它的数学期望为0×0.01+1×0.9+2×0.06+3×0.03等于1.11,即此城市一个家庭平均有小孩1.11个,用数学式子表示为:E(X)=1.11。 也就是说,我们用数学的方法分析了这个概率性的问题,对于每一个家庭,最有可能它家的孩子为1.11个。 可以简单的理解为求一个概率性事件的平均状况。 各种数学分布的方差是: 1、一个完全符合分布的样本 2、这个样本的方差 概率密度的概念是:某种事物发生的概率占总概率(1)的比例,越大就说明密度越大。比如某地某次考试的成绩近似服从均值为80的正态分布,即平均分是80分,由正态分布的图形知x=80时的函数值最大,即随机变量在80附近取值最密集,也即考试成绩在80分左右的人最多。 下图为概率密度函数图(F(x)应为f(x),表示概率密度):

离散型分布:二项分布、泊松分布 连续型分布:指数分布、正态分布、X 2分布、t 分布、F 分布 抽样分布只与自由度,即样本含量(抽样样本含量)有关 二项分布(binomial distribution ):例子抛硬币 1、 重复试验(n 个相同试验,每次试验两种结果,每种结果概率恒定————伯努利试验) 2、 抽样分布

GGGCGGN的正确理解

负责范从庆 GLF图纸标注解释 一、目的:规范公司技术员,检验员,操作员对客户格兰富(GLF)图纸的理解。 二、适用范围:适用于公司对GLF图纸的理解。 三、目录 1、形位公差符号 2、详细解释图纸上的部分符号 3、图纸上棱角的理解 四、内容 4.1 形位公差符号

负责范从庆序号分类英文描述代号中文 1 Local linear size 局部线性尺寸Two-point size LP 对应点尺寸 2 Local size defined by a sphere LS 球面局部尺寸 3 Global linear size 全局线性尺寸Least squares size GG 最小二乘法尺寸 4 Maximum inscribed size GX 最大内切圆尺寸 5 Minimum circumscribed size GN 最小外接圆尺寸 6 Minimum Zone size GC 最小区域法 7 Calculation size 计算尺寸Circumference diameter size CC 周长直径尺寸 8 Area diameter size CA 面积直径尺寸 9 Calculated volume size CV 体积直径尺寸

负责范从庆 10 Rank order size 顺序尺寸 (对局部和全局尺 寸的补充) Maximum statistical size SX 最大统计尺寸 11 Minimum statistical size SN 最小统计尺寸 12 Average statistical size SA 平均统计尺寸 详细解释如下: 1.LP,对应点尺寸。这表示测量时,先在测量面取一点,然后再取对应面的点,最 后计算这两点之间的距离。游标卡尺和千分尺测量的结果即为LP结果。使用LP 的目的是要求任意一处的对应点尺寸都要符合尺寸公差要求。比如测量直径时, 表示任意一处的直径都要符合公差要求。当LP和GX(内径)或GN(外径)连用时, 相当于对尺寸有包容原则要求。 2.LS,球面局部尺寸,也就是最大内接圆尺寸。不常用。 3.GG,最小二乘法尺寸。 我们一般对直径(不管是圆或圆柱)的评定默认为最小二乘法。

