流程图实例(略)因果图与因果矩阵
流程图实例(略)因果图与因果矩阵
发布时间：2024-09-27 12:27:57
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答案：泊松分布[如果随机变量X的概率分布的一般表达式为:
则称X服从参数为λ的泊松分布,记作X~P(λ)泊松分布的数学期望和方差相等,均为λ,λ一定是没有量纲的常数。
二项分布当n较大(超过100),如p很小(p<且np<30),则二项分布B(n,p)可以用Poisson分布P(np)近似。|例:一条高速公路每天车流量为10000,发生车祸的概率p=。np=3,笼统说“每天在此高速公路上平均发生3次车祸”,就变成泊松分布P(3),二者数值非常接近。均值“可分性”:在单位换算时,Poisson分布的性质不变,限于被分割或被合并成的总份数很少的情况下成立。
则称X服从参数为λ的泊松分布,记作X~P(λ)泊松分布的数学期望和方差相等,均为λ,λ一定是没有量纲的常数。二项分布当n较大(超过100),如p很小(p<且np<30),则二项分布B(n,p)可以用Poisson分布P(np)近似。|例:一条高速公路每天车流量为10000,发生车祸的概率p=。np=3,笼统说“每天在此高速公路上平均发生3次车祸”,就变成泊松分布P(3),二者数值非常接近。均值“可分性”:在单位换算时,Poisson分布的性质不变,限于被分割或被合并成的总份数很少的情况下成立。
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