在某個的持續時間裡,探討分割成極短暫的證真或證假機率即=(np),與伯努利試驗相同的計算方式。得到: lim ( n → ∞ ) (1 - (λ/n)) ^ n = e ^ -λ,令二項次分配函數的 C(n,k) X P(X) ^ k X ( 1-(P(X))) ^n-k,將P代入分科後的極限自然指數P=(λ/n)。後展開得到: lim ( n → ∞ ) n! / (n-k!) X k! X (λ/n)^ k X ( 1-((λ/n))) ^n-k。後再簡化成:P(X) =(λ) ^k / k! X e ^-λ=( (np) ^k / k!) X e ^-np ,記
為X~兀(λ),或記為X~Poisson(λ)。X服從母數為λ的卜氏分布。
例某餐廳某段時間(上午10點到下午2點),共有480名顧客,則此餐廳在此時段中,一分鐘內恰好有4個顧客的機率是多少?
了解分析轉化問題所要表達的意義:4小時共240分鐘,平均每一分鐘平均值E(X)(期望值)=λ=np=2人,2人 X 240分鐘 = 4小時共有480名顧客。
推算在此時店中每分鐘人數恰好k=4時,機率是9.02%,全部( lim ( n → ∞ )=1)的人去減去(出現0人+出現1人+出現02人+出現3人+出現4人的機率)即表示超過4人(包含)機率是5.27%。
某段時間 |
顧客數 |
在此時店中每分鐘人數 |
期望值E(X)=λ=np |
=POISSON |
=1-POISSON |
n分鐘 |
p |
k |
λ |
=POISSON |
=1-POISSON |
1 |
2 |
0 |
2 |
13.53% |
86.47% |
1 |
2 |
1 |
2 |
27.07% |
59.40% |
1 |
2 |
2 |
2 |
27.07% |
32.33% |
1 |
2 |
3 |
2 |
18.04% |
14.29% |
1 |
2 |
4 |
2 |
9.02% |
5.27% |
1 |
2 |
5 |
2 |
3.61% |
1.66% |
1 |
2 |
6 |
2 |
1.20% |
0.45% |
1 |
2 |
7 |
2 |
0.34% |
0.11% |
1 |
2 |
8 |
2 |
0.09% |
0.02% |
留言列表