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二项分布与泊松分布的区别

二项分布和Poisson分布均是常见的离散型分布,在分类资料的统计推断中有非常广泛的应用. 一、二项分布的概念及应用条件 1.二项分布的概念: 如某实验中小白鼠染毒

二项分布即重复n次独立的伯努利试验.在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事百件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利

两都是离散随机变量的分布,当n很大时,二项分布可用泊松分布计算,lamta=np

二项分布和泊松分布区别:1、二项分布 二项分布即重复n次独立的伯努利试验.在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验,当试验次数为1时,二项分布就是伯努利分布.2、泊松分布 泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩德尼泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表.

泊松分布和二项分布是讨论某单一变量分布的特点,泊松分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式.双变量分布是单变量分布向多维的推广,其讨论的是两个变量的分布情况. 二项分布是指统计变量中只有性质不同的两项群体的概率分布.

他们的适用范围不同.正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布,属于连续分布.二项分布与泊松分布 则都是离散分布,二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布.即np=λ,当n很大时,可以近似相等

正态分布与泊松分布都可以被看作是二项分布在某种条件下的近似.

首先根据样本点特征判断是离散型还是连续型.离散型分布常用的有二项分布,泊松分布,离散均匀分布,几何分布,超几何分布等等.可以根据直方图判断大概的分布类型,然后估计相应的分布参数.最后用goodnessoffit检验.连续型分布常用的有正态分布,t-分布,F-分布,卡方分布,指数分布,Gamma-分布,Beta-分布等等.同样根据直方图判断大概的分布类型,然后估计相应的分布参数.检验部分可用KS检验(Kolmogorov-Smirnov检验).

所谓分布,就是实际随机现象的一种变化模式! 二项分布 一般用于离散型产品检验,要么合格,要么是废品,在测定合格率时,可用二项分布,另如农药杀虫率,.而且n必须确定! 泊松分布 常用于防治,气象,核物理的统计,他与二项分布同样是离散型,但泊松分布统计的次数可能大到无法计数,或本来就不确定, 如:一年的闪电数,每秒蜕变原子的个数, 另泊松分布的观测量很大而统计概率往往是极小的! 当你无法确定是某个分布时,只要统计量相当大,建议你是用高斯分布(正态分布)!

一、三个分布是不同的不同的分布 二项分布、泊松分布是离散型的分布,正态分布是连续性的分布 如果某现象发生率很小,样本例数较大,则二项分布逼近泊松分布 当实验次数n再变大 几乎可以看成连续时 二项分布和泊松分布都可以用正态分布来代替 二、二项分布 考察由n次随机试验组成的随机现象,它满足以下条件:1)重复进行n次随机试验;2)n次试验相互独立;3)每次试验仅有两个可能结果;4)每次试验成功的概率为p,失败的概率为1-p.三、泊松分布 泊松分布用来描述和分析稀有事件即小概率分布规律的函数 如果某现象发生率很小,样本例数较大,则二项分布逼近泊松分布 四、正态分布 若连续型的随机变量X的概率密度函数为:

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