泊松分布的参数该怎么计算

简单泊松分布参数直接按所用变量以单位衡量，而要求参数的的是以平均数计算。

泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，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。

扩展资料

泊松分布是最重要的离散分布之一，它多出现在当X表示在一定的时间或空间内出现的事件个数这种场合。在一定时间内某交通路口所发生的事故个数，是一个典型的例子。

对于随机变量X，Y，如果存在一个实数γ，使X与Y具有相同的分布，则称X与Y仅仅是位置上不同的变量；如果对于某个正实数β，使得βX与Y具有相同的分布，则称X与Y仅仅是比例尺不同的随机变量。

如果能找到实数γ与β，使γ+βX与Y具有相同的分布，则称X与Y仅在位置与比例上不同。如果不存在γ与β使γ+βX与Y的分布相同，则X与Y或者其形状参数不同，或者根本不服从同一类分布。

单位衡量。

泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。

在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布P(λ)。

扩展资料：

1、泊松分布与二项分布：

当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧20,p≦0.05时，就可以用泊松公式近似得计算。

事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的，具体推导过程参见本词条相关部分。

2、阶乘特点以及泰勒公式使得一类期望的计算十分简便：

参考资料来源：百度百科-泊松分布

单位衡量。
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。
泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布P(λ)。

扩展资料：
1、泊松分布与二项分布：
当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧20,p≦0.05时，就可以用泊松公式近似得计算。
事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的，具体推导过程参见本词条相关部分。
2、阶乘特点以及泰勒公式使得一类期望的计算十分简便：

参考资料来源：百度百科-泊松分布

简单泊松分布参数直接按所用变量以单位衡量，而要求参数的的是以平均数计算。
可以理解为概率性，服从独立等概率分布，者为单位时间内出现的平均次数
如果不好理解，则让求什么就求什么的算数平均数就可以了，直接极为泊松分布参数。

说下λ（poisson分布参数）的意义吧
λ表示在一定时间（单位时间）内事件发生的平均次数。
例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布，并且估计出平均人数为x人，这里poisson分布的参数就是平均人数。
与λ相对，1/λ为指数分布的期望，表示需要的时间（每个事件）
LZ是不是要按照实际意义去计算λ？