泊松分布简要介绍

简介: 泊松分布简要介绍

泊松分布是一种常见的离散概率分布,它用于描述某个时间段或区域内随机事件发生的次数。它得名于法国数学家西蒙·丹尼·泊松。

泊松分布的概率质量函数表示某个时间段或区域内事件发生次数的概率。如果随机变量 X 服从泊松分布,记作 X ~ Poisson(λ),其中 λ 是一个正实数,表示单位时间或单位区域内事件的平均发生次数。泊松分布的概率质量函数为:

P(X = k) = e^(-λ) * (λ^k) / k!

其中,e 是自然对数的底数,k 是非负整数。

泊松分布的特点有:

1. 独立性:事件之间的发生是相互独立的。

2. 稀有性:在一个相对较长的时间段或大的区域内,事件的发生概率相对较小。

3. 平稳性:在相同的时间段或区域内,事件的平均发生次数是恒定的。

4. 无记忆性:过去的事件发生与未来的事件发生是独立的。

泊松分布在很多实际问题中都有应用,比如:

1. 电话呼叫中心在某个时间段内收到的呼叫次数。

2. 汽车在一段时间内经过一个交叉口的次数。

3. 网站在一天内接收到的访问请求次数。

通过泊松分布,可以对这些事件的概率进行建模和分析,从而有助于做出合理的决策和预测。


相关文章
|
2天前
时间序列分析实战(十一):ECM误差修正模型
时间序列分析实战(十一):ECM误差修正模型
|
2天前
|
算法 数据可视化
R语言中的模拟过程和离散化:泊松过程和维纳过程
R语言中的模拟过程和离散化:泊松过程和维纳过程
|
2天前
|
数据可视化 Python
PYTHON 贝叶斯概率推断序列数据概率和先验、似然和后验图可视化
PYTHON 贝叶斯概率推断序列数据概率和先验、似然和后验图可视化
|
2天前
|
算法 Java 图计算
图计算中的最短路径算法是什么?请解释其作用和常用算法。
图计算中的最短路径算法是什么?请解释其作用和常用算法。
25 0
|
5月前
|
算法 数据挖掘 API
贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点:贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛
贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点:贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛
56 1
贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点:贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛
|
机器学习/深度学习 算法 Python
机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中混杂度数值度量的Python编程实现(信息熵和基尼系数的计算)
顾名思义,所谓混杂度就是指无序程度,一般使用“信息熵”(香浓熵)或者“及逆序数进行度量”。本文介绍及其学习决策树算法中混杂度数值度量的Python编程实现
151 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 BI
【机器学习】支持向量机(SVM)——软间隔线性不可分(理论+图解+公式推导)
【机器学习】支持向量机(SVM)——软间隔线性不可分(理论+图解+公式推导)
127 0
【机器学习】支持向量机(SVM)——软间隔线性不可分(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习
高斯过程回归|机器学习推导系列(二十四)
高斯过程回归|机器学习推导系列(二十四)
448 0
高斯过程回归|机器学习推导系列(二十四)
计算与推断思维 十二、为什么均值重要
十二、为什么均值重要 原文:Why the Mean Matters 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在这个课程中,我们已经研究了几个不同的统计量,包括总编译距离,最大值,中位数和平均值。
1283 0