解:设X表示该城市一周内出现交通事故的次数,则X~泊松丌(0.3)
假设 X~泊松 丌 (λ)
P{X = k} = (λ)^k * e^(-λ) / k! 这当中 k = 1, 2 , …… , n ,
(1) P{X = 2} = (0.3)^2 * e^(-0.3) / 2! = 0.0333
(2) P{x≥1} =1 - P{X = 0) = 1 - (0.3)^0 * e^(-0.3) / 0! = 0.259
为X的平均值,过程请看下方具体内容:
L(λ)=∏[(i=1~n)λ^Xi*e^(-λ)/Xi!]=λ^[(Σ(i=1~n)Xi]*e^(-λ*n)/(∏(i=1~n)Xi!)
d/dλ*lnL(λ)=Σ(i=1~n)Xi/λ-n=0 求得λ=Σ(i=1~n)Xk/n 即X的平均值
excel中的有关系数是可以用CORREL函数计算出来。假设的两组数据为:A1:A7和B1:B7,在C1输入公式=CORREL(A1:A7,B1:B7)就可以。CORREL函数语法具有下方罗列出来的参数:CORREL(array1,array2)Array1 必需。
第一组数值单元格区域。Array2 必需。
第二组数值单元格区域。这当中x和y是样本平均值AVERAGE(array1)和AVERAGE(array2)。
泊松分布(Poisson distribution),台译卜瓦松分布是一种统计与可能性学里常见到的离散机率分布(discrete probability distribution)。泊松分布是以18-19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)命名的,他在1838年时发表。但是,这个分布却在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。就像当代科学史专家斯蒂芬·施蒂格勒(Stephen Stigler)所说的误称定律(the Law of Misonomy),数学中根本没有以发明者命名的东西。
泊松分布合适于描述单位时间(或空间)内随机事件出现的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人员数量,电话号码交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人员数量,机器产生的故障数,自然灾害出现的次数,一块产品上的缺陷数,显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均出现次数。 泊松分布合适于描述单位时间内随机事件出现的次数。
泊松分布是一种统计与可能性学里常见到的离散可能性分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松在1838年时发表。
泊松分布合适于描述单位时间内随机事件出现的次数的可能性分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数,电话号码交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人员数量、机器产生的故障数、自然灾害出现的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数、激光的光子数分布等等。
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