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二项分布就是poisson分布吗
二项分布
和
泊松分布
有什么区别
答:
二项分布
即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验,当试验次数为1时,二项分布服从0-1分布。
泊松分布
(Poisson distribution...
二项分布
和
泊松分布
的关系如何?
答:
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的计算。事实上,泊松分布正是由二项分布推导而来的。
泊松分布是
一种统计与概率学里常见到的离散几率分布,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...
泊松分布
,
二项分布
和双变量分布的区别
答:
1、分布特点不同: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
,其中每次试验的成功概率为p。它的概率函数为:而泊松分布的概率函数为:2、应用场景不同:二项分布在心理与教育研究中,主要用于解决含有机遇性质的问题。比如,选择题目的回答,判断对和错等。泊松分布适合于描述单位时间(...
你知道
泊松分布
、
二项分布
和负二项分布各有什么特性吗?
答:
泊松分布
、二项分布和负
二项分布都是
概率论中的重要分布,它们各自具有以下特点:1. 泊松分布:泊松分布适用于描述单位时间或单位面积内随机事件发生的次数。其特点是平均数等于方差,且当事件发生的概率较小、样本容量较大时,泊松分布可以近似地用于描述二项分布。泊松分布广泛应用于计算机网络、交通流量、...
泊松分布
的说明和比较
答:
Poisson分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式
,是两分类资料在n次实验中发生x次某种结果的概率分布。其概率密度函数为:P(x)=e-�0�8*�0�8x/x! x=0,1,2...n,其中e为自然对数的底,�0�8为总体均数,x为事件发生的阳性数。2. ...
泊松分布
与
二项分布
的关系
答:
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。
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·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表。应用场景如下: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...
二项分布
和
泊松分布
答:
这就证明了
二项分布
的极限
是泊松分布
,当 特别大, 特别小时,可以使用 来近似计算 。设随机变量 且相互独立,那么随机变量 证明:从二项分布定义的角度考虑,对于随机事件 , 表示在 次独立试验中事件...
概率
分布
问题
答:
Poisson分布是二项分布
n很大而P很小时的特殊形式,是两分类资料在n次实验中发生x次某种结果的概率分布。其概率密度函数为:P(x)=e-µ*µx/x! x=0,1,2...n,其中e为自然对数的底,µ为总体均数,x为事件发生的阳性数。2. Poisson分布的应用条件:医学领域中有很多稀有疾病(...
二项分布
、
泊松分布
和正态分布的区别及联系?
答:
总结起来,
二项分布
、
泊松分布
和几何
分布都是
离散概率的代表,它们分别处理固定次数的成功概率、独立事件的特定次数和首次成功尝试的次数问题。而正态分布则作为连续分布的典范,展示了数据分布的典型形态。这些分布为我们解决实际问题提供了有力的工具,是概率论中不可或缺的基础组成部分。
二项分布
、
泊松分布
、正态分布
答:
1秒钟内通过车的概率为μ/3600。 所以根据
二项分布
,概率为N!/k!/(N-k)!*k^(μ/N)*(N-K)^(1-μ/N) 其中N=3600 那么如果1秒钟也不够短呢?也许一秒钟内有好几辆车通过。于是让N取无穷大的极限,变成lim(n->∞)(N!/k!/(N-k)!*k^(μ/N)*(N-K)^(1-μ/N) )可...
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