06二项分布及泊松分布

●Bernoulli 试验(Bernoulli T est): 将感兴趣的事件A出现的试验结果称为“成功”,事件A不出现的试验结果称为“失败”,这类试验就称为Bernoulli 试验 ●二项分布(binomial distribution): 是指在只会产生两种可能结果如阳性或阴性之一的n次独立重复试验中,当每次试验的阳性概率π保持不变时,出现阳性次数X=0,1,2,…,n的一种概率分布。 ●Poisson分布(Poisson distribution): 随机变量X服从Poisson分布式在足够多的n次独立试验中,X取值为1,2,…,的相应概率为 …的分布。 ★二项分布成立的条件: ①每次试验只能是互斥的两个结果之一;②每次试验的条件不变;③各次试验独立。 ★二项分布的图形: 当∏=0.5,二项分布图形是对称的,当∏不等于0.5,图形是偏态的,随着n增大,图形趋于对称。当n趋于无穷大时,只有∏不太靠近0或者1,二项分布近似正态分布。 ★二项分布的应用 总体率的区间估计,样本率与总体率比较,两样本率的比较 ★Poisson 分布的应用 总体均数的区间估计,样本均数与总体均数的比较,两个样本均数的比较:两个样本计数均较大时,可根据Poisson 分布的正态近似性对其进行u 检验。 ★Poisson 分布成立的条件: ①平稳性:X 的取值与观察单位的位置无关,只与观察单位的大小有关;②独立增量性:在某个观察单位上X 的取值与前面各观察单位上X 的取值无关;③普通性:在充分小的观察单位上X 的取值最多为1。 Poisson 分布,X~P(μ),X 的均数μX =μ,X的方差σ2 =μ,X的标准差σX ★Poisson分布的性质 1、总体均数λ与总体方差相等是泊松分布的重要特点。 2、当n增大,而∏很小,且n∏=λ总体均数时,二项分布近似泊松分布。 3、当总体均数增大时,泊松分布渐近正态分布,一般而言,总体均数》20时,泊松分布资料做为正态分布处理。 4、泊松分布具有可加性。 ★泊松分布的图形 当总体均数越小,分布就越偏态,当总体均数越大,泊松分布就越趋近正态分布。当总体均数小于等于1时,随X取值的变大,P(X)值反而变小;当总体均数大于1时,P(X)值先增大而后变小,若总体均数取整数时,则P(X)在X=总体均数,和X=总体均数—1取得最大值。 ★二项分布和泊松分布的特性 1.可加性 二项分布和Poisson 分布都具有可加性。 如果X1,X2,?Xk 相互独立,且它们分别服从以ni,p(i=1,2, ?,k)为参数的二项分 布,则X=X1+X2+?+Xk 服从以n,p(n=n1+n2+?+nk)为参数的二项分布。如果X1,X2,?,Xk相互独立,且它们分别服从以μi(i=1,2, ?,k)为参数的Poisson 分布,则X=X1+X2+?+Xk服从以μ(μ=μ1+μ2+?+μk)为参数的Poisson 分布。 2.近似分布

3二项分布、泊松分布与泊松逼近

二项分布、泊松分布与泊松逼近 雅各布·伯努利与二项分布公式 雅各布·伯努利(Jacob Bernoulli,1654—1705)来自数学史上的传奇家族—瑞士巴塞尔的伯努利家族,该家族的三代成员中产生了8位数学家,在17世纪和18世纪微积分理论及应用的发展中占有领先地位,雅各布·伯努利是其家族第一代数学家中的第一位,他与弟弟约翰·伯努利(Johann Bernoulli,1667—1748)、侄子丹尼尔·伯努利(Daniel Bernoulli,1700—1782)在数学史上享有声誉。 家族简介 在科学史上,父子科学家、兄弟科学家并不鲜见,然而,在一个家族跨世纪的几代人中,众多父子兄弟都是科学家的较为罕见,其中,瑞士的伯努利(也译作贝努力、伯努利)家族最为突出。 伯努利家族3代人中产生了8位科学家,出类拔萃的至少有3位;而在他们一代又一 代的众多子孙中,至少有一半相继成为杰出人物。伯努利家族的后裔有不少于120位被人们系统地追溯过,他们在数学、科学、技术、工程乃至法律、管理、文学、艺术等方面享有名望,有的甚至声名显赫。最不可思议的是这个家族中有两代人,他们中的大多数数学家,并非有意选择数学为职业,然而却忘情地沉溺于数学之中,有人调侃他们就像酒鬼碰到了烈酒。 老尼古拉·伯努利(Nicolaus Bernoulli,公元1623~1708年)生于巴塞尔,受过良好教育,曾在当地政府和司法部门任高级职务。他有3个有成就的儿子。其中长子雅各布(Jocob,公元1654~1705年)和第三个儿子约翰(Johann,公元1667~1748年)成为著名的数学家,第二个儿子小尼古拉(Nicolaus I,公元1662~1716年)在成为彼得堡科学院数学界的一员之前,是伯尔尼的第一个法律学教授。 雅各布·伯努利

