⑴ 泊松分布 读音
泊字有两个读音。松只有一个读音【song】.
[ bó ]
1.停船靠岸：～船。～位（航运上指港区能停靠船泊的位置）。停～。
2.停留：飘～。
3.〔落（luò）～〕见“落1”。
4.安静：淡～（亦作“澹泊”）。
[ pō ]
湖：湖～。水～。血～（一大滩血）。
相关组词
淡泊、 停泊、 飘泊、 漂泊 、泊车、 湖泊、 落泊、 湾泊、 泊位、 锚泊 、澹泊、 血泊 、泊地 、寄泊等等。
另外，有地方口语口音对这个字也有不同读法，有读百的有读坡的有读伯的有读博的...
⑵ poisson分布是什么
泊松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。
泊松分布的概率函数为：
poisson分布的事例
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，来到某停车场的乘客，某物体物质发射出的粒子，显微镜下某某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速度λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么此事件在单位时间（面积或体积）内部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。
泊松分布是最重要的离散分布之一，它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。在一定时间内某交通路口所发生的事故个数，是一个典型的例子。
⑶ 泊松分布
“若时间t内到达的人数服从 λt 的poission分布，那么个间隔时间序列服从λ的指数分布，第n个人到达时刻服从参数为n，λ的伽马分布”
poission分布与指数分布互为逆过程。
⑷ 泊松的介绍
西莫恩·德尼·泊松（Simeon-Denis Poisson 1781～1840）法国数学家、几何学家和物理学家。1781年6月21日生于法国卢瓦雷省的皮蒂维耶，1840年4月25日卒于法国索镇。1798年入巴黎综合工科学校深造。受到拉普拉斯、拉格朗日的赏识。1800年毕业后留校任教，1802年任副教授，1806年任教授。1808年任法国经度局天文学家。1809年巴黎理学院成立，任该校数学教授。1812年当选为巴黎科学院院士。泊松的科学生涯开始于研究微分方程及其在摆的运动和声学理论中的应用。他工作的特色是应用数学方法研究各类物理问题，并由此得到数学上的发现。他对积分理论、行星运动理论、热物理、弹性理论、电磁理论、位势理论和概率论都有重要贡献。他还是19世纪概率统计领域里的卓越人物。他改进了概率论的运用方法，特别是用于统计方面的方法，建立了描述随机现象的一种概率分布──泊松分布。他推广了“大数定律”，并导出了在概率论与数理方程中有重要应用的泊松积分。
⑸ 什么情况下用泊松分布
泊松，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
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P(λ)。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。（在早期学界认为人类行为是服从泊松分布，2005年在nature上发表的文章揭示了人类行为具有高度非均匀性。）
应用示例
泊松分布适合于描述单位时间（或空间）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，一块产品上的缺陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。
观察事物平均发生m次的条件下，实际发生x次的概率，例如采用0.05J/㎡紫外线照射大肠杆菌时，每个基因组（～4×10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/㎡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，因此就意味着全部死亡的概率
泊松分布最常见的一个应用就是，它作为了排队论的一个输入。什么是排队论？比如我们去每天食堂打饭，最头疼的一个问题就是排队，之所以要排队是因为食堂打饭的大叔有限，假设学校有1000个学生，而食堂恰好配了1000个大叔和打饭的窗口，那么就永远不会有人排队。但是出于经营成本方面的考虑食堂通常不会这么干，因此如何控制窗口的数量并且保证学生不会因为排队时间太长而起义是一门很高深的学问。
在一段时间t（比如1个小时）内来到食堂就餐的学生数量肯定不会是一个常数（比如一直是200人），而应该符合某种随机规律：比如在1个小时内来200个学生的概率是10%，来180个学生的概率是20%……一般认为，这种随机规律服从的就是泊松分布。
⑹ 泊松分布定义是什么
若随机变量
X
只取非负整数值，取k值的概率为λke-l/k!(记作P
(k；λ)，其中k可以等于0，1，2，则随机变量X
的分布称为泊松分布，记作P(λ)。
⑺ 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
先说结论：泊松分布是二项分布n很大而p很小时的一种极限形式二项分布是说，已知某件事情发生的概率是p，那么做n次试验，事情发生的次数就服从于二项分布。泊松分布是指某段连续的时间内某件事情发生的次数，而且“某件事情”发生所用的时间是可以忽略的。例如，在五分钟内，电子元件遭受脉冲的次数，就服从于泊松分布。假如你把“连续的时间”分割成无数小份，那么每个小份之间都是相互独立的。在每个很小的时间区间内，电子元件都有可能“遭受到脉冲”或者“没有遭受到脉冲”，这就可以被认为是一个p很小的二项分布。而因为“连续的时间”被分割成无穷多份，因此n(试验次数)很大。所以，泊松分布可以认为是二项分布的一种极限形式。因为二项分布其实就是一个最最简单的“发生”与“不发生”的分布，它可以描述非常多的随机的自然界现象，因此其极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
名称记号 概率分布及其定义域、参数条件 均值E(X) 方差D(X) 图形
泊松分布P（λ）
λ
λ
泊松分布：一个系统，在运行过程中由于负载超出了它所能允许的范围造成失效，在一段运行时间内失效发生的次数X是一随机变量，当这随机变量有如下特点时，X服从泊松分布。特点1：当时间间隔取得极短时，智能有0个或1个失效发生；特点2：出现一次失效的概率大小与时间间隔大小成正比，而与从哪个时刻开始算起无关；特点3：各段时间出现失效与否，是相互独立的。例如：飞机被击中的炮弹数，大量螺钉中不合格品出现的次数，数字通讯中传输数字中发生的误码个数等随机变数，就相当近似地服从泊松分布。