Liige : Kasutajanimi |Registreerimine |Laadi teadmisi
Otsing
Poissoni jaotus [Modifikatsioon ]
Tõenäosusteoorias ja statistikas on eraldiseisva tõenäosusjaotusega Poissoni jaotus (prantsuse hääldus [pwa 藞s 蓴 蓴]; inglise keeles sageli renderdatud / 藞 pw 蓱 蓱 s 蓲 n /), mida nimetatakse prantsuse matemaatiku Simi Denis Poissoni nime all mis väljendab teatud arvu sündmuste tõenäosust kindlaksmääratud aja või ruumi vahelisel ajal, kui need sündmused esinevad teadaoleva konstantse kiirusega ja sõltumatult viimasest sündmusest alates. Poissoni levikut saab kasutada ka muude määratletud intervallide, nagu kauguse, ala või mahu, sündmuste arvuks.
Näiteks üksikisiku, kes jälgib igapäevaselt saadetava posti kogust, võib märkida, et nad saavad keskmiselt 4 tähte päevas. Kui konkreetse posti saamine ei mõjuta tulevaste postisaadete saabumisaega, st kui postkastid erinevatest allikatest saabuvad üksteisest sõltumatult, siis on mõistlik eeldus, et saadetiste arv päevas Poissoni levikut. Teised näited, mis võivad järgneda Poissonile, hõlmavad ka telefonikõnesid, mida kõnekeskuse arv tunnis saadab, ja raadioaktiivsest allikast pärinevate lagunemisastete arvu sekundis.
[Statistika]
1.Põhitõed
1.1.Näited
1.2.Eeldused: Millal on Poissoni jaotus sobiv mudel?
1.3.Poissoni leviku sündmuste tõenäosus
1.3.1.Näited poissoni jaotuste tõenäosusest
1.3.2.Ükskord intervalli korral: Eriline juhtum λ = 1 ja k = 0
1.4.Näited, mis rikuvad Poissoni eeldusi
1.5.Poissoni regressioon ja negatiivne binomia regressioon
2.Ajalugu
3.Määratlus
4.Omadused
4.1.Kirjeldav statistika
4.2.Mediaan
4.3.Kõrgemad hetked
4.4.Poissoni hajutatud juhuslike muutujate summad
4.5.Muud omadused
4.6.Poissoni võistlused
5.Seonduvad jaotused
6.Tekkimine
6.1.Harvade sündmuste seadus
6.2.Poissoni punktprotsess
6.3.Muud rakendused teaduses
7.Poissoni poolt levitatavate juhuslike muutujate genereerimine
8.Parameetrite hinnang
8.1.Maksimaalne tõenäosus
8.2.Usaldusvahemik
8.3.Bayesi järeldus
8.4.Mitme Poissoni vahendi samaaegne hindamine
9.Kaheosaline Poissoni levik
10.Arvuti tarkvara Poissoni levitamiseks
10.1.Poissoni jaotus, kasutades R
10.2.Poissoni levitamine Exceli abil
10.3.Poissoni levitamine Pythoni (SciPy) abil
10.4.Poissoni jaotus, kasutades Mathematica
[Täiendava Rohkem Sisu ]


Autoriõigus @2018 Lxjkh