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jxls231899

木虫 (小有名气)

[交流] 【求助】弱问下泊松分布与正态分布的区别 已有6人参与

刚百度了下正态分布=高斯分布
泊松分布是二项分布的极限情况
但是还是不太懂二者的区别到底在哪?
望各位大侠不吝赐教,最好通俗点,因为俺不是学数学的,以前的概率那部分早忘光了,汗
先拜谢了!

[ Last edited by javeey on 2010-6-21 at 12:47 ]
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引用回帖:
Originally posted by joyfox at 2010-06-21 13:50:58:
泊松分布,二项分布都是离散分布
正态分布是连续分布
泊松分布参数λ,
偏度 Skewness=λ^(-1/2), 峰度Kurtosis=λ^(-1)
λ较大时以上值趋于0,泊松分布趋于正态分布

3楼2010-06-23 15:15:28
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joyfox

金虫 (正式写手)

★ ★ ★
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bluesine(金币+2):nice 2010-06-21 14:15:36
泊松分布,二项分布都是离散分布
正态分布是连续分布
泊松分布参数λ,
偏度 Skewness=λ^(-1/2), 峰度Kurtosis=λ^(-1)
λ较大时以上值趋于0,泊松分布趋于正态分布
2楼2010-06-21 13:50:58
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Pchief

铁杆木虫 (正式写手)

★ ★ ★ ★
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javeey(金币+3):谢谢他哦工帮助,中学的概率都学的这么深,佩服 2010-06-24 20:48:31
jxls231899(金币+10):厉害,佩服 2010-06-26 09:47:30
我想楼主要说的可能是:二项分布什么时候趋近于泊松分布,什么时候趋近于正态分布吧?

这么说吧:二项分布有两个参数,一个 n 表示试验次数,一个 p 表示一次试验成功概率。

现在考虑一列二项分布,其中试验次数 n 无限增加,而 p 是 n 的函数。

如果 np 存在有限极限 λ,则这列二项分布就趋于参数为  λ 的 泊松分布。反之,如果 np 趋于无限大(如 p 是一个定值),则根据德莫佛-拉普拉斯(De'Moivre-Laplace)中心极限定理,这列二项分布将趋近于正态分布。

实际运用中当 n 很大时一般都用正态分布来近似计算二项分布,但是如果同时 np 又比较小(比起 n来说很小),那么用泊松分布近似计算更简单些,毕竟泊松分布跟二项分布一样都是离散型分布。


PS:我也很久没碰概率了,以上内容是从中学时自学概率论的笔记里整理出来的,如有错误尚请指正

[ Last edited by Pchief on 2010-6-24 at 20:30 ]
4楼2010-06-24 20:24:04
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math105

金虫 (正式写手)


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最大的区别就是,泊松分布是离散分布;正态分布是连续分布。
踏实做学问
5楼2010-06-24 22:01:15
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