泊松分布怎样理解

2025-11-11 16:06:14

1、求的是什么的分布

随机变量 X:每小时经过的车辆数


密度函数:P(X=k):每小时经过k量车的概率
所以实际上求的就是每小时经过k辆车的概率分布。

2、与投掷多次硬币事件有什么关系

Note:

投掷多次硬币(假设60次)的时候,每次投掷都是独立的,正面概率为p,我们将投掷60次硬币,获得多少正面记为随机变量X,得到的概率分布为二项分布。

同样的,我们可以将“每小时经过的车辆数”看成是60分钟里,每分钟经过车辆数的和。我们将每分钟内有车经过指定地点看成事件成功,而没有车经过看成事件失败。一个小时,看成是独立重复60次试验。将这个问题转化为一个二项分布问题。

3、如何求独立时间成功概率p

Note:

通过观察已知平均每小时通过的车辆数为ℷ,ℷ为数学期望,因为符合二项分布,所以数学期望ℷ=np

每个单位时间内某指定地点经过车辆的概率为ℷ/n, n为将1小时划分为多少个单位时间段。

4、问题的转化

假设求解P(X=3)每小时经过3辆车的概率。

将一小时划分成60分钟,密度函数转化为(从60分钟里挑选出 3 个 1 分钟的可能组合数)* 任意一分钟有车经过的概率(ℷ/60)* 任意一分钟没有车经过的概率(1-ℷ/60)

这可能存在的问题是,每分钟不止经过一辆车,单次时间的概率总是为1。

我们可以继续将时间段变小,变成秒,则密度函数为:(从3600秒里挑选出 3 秒的可能组合)* 任意一秒有车经过的概率(ℷ/3600)* 任意一秒没有车经过的概率(1-ℷ/3600)

这可能还是存在问题,可能每一秒都不止一辆车通过。

所以我们需要将时间段无限细分,就像是抛掷无数次硬币,求解得到正面为k次的分布。

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