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泊松分布以及在什么情况下使用它全文共5页,当前为第1页。泊松分布以及在什么情况下使用它全文共5页,当前为第1页。泊松分布以及在什么情况下使用它 泊松分布以及在什么情况下使用它全文共5页,当前为第1页。 泊松分布以及在什么情况下使用它全文共5页,当前为第1页。 一个故事:你已经做了10年的自由职业者了。到目前为止,你的平均年收入约为8万美元。今年,你觉得自己陷入了困境,决定要达到6位数。要做到这一点,你需要先计算这一令人兴奋的成就发生的概率,但你不知道怎么做。 在世界上有许多场景,其中存在某个随机事件的已知概率,企业希望发现该事件在未来发生的概率大于或小于这个概率。例如,已经知道自己平均销售额的零售商所有者会试图猜测他们在黑色星期五或双十一等特殊日子能多赚多少钱。这将帮助他们储存更多的产品,并相应地管理他们的员工。 在这篇文章中,我们将讨论用于模拟上述情况的泊松分布背后的理论,如何理解和使用它的公式,以及如何使用Python代码来模拟它。 离散型概率分布 这篇文章假设你对概率有一个基本的了解。在我们开始真正的文章之前,我们将建立一些对离散概率分布的理解。 首先,让我们定义离散的含义。在描
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泊松分布以及在什么情况下使用它
泊松分布以及在什么情况下使用它
一个故事:你已经做了 10 年的自由职业者了。到目前为止,你的
平均年收入约为 8 万美元。今年,你觉得自己陷入了困境,决定要达
到 6 位数。要做到这一点,你需要先计算这一令人兴奋的成就发生的
概率,但你不知道怎么做。
在世界上有许多场景,其中存在某个随机事件的已知概率,企业
希望发现该事件在未来发生的概率大于或小于这个概率。例如,已经
知道自己平均销售额的零售商所有者会试图猜测他们在黑色星期五或
双十一等特殊日子能多赚多少钱。这将帮助他们储存更多的产品,并
相应地管理他们的员工。
在这篇文章中,我们将讨论用于模拟上述情况的泊松分布背后的
理论,如何理解和使用它的公式,以及如何使用 Python 代码来模拟
它。
离散型概率分布
这篇文章假设你对概率有一个基本的了解。在我们开始真正的文
章之前,我们将建立一些对离散概率分布的理解。
首先,让我们定义离散的含义。在描述统计学中,离散数据是通
过计数记录或收集的任何数据,即整数。例如考试分数、停车场里的
汽车数量、医院里的分娩数量等。
然后,有一些随机实验会产生离散的结果。例如,抛硬币有两种
结果:正面和反面(1 和 0),掷骰子有 6 种离散结果,以此类推。如果用
一个随机变量 X 来存储离散实验的可能结果,那么它将具有离散概率
分布。
概率分布记录了随机实验的所有可能结果。
作为一个简单的例子,让我们来构建一次抛硬币的分布:
这很容易。如果我们想以编程的方式记录这个分布,它应该是
Python 列表或 Numpy 数组的形式:
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小虾仁芜湖
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