浅析二项分布与泊松分布之间的关系

学年论文 题目:浅析二项分布与泊松分布之间的关系 学生: 学号: 院(系):理学院 专业:信息与计算科学 指导教师:安晓钢 2013 年11月25日

浅析二项分布与泊松分布之间的关系 信息121班; 指导教师:安晓钢 (陕西科技大学理学院 陕西 西安 710021) 摘 要:泊松分布刻画了稀有事件在一段时间内发生次数这一随机变量的分布,如电话交换台单位时间内接到的呼唤次数等。二项分布是n 个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布。它们有着密切的关系。泊松分布是二项分布的特例。某现象的发生率很小,而样本例数n 很大时,则二项分布接近于泊松分布,即:如果试验次数n 很大,二项分布的概率p 很小,且乘积np =λ比较适中,则事件出现的次数的概率可以用泊松分布来逼近。事实上,二项分布可以看作泊松分布在离散时间上的对应物,是二项分布的特例。通过分析二项分布和泊松分布之间的关系,使学生对概率分布理论的理解更为深刻,能够将学到的理论知识应用在实际生活中,从而提高自己的综合素质。 关 键 词:二项分布, 泊松分布, 近似 The Application of Asignment Poblem ABSTRACT: Poisson distribution is used to depict the distribution of rare events that a random variable frequency over a period of time, such as a telephone exchange in unit time received the call number. The two distribution is n independent / discrete probability distributions of number of successful non trials. They have a close relationship. Poisson distribution is two distribution case. The incidence of the phenomenon is very small, and the number of sample n is large, then the two distribution is close to the Poisson distribution, i.e.: if the test number n is large, the two probability distribution P is small, and the product of lambda = N P is moderate, the probability of the event can be used to force the Poisson distribution near. In fact, the two distribution can be seen as the counterpart of Poisson distribution in discrete time, are the two distribution case. Through the analysis of the relationship between two binomial distribution and Poisson distribution, enables the student to the theory of probability distribution for more profound understanding will be able to learn the application of theoretical knowledge in real life, so as to improve their comprehensive quality. KEY WORDS : Two distribution, Poisson distribution, Approximate

数据分析-分布类别

各种分布 泊松分布 Poisson分布,是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。 泊松分布的概率函数为: 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积、单位体积)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。 泊松分布的期望和方差均为 特征函数为: 泊松分布与二项分布 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得计算。 事实上,泊松分布正是由二项分布推导而来的。 泊松分布可作为二项分布的极限而得到。一般的说,若 ,其中n很大, p很小,因而不太大时,X的分布接近于泊松分布。这个事实有时可将较难计算的二项分布转化为泊松分布去计算。 应用示例 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,某放射性物质发射出的粒子,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。 卡方分布 卡方分布( 分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。n 个独立的标准

正态分布变量的平方和服从自由度为n 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。 若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成 一新的随机变量,其分布规律称为卡方分布(chi-square distribution),即分布(chi-square distribution),其中参数n称为自由度。正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样,自由度不同就是另一个分布。记为或者。 卡方分布与正态分布 卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布,当自由度n很大时,分布 近似为正态分布。对于任意正整数x,自由度为 k的卡方分布是一个随机变量X 的机率分布。 期望和方差 分布的均值为自由度n,记为E( ) = n。分布的方差为2倍的自由度(2n),记为D( ) = 2n。 均匀分布 均匀分布(Uniform Distribution)是概率统计中的重要分布之一。 顾名思义,均匀,表示可能性相等的含义。 (1) 如果,则称X服从离散的均匀分布。 (2) 设连续型随机变量X的概率密度函数为,则称随机变

