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泊松

發布時間: 2021-06-25 06:48:19

⑴ 泊松分布 讀音

泊字有兩個讀音。松只有一個讀音【song】.
[ bó ]
1.停船靠岸:~船。~位(航運上指港區能停靠船泊的位置)。停~。
2.停留:飄~。
3.〔落(luò)~〕見「落1」。
4.安靜:淡~(亦作「澹泊」)。
[ pō ]
湖:湖~。水~。血~(一大灘血)。
相關組詞
淡泊、 停泊、 飄泊、 漂泊 、泊車、 湖泊、 落泊、 灣泊、 泊位、 錨泊 、澹泊、 血泊 、泊地 、寄泊等等。
另外,有地方口語口音對這個字也有不同讀法,有讀百的有讀坡的有讀伯的有讀博的...

⑵ poisson分布是什麼

泊松分布是一種統計與概率學里常見到的離散概率分布,由法國數學家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年時發表。

泊松分布的概率函數為:


poisson分布的事例

在實際事例中,當一個隨機事件,例如某電話交換台收到的呼叫,來到某停車場的乘客,某物體物質發射出的粒子,顯微鏡下某某區域中的白血球等等,以固定的平均瞬時速度λ(或稱密度)隨機且獨立地出現時,那麼此事件在單位時間(面積或體積)內部出現的次數或個數就近似地服從泊松分布。

因此泊松分布在管理科學,運籌學以及自然科學的某些問題中都佔有重要的地位。

泊松分布是最重要的離散分布之一,它多出現在當X表示在一定的時間或空間內出現的事件個數這種場合。在一定時間內某交通路口所發生的事故個數,是一個典型的例子。

⑶ 泊松分布

「若時間t內到達的人數服從 λt 的poission分布,那麼個間隔時間序列服從λ的指數分布,第n個人到達時刻服從參數為n,λ的伽馬分布」
poission分布與指數分布互為逆過程。

⑷ 泊松的介紹

西莫恩·德尼·泊松(Simeon-Denis Poisson 1781~1840)法國數學家、幾何學家和物理學家。1781年6月21日生於法國盧瓦雷省的皮蒂維耶,1840年4月25日卒於法國索鎮。1798年入巴黎綜合工科學校深造。受到拉普拉斯、拉格朗日的賞識。1800年畢業後留校任教,1802年任副教授,1806年任教授。1808年任法國經度局天文學家。1809年巴黎理學院成立,任該校數學教授。1812年當選為巴黎科學院院士。泊松的科學生涯開始於研究微分方程及其在擺的運動和聲學理論中的應用。他工作的特色是應用數學方法研究各類物理問題,並由此得到數學上的發現。他對積分理論、行星運動理論、熱物理、彈性理論、電磁理論、位勢理論和概率論都有重要貢獻。他還是19世紀概率統計領域里的卓越人物。他改進了概率論的運用方法,特別是用於統計方面的方法,建立了描述隨機現象的一種概率分布──泊松分布。他推廣了「大數定律」,並導出了在概率論與數理方程中有重要應用的泊松積分。

