我们应该怎样看待泊松分布？？？到底什么泊松分布？？？1。

最新推荐文章于 2024-08-08 19:26:43 发布
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分类专栏： 概率论
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疑问：


1.什么是泊松分布？？？ 泊松分布是离散变量的分布还是连续性变量的分布？？？

2.在什么情况下会遵从泊松分布？？？

3.研究泊松分布有什么意义？？？

4.我们应该怎样理解泊松分布？？？

5.下面这句话是什么意思？？？如何理解？？？

：：当试验的次数趋于无穷大，而乘积 np 固定时，二项分布收敛于泊松分布


6.泊松分布能拿来干嘛？？？



【AI知识点】泊松分布（Poisson Distribution）
AI完全体
10-05 3099
泊松分布（Poisson Distribution） 是统计学和概率论中的一种离散概率分布，通常用于描述在固定时间或空间内，某个事件发生的次数。该分布适用于稀有事件的建模，特别是当事件发生是独立的、随机的，且发生的平均速率是恒定的。在现实生活和机器学习中都有广泛的应用。
泊松分布的通俗理解、推导与应用
Smilecoc的博客
04-22 2万+
泊松分布的通俗理解，推导与应用
甜在心馒头店通过泊松分布解决备货烦恼
weixin_40752830的博客
07-17 5734
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？马同学通过泊松分布帮助甜在心馒头店解决备货烦恼
如何通俗理解泊松分布？
weixin_30556959的博客
12-26 222
https://blog.youkuaiyun.com/ccnt_2012/article/details/81114920 转载于:https://www.cnblogs.com/jeasonit/p/10179085.html
泊松分布的关键理解
孙敏刚的机器世界
07-14 1270
泊松分布定义： P(X=k) = （e ^ -λ） * （λ ^k） / k!    λ >0   λ =np 实际上泊松过程来自于二项公布式当实验次数n 趋于无穷时求极限的推导式。 对于n趋于无穷的理解： 对于λ 的理解： λ =np   如果λ 是在一个小时内通过车辆的均值，如果把n理解成时间粒度，那么当n的单位是分钟时值为60，单位为秒时值为3600，随着
如何看待第三代神经网络SNN？详解脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法 原创
极市平台的技术博客
03-30 2万+
SNN详解：架构原理、数据集和训练方法
钣金件设计力学分析关键点：如何确保结构稳定性？
# 摘要 钣金件设计力学分析是确保产品性能与质量的重要环节。本文首先概述了钣金件设计中的力学分析原则，并介绍了钣金件力学理论基础，包括材料力学性质、结构力学基本概念及稳定性理论。随后，针对结构稳定性，...
概率分布
lin360580306的博客
04-23 1万+
概率在机器学习中起着重要的作用，概率表示的是事件发生的频率。偏频派认为，事情发生的概率是固定的，给与的样本越多，求得的概率的正确率越高。而贝叶斯派则认为，事情发生的概率是服从一定分布的，是不确定的。
C 代码 演示费曼-Kac算法的使用 通过平均求解一维区间内的泊松方程 到边界的随机路径.rar
11-13
在这个案例中，我们关注的是如何利用C++和C语言来演示这个算法在解决一维区间内的泊松方程问题，特别是如何通过随机路径将其平均化到边界。 首先，我们需要理解泊松方程的基本概念。泊松方程是一个二阶线性偏微分...
泊松分布的直观理解
cxp180924love的专栏
03-24 1167
正确理解泊松分布 很多人在上概率论这门课的时候就没搞明白过泊松分布到底是怎么回事，至少我就是如此。虽然那个时候大家都会背“当试验的次数趋于无穷大，而乘积np固定时，二项分布收敛于泊松分布”，大部分的教科书上也都会给出这个收敛过程的数学推导，但是看懂它和真正的理解还有很大距离。如果我们学习的意义是为了通过考试，那么我们大可停留在“只会做题”的阶段，因为试卷上不会出现“请发表一下你对泊松公式的看法”
泊松(Poisson)分布
qq_35328355的博客
08-08 9113
泊松(Poisson)分布的直观理解是，在一个单位时间或者空间间隔内，随机事件发生次数的概率。比如：每个小时出生的婴儿数量每分钟人类心脏的跳动次数空气中每立方米中氧气分子的数量高速公路上每公里汽车的数量泊松模型是最基本的计数模型，本章我们重点讨论泊松模型，再后续的章节中再讨论其它的计数模型。
泊松分布的现实意义
studyvcmfc的专栏
02-08 1076
https://www.zhihu.com/question/26441147 上文其极限的证明如下 https://www.zhihu.com/question/51427107
什么时候使用泊松分布
miaoyibo12的博客
12-21 6174
什么时候使用泊松分布？泊松分布性质判断 泊松分布性质 在任意两个相等长度的区间上，事件发生的概率相等； 可以理解为任意两个区间发生1次事件的概率相等，或发生同样次数的概率相等。 事件在某一区间上是否发生与事件在其他区间上是否发生是独立的； 判断 相比其他统计学指标，计算泊松分布概率需要提前知道的参数要少的多：只需要知道某一区间上事件发生次数的平均值，当然前提是场景要满足泊松分布的性质。 比如，...
