泊松分布的点估计例题
答：例如，假设在一个超市的收银台，平均每小时有10个顾客结账。那么，这个超市收银台每小时的期望顾客数量就是10人。再比如，假设在一个城市的某个路口，平均每分钟有5辆车通过。那么，这个路口每分钟的期望车辆数量就是5辆。需要注意的是，泊松分布的期望值并不一定等于实际观察到的事件数。这是因为泊松...
答：点估计的问题就是要构造一个适合的统计量t(X1,X2…Xn),用它的观察值t(x1,x2…xn)作为未知参数t的近似值.一般有矩估计法和最大似然估计法举个例子吧:某炸药厂,一天发生着火现象的次数X是一个随机变量,假设它服从以t>0为参数的泊松分布,参数t为未知,现有以下的样本值,试估计参数t.着火次数k 0 1 2 3 ...
答：泊松分布公式是什么?泊松分布公式是Var(x)=λ。二项分布的期望E(r)=np，方差Var(r)=npq，而泊松分布的期望和方差均为λ。此时我们需要这两种分布的期望和方差相近似，即np与npq近似相等的情况。泊松分布公式：随机变量X的概率分布为：P{X=k}=λ^k/(k！e^λ)k=0，1，..则称X服从参数为λ...
答：xu/2nnSS,xt(n1)xt(n1)nn22已知22未知S,xun2Sxun2大样本非正态总体2.正态总体方差2的置信区间22(n1)S(n1)S,22(n1)(n1)122第五章参数估计第三节二项分布和泊松分布参数的区间估计主要内容一、大样本正态近似法二、小样本精确估计法一、大样本正...
答：设总体X服从泊松分布P(λ)，P(X≥1) 的最大似然估计量是1λxixi！e−λ=e−nλnπi＝1λxixi！∴lnL＝−nλ+ni...因为X服从参数为λ的泊松分布；所以P(X＝m)＝λmm!e−λ，（m=0，1，2，…）设x1，x2，…xn是来自总体的一组样本观测值则最大似然函数为...
答：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...
答：泊松分布是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布。泊松分布是以18～19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松命名的，他在1838年时发表。这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。泊松分布是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...
答：因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 即X的平均数所以λ的矩估计量为 λ上面一个尖号=X拔由最值原理，如果最值存在，此方程组求得的驻点即为所求的最值点，就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于这种情况，所以...
答：因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即du u1=E(X)=λ 因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 (即X的平均数）所以λ的矩估计量为 λ(上面一个尖号）＝X拔 由最值原理，如果最值存在，此方程组求得的驻点即为所求的最值点，就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于...
答：Poisson分布也主要用于符合Poisson分布分类资料率的区间估计和假设检验。当�0�8>=20时，根据正态近似的原理，可用（x-u0.05*x的算术平方根，x+u0.05*x的算术平方根）对总体均数进行95%的区间估计。同样，也可通过直接计算Poisson分布的累计概率进行单侧的假设检验，在符合正态近似...
网友评论：
蒲王19452733808：
我想深入了解一下泊松分布,可否举一二实例来说明?或者说什么书上会有这样的例题? -
36870延忠
：[答案] 泊松分布是由二项分布推广来的,在n此独立实验中,每次实验成功的概率是p,以λ=np为参数,若n→∞,则有了泊松分布. 这里有一道典型例题: 例:有一繁忙的汽车站,每天有大量汽车通过,设每辆汽车,在一天的某段时间内出事故的概率为0....
蒲王19452733808：
泊松分布问题某商店某种商品的月销量服从参数为5的泊松分布,问在月初应库存多少该种商品,才能保证当月不脱销量的概率达到0.999p(X大于等于12)=0.... -
36870延忠
：[答案] 我是统计学专业的,想当年,这种问题是小菜一碟,现在毕业工作快5年了,连题目都看不懂了. 建议你最好直接去问问你的专业老师,
蒲王19452733808：
关于泊松分布的简单题目假定一分钟内到达某高速公路入口处的车辆数X近似服从参数为3的泊松分布.求:(1)X的均值与方差;(2)在给定的某一分钟内... -
36870延忠
：[答案] (1)均值和方差都是3 (2)概率为e^-2*3^2/2=9/2*e^-2 如果你在学概率论的话,这是最基本的题吧,课本应该都有.
