1樓:小吳學姐**解答
區別:1、意義不同。
更新過程是描述元件或裝置更新現象的一類隨機過程。
一種累計隨機事件。
發生次數的最基本的獨立增量過程。例如隨著時間增長累計尺脊察某**交換臺收陵茄到的呼喚次數,就構成乙個泊松過程。
2、過程不同:
設對某元件的工作進行觀測,假定元件的使用壽命是一隨機變數。
當元件發生故障時就進行修理或換上新的同類元件,而且元件的更新是即時的(修理或更換元件所需的時間為零),如果每次更新後元件的工作是相互獨立且有相同的壽命分佈,令n(t)為在區間(0,t]中的更新次數,則稱計數過程為更新過程。
泊松過程是隨機過程的一種,是以事件的發生時間來定義的。我們說乙個隨機過程n(t) 是乙個時間齊次的一維泊松過程,如果它滿足以下條件:在兩個互斥(不重疊)的區間內所發生的事件的數目是互相獨立的隨機變數。
聯絡:都屬於隨機過程,即是依賴於引數的一組隨機變數的全體,引數通常是時間。隨機變數是隨機現象的數量表現,其取值隨著偶然因素的影響而改變。
例如,某商店在從時間t0到時間tk這段時間內接待顧客的人數,就是依賴於時間t的一組隨機變野襲量,即隨機過程。
2樓:匿名使用者
較泊松過程稍為廣泛的計數過程是更新過程,更新過程的跳躍時間間距是相互獨立同分布的,但不一舉數定是指數分佈。這類過程正告首常被用來描寫某些裝置的累計故障次數。若對跳躍時間間距不作任何假定,就成為一般的計數過程或稱一維點過友純程。
泊松分佈究竟是怎麼回事?
3樓:月似當時
泊松分佈是一種統計與概率學裡常見到的離散概率分佈,由法國數學家西莫恩·德尼·泊松(siméon-denis poisson)在1838年時發表。
泊松分佈的概率函式為:
泊松分佈的引數λ是單位時間(或單位面積)內隨機事件的平均發生次數。 泊松分佈適合於描述單位時間內隨機事件發生的次數。
泊松分佈p(λ)中只有乙個引數λ ,它既是泊松分佈的均值,也是泊松分佈的方差。
4樓:網友
泊松分佈(poisson distribution),臺譯卜瓦松分佈,是一種統計與概率學裡常見到的離散機率分佈(discrete probability distribution)。泊松分佈是以18-19 世紀的法國數學家西莫恩·德尼·泊松(siméon-denis poisson)命名的,他在1838年時發表。但是這個分佈卻在更早些時候由貝努裡家族的乙個人描述過。
就像當代科學史專家史蒂芬·施蒂格勒(stephen stigler)所說的誤稱定律(the law of misonomy),數學中根本沒有以其發明者命名的東西。
舉個簡單的例子,離散情況下的泊松過程。
排隊問題,比如在等公交車排隊,只有乙個隊伍,0時刻是沒有人的,來了乙個人,那麼就變成1個人了,狀態更新為1,過了段時間又來了乙個人,就變成2人,狀態又更新一次,一直這樣重複下去。
你可以在乙個數軸上標上t1,t2,……表示每個人來的時間,分別對應狀態1,2,……
泊松過程的獨立增量性是說,第二個人來的時間和第乙個人來的時間按之間是沒有關係的,而且第乙個人在t時刻來的概率和第二個人在t1+t時刻來的概率是一樣的。
還可以證明每個狀態更新的時間間隔滿足引數為λ的指數分佈。
知不知道數學建模?就是通過某些假設把乙個問題轉化成數學模型。
這個模型當然沒有必然性,不會100%準確,就比如假設中第二個人來的時間和第乙個人來的時間按之間是沒有關係的這條,沒有考慮幾個人是認識的一起來的情況,實際上這只是一種簡單的假設,在上述所有假設成立的條件下才推出排隊符合泊松模型。
再舉個類比的例子,拋硬幣,你說扔出正面次數它為什麼服從二項分佈?
就是假設了硬幣出現正面和反面的概率相等。這不是無厘頭的斷言,只是通過假設計算出了某種分佈律,把這種分佈律稱為二項分佈,然後才對二項分佈做進一步研究。泊松分佈也是一樣的。
5樓:無厘頭主義者
泊松分佈就是人創造出來的乙個模型來更好分析問題的,就相當於用「憨批」一詞來更好形容你這種沙雕。
6樓:home怒放的生命
不知道題主哪來的優越感。
7樓:嗯哼_啊哈渣渣
可能他們的回答是太專業了一點,我剛學概率,也搞不懂泊松的科學依據,也有點沒懂研二的大神說的,這我從其他地方找來的泊松的推理過程,僅供參考。希望能採納。
8樓:翔天風嵐
不知道閣下學歷有沒有你口中的這個小小的復旦研究生高呢?是哪所大學的博士生?
9樓:網友
題主出來說個話咋樣?不會自閉了吧
結果與過程的名言,過程與結果的名言名句
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