泊松分布的λ和e是什么意思?公式是怎么来的?

泊松分布的λ和e是什么意思?公式是怎么来的?
泊松分布的λ和e是什么意思?公式是怎么来的?

泊松分布的λ和e是什么意思?公式是怎么来的?
率论中常用的一种离散型概率分布.若随机变量nbsp;Xnbsp;只取非负整数值,取k值的概率为λke-l/k!(记作Pnbsp;(k；λ),其中k可以等于0,1,2,则随机变量Xnbsp;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Pnbsp;(λ)中只有一个参数λnbsp;,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nbsp;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.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.nbsp;nbsp;nbsp;泊松分布（Poissonnbsp;distribution）,台译卜瓦松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discretenbsp;probabilitynbsp;distribution）,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denisnbsp;Poisson）在1838年时发表.nbsp;泊松分布的概率密度函数为：nbsp;P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;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率.nbsp;泊松分布适合于描述单位时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等等.nbsp;nbsp;(Poissonnbsp;distribution）,-{zh-cn:台译卜瓦松分布;zh-tw:也译为布瓦松分布,布阿松分布,波以松分布等}-,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discretenbsp;probabilitynbsp;distribution）,由法国数学家（Siméon-Denisnbsp;Poisson）在1838年时发表.nbsp;nbsp;泊松分布的概率密度函数为：nbsp;nbsp;:P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;nbsp;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率.nbsp;nbsp;泊松分布适合于描述单位时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等等.nbsp;nbsp;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：nbsp;nbsp;nbsp;P（x）=（mx/x!）e-mnbsp;nbsp;称为泊松分布.例如采用0.05J/m2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：nbsp;nbsp;P（0）＝e-3＝0.05；nbsp;nbsp;P（1）=（3/1!）e-3=0.15；nbsp;nbsp;P（2）=（32/2!）e-3=0.22；nbsp;nbsp;P（3）=0.22；nbsp;nbsp;P（4）=0.17；……nbsp;nbsp;P（0）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/m2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P（1）,P（2）……就意味着全部死亡的概率.

率论中常用的一种离散型概率分布。若随机变量nbsp;Xnbsp;只取非负整数值，取k值的概率为λke-l/k!(记作Pnbsp;(k；λ)，其中k可以等于0，1，2，则随机变量Xnbsp;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Pnbsp;(λ)中只有一个参数λnbsp;，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...

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率论中常用的一种离散型概率分布。若随机变量nbsp;Xnbsp;只取非负整数值，取k值的概率为λke-l/k!(记作Pnbsp;(k；λ)，其中k可以等于0，1，2，则随机变量Xnbsp;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Pnbsp;(λ)中只有一个参数λnbsp;，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nbsp;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。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。nbsp;nbsp;nbsp;泊松分布（Poissonnbsp;distribution），台译卜瓦松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discretenbsp;probabilitynbsp;distribution），由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denisnbsp;Poisson）在1838年时发表。nbsp;泊松分布的概率密度函数为：nbsp;P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;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率。nbsp;泊松分布适合于描述单位时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等等。nbsp;nbsp;(Poissonnbsp;distribution），-{zh-cn:台译卜瓦松分布;zh-tw:也译为布瓦松分布，布阿松分布，波以松分布等}-，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discretenbsp;probabilitynbsp;distribution），由法国数学家（Siméon-Denisnbsp;Poisson）在1838年时发表。nbsp;nbsp;泊松分布的概率密度函数为：nbsp;nbsp;:P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;nbsp;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率。nbsp;nbsp;泊松分布适合于描述单位时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等等。nbsp;nbsp;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：nbsp;nbsp;nbsp;P（x）=（mx/x！）e-mnbsp;nbsp;称为泊松分布。例如采用0.05J/m2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：nbsp;nbsp;P（0）＝e-3＝0.05；nbsp;nbsp;P（1）=（3/1！）e-3=0.15；nbsp;nbsp;P（2）=（32/2！）e-3=0.22；nbsp;nbsp;P（3）=0.22；nbsp;nbsp;P（4）=0.17；……nbsp;nbsp;P（0）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/m2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P（1），P（2）……就意味着全部死亡的概率。 查看原帖>>

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