泊松分布的期望和方差公式及详细证明过程
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泊松分布 正态分布 几何分布 指数分布 均匀分布 二项分布 卡方分布 超几何分布
泊松分布的概率密度函数为:
:P(X=k)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!}
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。
泊松分布适合于描述单位时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:
P(x)=(m^x/x!)*e^(-m)
p ( 0 ) = e ^ (-m)
称为泊松分布。例如采用0.05J/m2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:
P(0)=e^(-3)=0.05;
P(1)=(3/1!)e^(-3)=0.15;
P(2)=(3^2/2!)e^(-3)=0.22;
P(3)=0.22;
P(4)=0.17;……
P(0)是未产生二体的菌的存在概率,实际上其值的5%与采用0.05J/m2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P(1),P(2)……就意味着全部死亡的概率。
在百度上搜了一下,只有这些,我们以前只学了正态分布。
期望,方差就记住公式就可以了,证明的话需要一些比较深的知识,总和e有关系。求积分变换。
泊松分布的概率密度函数为:
:P(X=k)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!}
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。
泊松分布适合于描述单位时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:
P(x)=(m^x/x!)*e^(-m)
p ( 0 ) = e ^ (-m)
称为泊松分布。例如采用0.05J/m2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:
P(0)=e^(-3)=0.05;
P(1)=(3/1!)e^(-3)=0.15;
P(2)=(3^2/2!)e^(-3)=0.22;
P(3)=0.22;
P(4)=0.17;……
P(0)是未产生二体的菌的存在概率,实际上其值的5%与采用0.05J/m2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P(1),P(2)……就意味着全部死亡的概率。
在百度上搜了一下,只有这些,我们以前只学了正态分布。
期望,方差就记住公式就可以了,证明的话需要一些比较深的知识,总和e有关系。求积分变换。
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