蒲王19452733808：
关于泊松分布的一道题,求好心人解答下,谢谢 -
36870延忠
： 解:设X表示该城市一周内发生交通事故的次数,则X~泊松丌(0.3) 如果 X~泊松 丌 (λ) P{X = k} = (λ)^k * e^(-λ) / k! 其中 k = 1, 2 , …… , n , (1) P{X = 2} = (0.3)^2 * e^(-0.3) / 2! = 0.0333 (2) P{x≥1} =1 - P{X = 0) = 1 - (0.3)^0 * e^(-0.3) / 0! = 0.259
蒲王19452733808：
泊松分布表计算题1.从次品率为0.03的一批产品中随机抽取100个进行检查,如果发现其中次品个数超过1个,就认为这批产品不合格,求该批产品合格的概率... -
36870延忠
：[答案] λ是泊松分布的数学期望 在这里就是次品率0.03,也就是抽查1个为次品的概率就是0.03
蒲王19452733808：
关于泊松分布的一道简单概率题 -
36870延忠
： 解:在采用新的工艺有效,即产生λ=3的泊松分布的条件下产生两件次品的概率是 3^2/2!*e^(-3)=0.1120在产生新的工艺无效即仍然是λ=5的泊松分布的条件下,产生两件次品的概率室5^2/2!*e^(-5)=0.0421故由贝叶斯公式p(A1|B)=[P(A1)*P(B|A1)]/[P(A1)*P(B|A1)+P(A2))*P(B|A2)]=0.75*0.1120/[0.75*0.1120+0.25*0.0421]= 0.8887其中 A1是新工艺有效这个事件A2是新工艺无效这个事件B是产生了两个次品这个事件最后结果就是 0.8887
蒲王19452733808：
泊松分布的问题某公交车站单位时间内候车人数服从参数为λ的泊松分布,若λ=3.2,已知我们班有一位同学在那里候车,求这车站就他一人候车的概率.答案给... -
36870延忠
：[答案] 这个题的题意是,已知已经有一个人在候车了,即k>=1.然后在这种情况下,求只有一人的概率. 即P{k=1|k>=1} =P{k=1,k>=1}/P{k>=1} =P{k=1}/P{k>=1} =P{k=1}/[1-P{k=0}] =3.2e^(-3.2)/[1-e^(-3.2)] =3.2/(e^3.2 -1)
蒲王19452733808：
设总体X服从泊松分布 P(λ),X1,X2,…,Xn为取自X的一组简单随机样本,求λ的极大似然估计 -
36870延忠
： P(X=x)=(Xe~-)/x!,构造似然函数L(入)=P(X=x1) P(x-=2....(X=xn)=N)(xien)/xil,然后两边取对数,再对)求导,令导数为零,得到入的极大似然估计. 极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)也称为最大概似估计或最大似然估计,是求估计的另一种方法,最大概似是1821年首先由德国数学家高斯(C. F. Gauss)提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家.罗纳德·费希尔(R. A. Fisher) 极大似然函数估计值的一般步骤: 1、 写出似然函数; 2 、对似然函数取对数,并整理; 3、求导数; 4、解似然方程 .
蒲王19452733808：
关于泊松分布的概率题 -
36870延忠
： 分布律为: P{X=k}=[e^(-L)]*L^k/(k!). (L为参数) (k=0,1,2,3,.....)现在首先求L. 由:一个和两个印刷错误的页数相同,即: P{X=1}+=P{X=2}, 即:[e^(-L)]*L^1/(1!)=[e^(-L)]*L^2/(2!) 求得:L=L^2/2, (L>0) 故:L=2. 即:P{X=k}=[e^(-2)]*2^k/(k!) 抽取一页没有错误的概率为:P{X=0}=e^(-2). 抽取4页均无错误的概率,按二项分布,有: p={P{X=0}}^4=[e^(-2)]^4=e^(-8) 即,所求概率为:p=e^(-8)或 p=1/[e^8].
蒲王19452733808：
设总体X服从参数为λ(λ>0)的泊松分布,X1,X2,....,Xn是总体X的样本,试求参数λ的最大似然估计 -
36870延忠
： 因为总体X服从泊松分布,所以E(X)=λ,即 u1=E(X)=λ. 因此有 λ=1/n*(X1+X2+...+Xn)=X拔 (即X的平均数) 所以λ的矩估计量为 λ(上面一个尖号)=X拔.