你知道有多少数学知识是以“泊松”命名的

你知道有多少数学知识是以“泊松”命名的.txt24生活如海,宽容作舟,泛舟于海,方知海之宽阔;生活如山,宽容为径,循径登山,方知山之高大;生活如歌,宽容是曲,和曲而歌,方知歌之动听。你知道有多少数学知识是以“泊松”命名的? 泊松(Poisson, Simeon Denis 1781.6.21~1840.4.25)是著名的法国数学家,力学家和物理学家。泊松在积分理论、微分方程、概率论、级数理论等方面都有过较大的贡献。 1781年6月21日泊松生于法国卢瓦雷省皮蒂维耶,1840年4月25日卒于巴黎索镇。泊松的父亲是退役军人,退役后在村里作小职员,法国革命爆发时任村长。泊松最初奉父命学医,但他对医学并无兴趣,不久便转向数学。 1798年泊松进入巴黎综合工科学校深造,成为拉格朗日、拉普拉斯的得意门生。1800年泊松毕业时因学习成绩优异,而且研究论文也很优秀,他得到拉普拉斯和拉格朗日的赏识,在拉普拉斯的大力推荐下,他被留校任教。1802年任巴黎理学院教授,1806年接替付立叶任该校教授。 决定了泊松一生道路的数学趣题 据说泊松在青年时代研究过一个有趣的数学游戏:某人有12品脱啤酒一瓶(品脱是英容量单位,1品脱=0.568升),想从中倒出6品脱。但是他没有6品脱的容器,只有一个8品脱的容器和一个5品脱的容器。怎样的倒法才能使5品脱的容器中恰好装好了6品脱啤酒?想不到的是,对这个数学游戏的研究竟决定了泊松一生的道路。从此,他决心要当一位数学家。由于他的刻苦努力,他终于实现了自己的愿望。这个数学游戏有两种不同的解法,如下面的两个表所示。 第一种解法: 12 12 4 4 9 9 1 1 6 8 0 8 3 3 0 8 6 6 5 0 0 5 0 3 3 5 0 第二种解法: 12 12 4 0 8 8 3 3 11 11 6 6 8 0 8 8 0 4 4 8 0 1 1 6 5 0 0 4 4 0 5 1 1 0 5 0 泊松是法国第一流的分析学家。年仅18岁他就发表了一篇关于有限差分的论文,受到了勒让德的好评。泊松工作的特色是应用数学方法研究各种力学和物理学问题,因此他在数学和物理学两个领域都取得到丰硕的成果,作出了重要的贡献。数学家贝尔说:“泊松知道怎样做到举止非常高贵”。 泊松一生都对摆的研究非常感兴趣 泊松一生都对摆的研究非常感兴趣,他的科学生涯是从研究微分方程及其在摆的运动和声学理论中的应用开始的。直到晚年,他仍用大部分时间和精力从事摆的研究。他为什么对摆如此着迷?有一个传说,泊松小时候由于身体孱弱,他的母亲把他托给一个保姆照料,保姆一

二项分布、泊松分布和正态分布的区别及联系

二项分布、泊松分布和正态分布的区别及联系 二项分布、泊松分布和正态分布的区别及联系?被浏览8,9732 个回答猴子微信公众号:猴子聊人物之前你已经了解概率的基础知识(如果还不知道概率能干啥,在生活中有哪些应用的例子,可以看我之前的《投资赚钱与概率》)。 今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看,还没有人令我满意的答案,因为其他人多数是在举数学推导公式。我这个人是最讨厌数学公式的,但是这并不妨碍我用统计概率思维做很多事情。相比熟悉公式,我更想知道学的这个知识能用到什么地方。可惜,还没有人讲清楚。今天,就让我来当回雷锋吧。 首先,你想到的问题肯定是:1. 什么是概率分布?2. 概率分布能当饭吃吗?学了对我有啥用?好了,我们先看下:什么是概率分布? 1. 什么是概率分布?要明白概率分布,你需要知道先两个东东:1)数据有哪些类型2)什么是分布数据类型(统计学里也叫随机变量)有两种。第1种是离散数据。离散数据根据名称很好理解,就是数据的取值是不连续的。例如掷硬币就是一个典型的离散数据,因为抛硬币的就2种数值(也就是2种结果,要么是正面,要么是反面)。你可以把离散数据想象成一块一块垫脚石,你可以从一个数值调到另一个数

值,同时每个数值之间都有明确的间隔。 第2种是连续数据。连续数据正好相反,它能取任意的数值。例如时间就是一个典型的连续数据1.25分钟、1.251分钟,1.2512分钟,它能无限分割。连续数据就像一条平滑的、连绵不断的道路,你可以沿着这条道路一直走下去。 什么是分布呢?数据在统计图中的形状,叫做它的分布。 其实我们生活中也会聊到各种分布。比如下面不同季节男人的目光分布.。 各位老铁,来一波美女,看看你的目光停在哪个分布的地方。美女也看了,现在该专注学习了吧。现在,我们已经知道了两件事情:1)数据类型(也叫随机变量)有2种:离散数据类型(例如抛硬币的结果),连续数据类型(例如时间)2)分布:数据在统计图中的形状现在我们来看看什么是概率。概率分布就是将上面两个东东(数据类型+分布)组合起来的一种表现手段:概率分布就是在统计图中表示概率,横轴是数据的值,纵轴是横轴上对应数据值的概率。很显然的,根据数据类型的不同,概率分布分为两种:离散概率分布,连续概率分布。那么,问题就来了。为什么你要关心数据类型呢?因为数据类型会影响求概率的方法。对于离散概率分布,我们关心的是取得一个特定数值的概率。例如抛硬币正面向上的概率为:p(x=正面)=1/2而对于连续概率分布来说,我们无法给出每一个数值的概率,因为我们不可能列举每一

