泊松分布

最近大家都在谈大数据，谈大数据时代传统的抽样技术是否已经失去意义，今天元素就给大家讲述统计学在传统领域的案例，看看传统统计概率理论如何以小博大，…

本文重点介绍分析中常用的六个重要分布，并解释它们的应用。

本篇文章介绍如何使用R语言中的这些函数进行假设检验。

本篇文章介绍如果使用R语言中的这些函数求解事件发生的概率。

内容介绍： 正态分布能用于近似泊松分布。泊松分布的参数是μ=λ，可以证明λ增加，泊松分布接近μ=σ2=λ的正态分布。因此，只要λ足够大，就可以将泊松分布看作是μ=σ2=λ的正态分布，然后可以用标准正态分布方法计算面积(概率)值。因为这样得到的概率值只是泊松概率真实值的近似，所以正态分布的这种应用称为泊松分布的正态近似。如下图所示，λ增大，概率曲线越接近正态分…

基础准备 泊松分布概率公式推导自二项分布，因为换一种角度来看待它，它就是二项分布；回顾泊松分布公式推导过程及应用案例请点击下方链接： 离散型随机变量概率分布— —泊松分布 背景介绍 泊松分布是一种在现实生活中运用比较广的离散型概率分布模型，它可以恰当的计算某些事件发生的概率，例如：工厂生产的电缆上出现的缺陷个数；1立方厘米血液中白细胞的个数；一辆崭新的汽车表…

上一篇文章中，我们介绍了离散型随机变量的二项分布，为了便于各位统子的知识串联和掌握，下面将介绍由二项分布公式到泊松分布公式的推导过程。 推导过程： 二项分布概率公式： 表示为X～B(n,p)（二项分布概率公式解释及应用实例，请见上一篇） 下面我们做以下假定条件： 一个事件在一段时间或空间内发生的平均次数或数学期望为λ； 我们将这段时间或空间分成n等份，在每一…

什么是泊松分布(Poisson Distribution)，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discrete probability distribution)，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表。