概率论与数理统计(经管类)
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随机变量的定义
分布律的定义
离散型随机变量在一区间上的概率
两点分布的定义
分布律的性质
二项分布的定义
泊松分布的定义
泊松定理
分布函数的概念
分布函数的性质
随机点落在一区间的概率
分布函数的计算—离散型
概率密度的性质
分布函数的计算—连续型
连续型随机变量在一区间的概率
分布函数与概率密度的关系
均匀分布的定义
指数分布的定义
正态分布的定义
正态分布的标准化
标准正态分布函数的特点
3σ准则
离散型随机变量函数的分布
连续型随机变量的分布函数法
连续型随机变量函数的公式法
 
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常用离散分布--泊松分布

  定义 若一个随机变量的概率分布为

    

则称服从参数为的泊松分布,记为

 或 .

  泊松分布的图形特征如下图所示.

    注:历史上,泊松分布是作为二项分布的近似,于1837年由法国数学家泊松引入的.

  泊松分布是概率论中最重要的几个分布之一. 实际问题中许多随机现象服从或近似服从泊松分布.

  泊松分布产生的一般条件:

  在自然界和现实生活中,常遇到在随机时刻出现的某种事件. 把随机时刻相继出现的事件所形成的序列称为随机事件流. 若随机事件流具有平稳性、无后效性、普通性,则称该事件流为泊松事件流(泊松流). 这里,

  平稳性--在任意时间区间内,事件发生次()的概率只依赖于区间长度而与区间端点无关.

  无后效性--在不相重叠的时间段内,事件的发生相互独立.

  普通性--如果时间区间充分小,事件出现两次或两次以上的概率可忽略不计.

  下列事件都可视为泊松流:

    某电话交换台一定时间内收到的用户的呼叫数;

    到某机场降落的飞机数;

    某售票窗口接待的顾客数;

    一纺锭在某一时段内发生断头的次数;

对泊松流,在任意时间间隔内,事件发生的次数服从参数为的泊松分布,称为泊松流的强度.

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