正确理解泊松分布

正确理解泊松分布 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。虽然那个时候大家都会背“当试验的次数趋于无穷大,而乘积np固定时,二项分布收敛于泊松分布”,大部分的教科书上也都会给出这个收敛过程的数学推导,但是看懂它和真正的理解还有很大距离。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18XX年由贝尔发明,一台电话由几个部分构成……”(泊松分布在18XX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。什么是排队论?比如我们去每天食堂打饭,最头疼的一个问题就是排队,之所以要排队是因为食堂打饭的大叔有限,假设学校有1000个学生,而食堂恰好配了1000个大叔和打饭的窗口,那么就永远不会有人排队。但是出于经营成本方面的考虑食堂通常不会这么干,因此如何控制窗口的数量并且保证学生不会因为排队时间太长而起义是一门很高深的学问。 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:比如在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。 也就是在单位时间内有k个学生到达的概率为: 其中为单位时间内学生的期望到达数。 问题是“这个式子是怎么来的呢?”——我们知道泊松分布是二项分布满足某种条件的一个特殊形式,因此可以先从简单的二项分布入手,寻找两者之间的联系。

如何使用excel计算概率论一些题目

如何使用excel 计算概率论一些题目 简单介绍一些 1.1.1 t 分布 Excel 计算t 分布的值(查表值)采用TDIST 函数,格式如下: TDIST (变量,自由度,侧数) 其中: 变量(t ):为判断分布的数值; 自由度(v ):以整数表明的自由度; 侧数:指明分布为单侧或双侧:若为1,为单侧;若为2,为双侧. 范例:设T 服从t (n-1)分布,样本数为25,求P (T >1.711). 已知t =1.711,n =25,采用单侧,则T 分布的值: =TDIST(1.711,24,1) 得到0.05,即P (T >1.711)=0.05. 若采用双侧,则T 分布的值: =TDIST(1.711,24,2) 得到0.1,即() 1.7110.1P T >=. 1.1.2 t 分布的反函数 Excel 使用TINV 函数得到t 分布的反函数,格式如下: TINV (双侧概率,自由度) 范例:已知随机变量服从t (10)分布,置信度为0.05,求t 2 05.0(10).输入公式 =TINV(0.05,10) 得到2.2281,即() 2.22810.05P T >=. 若求临界值t α(n ),则使用公式=TINV(2*α, n ). 范例:已知随机变量服从t (10)分布,置信度为0.05,求t 0.05 (10).输入公式 =TINV(0.1,10) 得到1.812462,即t 0.05 (10)= 1.812462. 1.1.3 F 分布 Excel 采用FDIST 函数计算F 分布的上侧概率1()F x -,格式如下: FDIST(变量,自由度1,自由度2) 其中: 变量(x ):判断函数的变量值; 自由度1(1n ):代表第1个样本的自由度; 自由度2(2n ):代表第2个样本的自由度. 范例:设X 服从自由度1n =5,2n =15的F 分布,求P (X >2.9)的值.输入公式 =FDIST(2.9,5,15)

泊松分布推导

泊松分布推导 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18XX年由贝尔发明,一台电话由几个部分构成……”(泊松分布在18XX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。什么是排队论?比如我们去每天食堂打饭,最头疼的一个问题就是排队,之所以要排队是因为食堂打饭的大叔有限,假设学校有1000个学生,而食堂恰好配了1000个大叔和打饭的窗口,那么就永远不会有人排队。但是出于经营成本方面的考虑食堂通常不会这么干,因此如何控制窗口的数量并且保证学生不会因为排队时间太长而起义是一门很高深的学问。 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:比如在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。 也就是在单位时间内有k个学生到达的概率为: 其中为单位时间内学生的期望到达数。 问题是“这个式子是怎么来的呢?”——我们知道泊松分布是二项分布满足某种条件的 一个特殊形式,因此可以先从简单的二项分布入手,寻找两者之间的联系。 二项分布很容易理解,比如一个牛仔一枪打中靶子的概率是p,如果我们让他开10枪,如果每击中一次目标就得1分,问他一共能得几分?虽然我们不能在牛仔射击前准确地预测出具体的得分k,但可以求出k的概率分布,比如k=9的概率是50%,k=8分的概率是30%……并且根据k的分布来判断他的枪法如何,这便是概率统计的思想。 具体计算的方法就是求出“得k分”的概率。比如“得9分”可以是“射失第1发,而命中其余的9发”,它的概率是p的9次方乘上1-p。 X O O OO O OOOO O X O OOOOOOO O O X O OOOOOO …… 根据组合数性质,在种情况下,牛仔都可以得到9分。因此牛仔“得9分”的概率。 同理,“得k分”的概率就是。而对于一个神枪手(p=1)来讲,他“得 10分”的概率就是1。 二项分布和泊松分布最大的不同是前者的研究对象是n个离散的事件(10次射击),而后者考察的是一段连续的时间(单位时间)。因此泊松分布就是在二项分布的基础上化零为整。 如果我们把单位时间划分成n个细小的时间片,假设在每个时间片内牛仔都在射击,只

