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清晨依恋静雪
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明月丶夜灬

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泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数,一块产品上的缺陷数,显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。 观察事物平均发生m次的条件下,实际发生x次的概率P(x)可用下式表示:称为泊松分布。例如采用㎡紫外线照射大肠杆菌时,每个基因组(~4×106核苷酸对)平均产生3个嘧啶二体。实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的,将取如下形式:……是未产生二体的菌的存在概率,实际上其值的5%与采用㎡照射时的大肠杆菌uvrA-株,recA-株(除去既不能修复又不能重组修复的二重突变)的生存率是一致的。由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量,因此就意味着全部死亡的概率。

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ai我家小乖

以前觉得概率论与数理统计这门课很难学,概念太抽象了-_-# 现在回炉再造试试泊松分布 它是一种常见的离散概率分布,泊松分布概率函数如下:其中,参数λ是单位事件(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 举几个例子,日常生活中,大量事件是有固定频率的。比如: 某医院平均每小时出生3个婴儿 某公司平均每10分钟接到1个电话 某超市平均每天销售4包xx牌奶粉 某网站平均每分钟有2次访问 它们的特点就是,我们可以预估这些事件的总数,但是没法知道具体的发生时间。 (是不是感觉上要好理解点了……) OK,我们再把时间这个参数也拉进来,于是概率函数变成了这样:t表示时间,比如1小时、2分钟…… 再来看看上面举的例子“某医院平均每小时出生3个婴儿”,则t=1,n=3,概率表示为P(N(1)=3)……而右边的λ,则表示事件的频率…… 那么,我们来看看接下来可能的概率: ①接下来两个小时,一个婴儿都不出生的概率 概率为,基本上不可能发生 ②接下来一小时,至少出生两个婴儿的概率是多少? P(N(1)≥2) = 1-P(N(1)=1)-P(N(1)=0)泊松分布在生产中解决的都是“为宜”的问题,即投入产出的权衡。在实际应用中,还可能会用到“累积概率”,即可以先求出k所对应的各个概率的大小,再计算累积概率的大小。 (累积概率的例子可自行百度) 可以看到一个现象,k每增加1,在k小于λ的时候,累积函数增加是很快的,而且每次增加的量比上一次增加的要多; 而k在越过λ之后,虽然开始还在增加,但每次增加的量比上一次增加的要少,而且会越来越少……(其实泊松分布还是挺有意思的)

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