⑸ 什麼情況下用泊松分布

泊松,Poisson分布,是一種統計與概率學里常見到的離散概率分布,由法國數學家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年時發表
在實際事例中,當一個隨機事件,例如某電話交換台收到的呼叫、來到某公共汽車站的乘客、某放射性物質發射出的粒子、顯微鏡下某區域中的白血球等等,以固定的平均瞬時速率λ(或稱密度)隨機且獨立地出現時,那麼這個事件在單位時間(面積或體積)內出現的次數或個數就近似地服從泊松分布P(λ)。因此,泊松分布在管理科學、運籌學以及自然科學的某些問題中都佔有重要的地位。(在早期學界認為人類行為是服從泊松分布,2005年在nature上發表的文章揭示了人類行為具有高度非均勻性。)
應用示例
泊松分布適合於描述單位時間(或空間)內隨機事件發生的次數。如某一服務設施在一定時間內到達的人數,電話交換機接到呼叫的次數,汽車站台的候客人數,機器出現的故障數,自然災害發生的次數,一塊產品上的缺陷數,顯微鏡下單位分區內的細菌分布數等等。
觀察事物平均發生m次的條件下,實際發生x次的概率,例如採用0.05J/㎡紫外線照射大腸桿菌時,每個基因組(~4×10核苷酸對)平均產生3個嘧啶二體。實際上每個基因組二體的分布是服從泊松分布的是未產生二體的菌的存在概率,實際上其值的5%與採用0.05J/㎡照射時的大腸桿菌uvrA-株,recA-株(除去既不能修復又不能重組修復的二重突變)的生存率是一致的。由於該菌株每個基因組有一個二體就是致死量,因此就意味著全部死亡的概率
泊松分布最常見的一個應用就是,它作為了排隊論的一個輸入。什麼是排隊論?比如我們去每天食堂打飯,最頭疼的一個問題就是排隊,之所以要排隊是因為食堂打飯的大叔有限,假設學校有1000個學生,而食堂恰好配了1000個大叔和打飯的窗口,那麼就永遠不會有人排隊。但是出於經營成本方面的考慮食堂通常不會這么干,因此如何控制窗口的數量並且保證學生不會因為排隊時間太長而起義是一門很高深的學問。
在一段時間t(比如1個小時)內來到食堂就餐的學生數量肯定不會是一個常數(比如一直是200人),而應該符合某種隨機規律:比如在1個小時內來200個學生的概率是10%,來180個學生的概率是20%……一般認為,這種隨機規律服從的就是泊松分布。

⑹ 泊松分布定義是什麼

若隨機變數
X
只取非負整數值,取k值的概率為λke-l/k!(記作P
(k;λ),其中k可以等於0,1,2,則隨機變數X
的分布稱為泊松分布,記作P(λ)。

⑺ 泊松分布的現實意義是什麼,為什麼現實生活多數服從於泊松分布

先說結論:泊松分布是二項分布n很大而p很小時的一種極限形式二項分布是說,已知某件事情發生的概率是p,那麼做n次試驗,事情發生的次數就服從於二項分布。泊松分布是指某段連續的時間內某件事情發生的次數,而且「某件事情」發生所用的時間是可以忽略的。例如,在五分鍾內,電子元件遭受脈沖的次數,就服從於泊松分布。假如你把「連續的時間」分割成無數小份,那麼每個小份之間都是相互獨立的。在每個很小的時間區間內,電子元件都有可能「遭受到脈沖」或者「沒有遭受到脈沖」,這就可以被認為是一個p很小的二項分布。而因為「連續的時間」被分割成無窮多份,因此n(試驗次數)很大。所以,泊松分布可以認為是二項分布的一種極限形式。因為二項分布其實就是一個最最簡單的「發生」與「不發生」的分布,它可以描述非常多的隨機的自然界現象,因此其極限形式泊松分布自然也是非常有用的。

⑻ 泊松分布

可靠性中常用的概率分布

名稱記號 概率分布及其定義域、參數條件 均值E(X) 方差D(X) 圖形
泊松分布P(λ)
λ
λ

泊松分布:一個系統,在運行過程中由於負載超出了它所能允許的范圍造成失效,在一段運行時間內失效發生的次數X是一隨機變數,當這隨機變數有如下特點時,X服從泊松分布。特點1:當時間間隔取得極短時,智能有0個或1個失效發生;特點2:出現一次失效的概率大小與時間間隔大小成正比,而與從哪個時刻開始算起無關;特點3:各段時間出現失效與否,是相互獨立的。例如:飛機被擊中的炮彈數,大量螺釘中不合格品出現的次數,數字通訊中傳輸數字中發生的誤碼個數等隨機變數,就相當近似地服從泊松分布。