简单理解泊松分布

正确理解泊松分布 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。虽然那个时候大家都会背“当试验的次数趋于无穷大,而乘积np 固定时,二项分布收敛于泊松分布”,大部分的教科书上也都会给出这个收敛过程的数学推导,但是看懂它和真正理解还有很大距离。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。所以现在的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。什么是排队论?比如我们每天去食堂打饭,最头疼的一个问题就是排队,之所以要排队是因为食堂打饭的大叔有限,假设学校有1000个学生,而食堂恰好配了1000个大叔和打饭的窗口,那么就永远不会有人排队。但是出于经营成本方面的考虑食堂通常不会这么干,因此如何控制窗口的数量并且保证学生不会因为排队时间太长而起义是一门很高深的学问。 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:比如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。 也就是在单位时间内有k 个学生到达的概率为: ,...1,0,! )(==-k k e k f k λλ 其中λ为单位时间内学生的期望到达人数。 问题是“这个式子是怎么来的呢?”——我们知道泊松分布是二项分布满足某种条件的一个特殊形式,因此可以先从简单的二项分布入手,寻找两者之间的联系。 二项分布很容易理解,比如一个牛仔一枪打中靶子的概率是p ,如果我们让他开10枪,如果每击中一次目标就得一分,问他一共能得几分?虽然我们不能在牛仔射击前准确地预测出具体的得分k ,但可以求出k 的概率分布,比如k=9的概率是50%,k=8的概率是30%……并且根据k 的分布来判断他的枪法如何,这便是概率统计的思想。 具体计算的方法就是求出“得k 分”的概率。比如“得9分”可以是“射失第一发,而命中其余的9发”,它的概率是p 的9次方乘上(1-p ),当然,可能情况不只这种,我们用X 代表“没命中”,O 代表“命中”,“得9分”所有的可能的情况如下: XOOOO OOOOO OXOOO OOOOO OOXOO OOOOO

《交通工程学》习题解(2-5章)

第二章 交通特性 2-1下表为某高速公路观测交通量,试计算: (1)小时交通量;(2)5min 高峰流率;(3)15min 高峰流率;(4)15min 高峰小时系数。 解:⑴ 小时交通量: h Q /2493195 190210195201205220219232217208201辆=+++++++++++= ⑵ 5min 高峰流率: h Q /27845 60 2325辆=?= ⑶ 15min 高峰流率: h Q /268415 60 )220219232(15辆=? ++= ⑷ 15min 高峰小时系数: 929.04 6712493 15 =?= PHF 2-2某公路需进行拓宽改造,经调查预测在规划年内平均日交通量为50000辆(小汽车)/d ,设计小时系 数K=17.86x -1.3 -0.082,x 为设计小时时位(x 取30),取一条车道的设计通行能力为1500辆(小汽车)/小时,试问该道路需要几车道。 解:已知: % 26.131326.0082.03086.17082.086.1730 ,/h 1500C ,/d 50000AADT 3 .13.11==-?=-====--x K x 辆辆 设计小时交通量: h K AADT DHV /66301326.050000100辆=?=?= 车道数: 42.41500 6630 1===C DHV n 该道路需修6车道。 注:此题5.0=D K 。 如果6.0=D K ,3.5=n 。 2-3在一条24小时Km 长的公路段起点断面上,在6min 内测得100辆汽车,车流量是均匀连续的,车速 V=20km/h ,试求Q ,h t ,h s ,K 以及第一辆车通过该路段所需的时间t 。 解: 1000606 100 =?= Q 辆/h 车头时距:6.31000/3600/3600===Q h t s/辆 车头间距:206.36 .3206.3=?== t d h V h m/辆 车流密度:5020/1000/1000===s h K 辆/km

相关文档
相关文档 最新文档