泊松分布的理由-搜答案-搜搜考试网

λ（poisson分布参数）的意义λ表示在一定时间（单位时间）内事件发生的平均次数.例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布,并且估计出平均人数为x人,这里poisson分布的参数就是平均

利用随机变量加法的计算公式如图证明泊松分布的再生性.再问：再问：最后那有问题呀再答：你记错了，我写的才是正确的。再问：OK了，谢谢

提示：二项分布的密度函数当N趋向无穷时等于泊松分布的密度函数.当中有些假设,一般概率论的书上有.我在网上找到下面一个文章,给你参考.

二项分布和Poisson分布均是常见的离散型分布,在分类资料的统计推断中有非常广泛的应用.　　一、二项分布的概念及应用条件　　1.二项分布的概念:　　如某实验中小白鼠染毒后死亡概率P为0.8,则生存概

泊松分布只有参数：λ------单位时间内到来的平均个数.比如说平均每小时来五辆车.则λ=5

展开来算,估计你是不是没有算0的阶乘是1,0.8的0次方也是1...其他我觉得应该可以算出来

令T=X+Y+Z,先求x+y+z再问：泊松分布是离散型.再答：再问：能说下从第一个P(T)到第二个P(T)怎么来的吗?而且下面的式子是怎么算的啊?再答：

再问：能不能解释下呢，谢谢！再答：

首先写出似然函数LL=∏p(xi)=∏{[(λ^xi)/(xi!)]·e^(-λ)}=e^(-nλ）·∏{[(λ^xi)/(xi!)]=e^(-nλ）·λ^（∑xi)·∏1/(xi!)然后对似然函数取

可以证明,并且这些柏松分布各自的参数还不一样.设X1服从参数为λ1的柏松分布,设X2服从参数为λ2的柏松分布.则对于任意非负整数k,有P(X1=k)=e^(-λ1)*λ1^k/k!P(X2=k)=e^

按你提供的,曼联6个主场平均进2球,那么总共进了12个球,曼城6个客场平均进1个,那就是6个!所以应该是12:6,化简得2:1.不知道对不对,如果不对请谅解!

matlab 泊松分布

举个例子：lambda=2;r=poissrnd(lambda,10000,1);mean(r)%均值var(r)%方差y=poisspdf(r,lambda);%概率密度...功率谱应该可以用psd

也就是说每次点击完成购物的概率是0.2每一个的结果都相互独立,这是一个二项分布我们只要算出它的对立面的规律就知道它的概率了,也就是5次点击没有购物和只有一次购物得概率p(k＝0)＝1*(0.8^5)＝

泊松分布和指数分布的关系是：泊松店过程任意两点间的距离是服从指数分布的.

X服从P(λ1),则P(X=i)=[λ1^i/i!]*e(-λ1)X+Y=k,则Y=k-i,Y服从P(λ2),则P(Y=k-i)=[λ2^(k-i)/(k-i)!]*e^(-λ2)从而p(X+Y=k)

二项分布只有在n比较大时,才可以视为是泊松分布,所以二项分布的极限分布是泊松分布是正确的.泊松分布式离散的,和正态分布没有联系.从他们的方差和期望也可以看出差别很大.

π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ

为那个常数拉母它

(1)均值和方差都是3（2）概率为e^-2*3^2/2=9/2*e^-2如果你在学概率论的话,这是最基本的题吧,课本应该都有.