【泊松定理】
要把所有那些负面的信息当做对自身行为的评价，而不是对自身价值的评判。
07-03 2901
核心知识如下图：
泊松分布详解
jakkiejinn的博客
03-28 1万+
泊松分布是用来描述在一指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布。
如何理解泊松分布(Poisson Distribution)
热门推荐
xian__xian的博客
01-07 8万+
本文将介绍泊松分布的基本概念、推导、应用，以及泊松定理，附有几道练习题，希望帮助大家掌握泊松分布 泊松分布(Poission Distribution) 【泊松分布是以其发表者Poission命名的】 随机变量X服从参数为λ的泊松分布，记作 X∼π(λ)X\sim\pi(\lambda)X∼π(λ) 其分布律为 P{X=k}=λke−λk!,k=0,1,2,… P\{X=k\}=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}, k=0,1,2,… P{X=k}=k!λke−λ​,k=0,
泊松分布及应用
默默前行
12-21 1757
泊松分布是一种描述单位时间内随机事件发生次数的概率分布。PXkλkk!λk​e−λk012其中，kkk表示随机事件发生的次数，它是一个非负整数。λ\lambdaλ表示随机事件发生的平均次数，它是一个正实数。λ\lambdaλ既是泊松分布的参数，也是泊松分布的期望值和方差。PX15101515!
评论分散dispersion
最新发布
03-26
### 计算或评估评论分散度的方法 #### 定义与背景 在统计学中，过离散（overdispersion）是指观测变量的实际方差大于理论分布预测的方差的情况。对于泊松分布而言，均值和方差理论上相等[^1]。如果实际数据中的方差超过了这一假设，则表明存在过离散现象。 #### 方法概述 为了计算或评估评论的分散度，可以采用以下几种方法： 1. **基于泊松回归模型检测过离散** 泊松回归是一种常用的建模工具，用于分析计数型数据。当使用泊松回归拟合数据时，可以通过比较残差偏差（deviance residual）与自由度来判断是否存在过离散。具体来说，如果残差偏差除以自由度的结果明显大于1，则可能意味着数据具有过离散特性。 2. **负二项分布替代泊松分布** 如果确认数据确实表现出明显的过离散特征，那么可以用负二项分布代替泊松分布来进行更精确的建模。负二项分布允许额外的一个参数控制方差大小，从而更好地适应实际情况下的变异性。 3. **广义估计方程 (GEE) 或混合效应模型** 对于某些复杂结构的数据集，比如重复测量或者聚类样本，可以考虑应用广义估计方程(GEE)[^4]或是随机效应/混合效应模型来处理潜在的空间自相关性和个体间差异带来的影响。 4. **四分位距(IQR)** 另一种简单直观的方式就是利用非参数统计量——四分位距(interquartile range, IQR)，即上四分位数减去下四分位数所得之差值作为衡量数据集中趋势附近散布情况的一种指标[^3]。尽管这种方法并不直接针对概率分布形式做调整，但它提供了一个稳健的角度来看待数据变化幅度而不受极端值过多干扰的影响。 5. **其他高级技术** - 使用贝叶斯框架构建更为灵活的概率模型； - 应用机器学习算法探索隐藏模式并量化不确定性水平； 以下是通过Python实现基本版本的代码示例: ```python import numpy as np from scipy.stats import poisson, nbinom def calculate_overdispersion(data): """Calculate overdispersion using ratio of variance to mean.""" var = np.var(data, ddof=1) mu = np.mean(data) return var / mu # Example usage with simulated Poisson-distributed data np.random.seed(0) data_poisson = poisson.rvs(mu=5, size=100) print(f"Poisson Data Dispersion Ratio: {calculate_overdispersion(data_poisson)}") # Simulate Negative Binomial Distributed Data for comparison n, p = 5., 0.8 data_nb = nbinom.rvs(n=n, p=p, size=100) print(f"Negative Binomial Data Dispersion Ratio: {calculate_overdispersion(data_nb)}") ``` 上述脚本展示了如何分别生成服从泊松分布及负二项分布的数据序列，并据此估算各自的离散比率。 ---
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