Poisson Distribution vs Binomial Distribution

本文探讨了在Binomial Distribution中当n非常大且p非常小时,该事件可以被视为Poisson Distribution的情况。通过将p设置为λ/n,可以得到Poisson Distribution的结果。文中还提供了一个实验结论,即在实际世界中的Binomial分布中,当n大于等于20且p小于等于0.05时,可以视为Poisson Distribution。

As it says if the "n" is very large andoppositely the "p" very small in a Binomial Distribution event, we can see this event as a Poisson Distribution.

At first, I have been confused. Why?

Google it and the wikipedia webside( to open a foreign web side is very hard and slow or even "404 Error"  in formal way ). Got it.

If you make the "p" as "λ/n", you would get the result as "Poisson Distribution".

We would like to use this conclusion:

Following is the "greating" process:


Proving Process【1】

It is so great.

Therehas aconclusion from those experiments: if the n>=20 or upper and the p<=0.05 or lower in thereal world's Binomial distribution, we can see it as Poisson Distribution--X~P(np).


References

[1]Wikipedia.Poisson Distribution.http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B3%8A%E6%9D%BE%E5%88%86%E5%B8%83.




【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现,构建了居民用电行为与电价变动之间的价格弹性模型,通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响,设计合理的峰谷电价方案,引导用户错峰用电,从而实现电网负荷的削峰填谷,提升电力系统运行效率与稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程,并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①研究居民用电行为对电价变化的响应特性;②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略;③实现需求响应下的电力负荷优化调度;④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解价格弹性建模与优化求解过程,同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景,如工业用户、商业楼宇等,进一步提升研究的广度与深度。
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