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1、A+國際教育歐現(xiàn)
alevel統(tǒng)計(jì)學(xué):泊松分布與指數(shù) 分布
alevel統(tǒng)計(jì)學(xué):泊松分布與指數(shù)分布
統(tǒng)計(jì)學(xué)是ALevel數(shù)學(xué)中的一個(gè)重要內(nèi)容,
這一學(xué)科之所以如此重要,因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)涉及到了 對(duì)數(shù)據(jù)的處理,幾乎絕大部分的前沿科技都會(huì)應(yīng) 用到統(tǒng)計(jì)學(xué),包括目前在科技領(lǐng)域最熱門的人工 智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等等。2011年度的 諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者Thomas J. Sargent近 日甚至在世界科技創(chuàng)新論壇上表示,人工智能其 實(shí)就是統(tǒng)計(jì)學(xué),只不過用了一個(gè)很華麗的辭藻, 其實(shí)就是統(tǒng)計(jì)學(xué),所有的人工智能利用的都是統(tǒng) 計(jì)學(xué)來解決問題。
統(tǒng)計(jì)學(xué)中的兩個(gè)重要的概率分布:泊松分布和指 數(shù)
2、分布。
一、泊松分布(Poisson Distribution)
日常生活中,大量事件是有固定頻率的。
?某醫(yī)院平均每小時(shí)出生3個(gè)嬰兒
? 某公司平均每10分鐘接到1個(gè)電話
? 某超市平均每天銷售4包XX牌奶粉
? 某網(wǎng)站平均每分鐘有2次訪問、前端 它們的特點(diǎn)就是,我們可以預(yù)估這些事件的總 數(shù),但是沒法知道具體的發(fā)生時(shí)間。已知平均每
有可能一下子出生6個(gè),也有可能一個(gè)都不出 生。這是我們沒法知道的。
泊松分布就是描述某段時(shí)間內(nèi),事件具體的發(fā)生 概率。
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/ /、 、 (Xt)ne-xt
P(N(t) = n)=
n\
上面就是泊松分布的
3、公式。等號(hào)的左邊,P表示 概率,N表示某種函數(shù)關(guān)系,t表示時(shí)間,n表 示數(shù)量,1小時(shí)內(nèi)出生3個(gè)嬰兒的概率,就表示 為P(N(1) =3)o等號(hào)的右邊,X表示事件的 頻率。
接下來兩個(gè)小時(shí),一個(gè)嬰兒都不出生的概率是 0. 25%,基本不可能發(fā)生。
,,、、(3x2)e-3x2
X 0.0025
P(N ⑵=0) = ~今一
接下來一個(gè)小時(shí),至少出生兩個(gè)嬰兒的概率是
80% o
P(N⑴ > 2) = 1 -尸(N⑴=1)—尸(N⑴=0)
_ (3xl/e—3x] (3xl)e-3xl
=1 1! 0!
=1 _ 3e_3 - e-3
=1 - 4e-3 x 0.8009
4、泊松分布的圖形大概是下面的樣子O
可以看到,在頻率附近,事件的發(fā)生概率最高, 然后向兩邊對(duì)稱下降,即變得越大和越小都不太 可能。每小時(shí)出生3個(gè)嬰兒,這是最可能的結(jié)果, 出生得越多或越少,就越不可能。
二、指數(shù)分布(Exponential Distribution)
指數(shù)分布是事件的時(shí)間間隔的概率。下面這些都 屬于指數(shù)分布。
?嬰兒出生的時(shí)間間隔 ?來電的時(shí)間間隔 ?奶粉銷售的時(shí)間間隔
?網(wǎng)站訪問的時(shí)間間隔
指數(shù)分布的公式可以從泊松分布推斷出來。如果 下一個(gè)嬰兒要間隔時(shí)間t,就等同于t之內(nèi)沒 有任何嬰兒出生。
(0g-At
尸(X >t)= = 0) = —
U ?
5、反過來,事件在時(shí)間t之內(nèi)發(fā)生的概率,就是
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1減去上面的值。
P(X ) = 1 — e—M
接下來15分鐘,會(huì)有嬰兒出生的概率是52. 76%O
P(X < 0.25) = 1- -3x0.25
X 0.5276
接下來的15分鐘到30分鐘,會(huì)有嬰兒出生的概 率是 24. 92% o
P(0.25