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alevel统计学泊松分布与指数分布
alevel统计学:
泊松分布与指数分布
alevel统计学:
泊松分布与指数分布
统计学是ALevel数学中的一个重要内容,这一学科之所以如此重要,因为统计学涉及到了对数据的处理,几乎绝大部分的前沿科技都会应用到统计学,包括目前在科技领域最热门的人工智能、数据挖掘、机器学习等等。
2011年度的诺贝尔经济学奖获得者ThomasJ.Sargent近日甚至在世界科技创新论坛上表示,人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻,其实就是统计学,所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。
统计学中的两个重要的概率分布:
泊松分布和指数分布。
一、泊松分布(PoissonDistribution)
日常生活中,大量事件是有固定频率的。
●某医院平均每小时出生3个婴儿
上面就是泊松分布的公式。
等号的左边,P表示概率,N表示某种函数关系,t表示时间,n表示数量,1小时内出生3个婴儿的概率,就表示为P(N
(1)=3)。
等号的右边,λ表示事件的频率。
接下来两个小时,一个婴儿都不出生的概率是0.25%,基本不可能发生。
接下来一个小时,至少出生两个婴儿的概率是80%。
泊松分布的图形大概是下面的样子。
可以看到,在频率附近,事件的发生概率最高,然后向两边对称下降,即变得越大和越小都不太可能。
每小时出生3个婴儿,这是最可能的结果,出生得越多或越少,就越不可能。
二、指数分布(ExponentialDistribution)
指数分布是事件的时间间隔的概率。
下面这些都属于指数分布。
●婴儿出生的时间间隔
●来电的时间间隔
●奶粉销售的时间间隔
●网站访问的时间间隔
指数分布的公式可以从泊松分布推断出来。
如果下一个婴儿要间隔时间t,就等同于t之内没有任何婴儿出生。
反过来,事件在时间t之内发生的概率,就是1减去上面的值。
接下来15分钟,会有婴儿出生的概率是52.76%。
接下来的15分钟到30分钟,会有婴儿出生的概率是24.92%。
指数分布的图形大概是下面的样子。
可以看到,随着间隔时间变长,事件的发生概率急剧下降,呈指数式衰减。
想一想,如果每小时平均出生3个婴儿,上面已经算过了,下一个婴儿间隔2小时才出生的概率是0.25%,那么间隔3小时、间隔4小时的概率,是不是更接近于0?
三、总结
一句话总结:
泊松分布是单位时间内独立事件发生次数的概率分布,指数分布是独立事件的时间间隔的概率分布。
请注意是"独立事件",泊松分布和指数分布的前提是,事件之间不能有关联,否则就不能运用上面的公式。
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