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什么时候用泊松分布
泊松分布
的现实意义是
什么
,为什么现实生活多数服从于泊松分布?
答:
泊松分布其实就是二项分布的极限形式,
当二项分布中n很大,p很小,np适中的时候,就会近似泊松分布
。现实中有很多泊松分布的例子,比如火灾,每个可能发生火灾的地方算一个两点分布,具有发生火灾和不发生火灾两种可能,而这样可能发生火灾的地方非常非常多,即n趋近无穷大。而每个地方发生火灾的概率p又非常...
当n充分大时,二项分布在
什么
情况下近似于
泊松分布
?在什么情况下近似于正...
答:
【答案】:n→∞,p→0,np→λ时,二项分布极限为泊松分布
。应用时,n>50,p<0.05,可用泊松分布近似计算。n→∞时,由中心极限定理可知,二项分布极限为标准正态分布。应用时,n越大,近似计算结果越精确。
高数
泊松分布
,求指点!?
答:
当X~B(n,p),n较大(一般n≥20)、p较小、np=常数<5时,求P(X=k)时可用
泊松分布
P(λ)近似求解,其中λ=np。
多品种、小批量行业如何设置安全库存?(笔记2)
答:
平均值越大,泊松分布就越接近正态分布
,如下图(图中λ是平均值,用横轴表示,纵轴表示的是概率)。当平均值大于等于20时,泊松分布就成了正态分布。相对而言,当需求相对较频繁时,比如补货周期内的平均需求在5以上时,正态分布一般更可能适用;当低于5时,泊松分布一般更合适。二、简单法则来指导“...
在应用题中求概率时,
什么时候用
二项
分布
,什么时候用柏松分布、均匀分布...
答:
二项分布的项数比较多时,可以将其近似看成泊松分布
,其他的分布一般需要特别指出,毕竟这这些分布差异比较大。
柏松
分布
的费希尔信息量是
什么
?
答:
费希尔信息(Fisher Information)(有时简称为信息)是一种测量可观察随机变量X携带的关于模型X的
分布
的未知参数θ的信息量的方法。形式上,它是方差得分,或观察到的信息的预期值。在贝叶斯统计中,后验模式的渐近分布取决于Fisher信息,而不依赖于先验(根据Bernstein-von Mises定理,Laplace为指数族预测)...
请问一下
泊松分布
公式里的k是代表
什么
?取值的
时候
是根据什么取值得...
答:
p是成功的概率对么? 那么这个k是代表什么啊?只有概率密度函数才能用积分么? 二项
分布
可以用么? 追答 二项分布里,n是代表试验次数,p是成功的概率,而k代表试验成功的次数,所以k的范围可以从0到n取值~ 追问 那这些分步
什么时候用
哪个啊?比如指数分布和正态分布,是根据题目给出的已知量来判断么? 更多追问...
是谁证明每个人的指纹都是不一样的?
答:
由于基因的差异性造成的相同概率极低,一个指纹的传统细节点(分叉点、端点)在40-100个,而他们的位置占整体指纹面积的比例连千分之一都不到,相当于一个排列组合10万个点中取40~100个,c(100000,100),按照排列组合公式超过了人类总数。因此认为每个人指纹都不一样,其根本服从
泊松分布
。
大家有没有听说过这么一种说法
答:
而接着拉普拉斯在1812年出版的《概率的分析理论》中,首先明确地对概率作了古典的定义.另外,他又和数个数学家建立了关于「正态分布」及「最小二乘法」的理论.另一在概率论发展史上的代表人物是法国的泊松.他推广了伯努利形式下的大数定律,研究得出了一种新的分布,就是
泊松分布
.概率论继他们之后,其中心研究课题...
为
什么
公交车来的总比
时间
表上说的还久?
答:
我们往往将一段
时间
内到达公交车的数量假设为
泊松分布
,而公交车的间隔是指数分布的(下图)。如果从指数分布去考虑,我们等待的时间并不是均匀分布的。直观地说,我们到达等待时间更长的区间的可能性更大,因此我们等待的平均时间,并不是一个简单的算术平均值,而是一个加权平均值,而等待的时长也因此...
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