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生活中de泊松分布

我们已经观察到过去几天,每天在店里的客人数量,能不能因此来客观的估算这家店每天到访客人数量的分布概率,也就是P(X=k)呢? 能,用泊松分布。 泊松分布适合于描述单位时间内T内小概率随机独立事件发生的次数。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。 思路是需要人为将n变大, p变小. 是用每一个T内的观察数字的平均值, 来得到T内发生事件个数的概率图的一种方法.  稳定小概率. 独立事件.  但 λ >= 20以上是, 基本上和正态分布类似了. 1) 将每次T之内观察的事件E发生的数量记录 (平均每天客人数量, 则T=一天) 2) 多个T的平均值找到 (比如过去几天, 平均每天来了2.1人), E(T) = λ = n*p = 2.1(用无限大的n来切分T至很小的一个时空区间 t, 保证区间之间的时间独立性; p则为该t之内的事件概率); 所以λ已知, 也就是发生事件的平均次数是知道的.  3)… Read More »生活中de泊松分布