📚概率论基础 | 泊松分布：计算近似概率💡
•
2025-03-31 14:41:45
摘要 在概率论的世界里，泊松分布是一种非常实用的概率模型，尤其适用于描述单位时间内随机事件发生的次数。它常用于估算稀有事件的概率，比如某...
在概率论的世界里，泊松分布是一种非常实用的概率模型，尤其适用于描述单位时间内随机事件发生的次数。它常用于估算稀有事件的概率，比如某小时内接到的电话数量或一天内光顾便利店的顾客数。
✨什么是泊松分布？
泊松分布的公式为：
P(X=k) = (λ^k e^(-λ)) / k!
其中，λ是平均发生次数，e≈2.718，k是事件发生的次数。当实验次数n很大且成功概率p很小时，泊松分布可以很好地近似二项分布。
🎯如何用泊松分布求近似值？
例如，在一个繁忙的客服中心，平均每小时接到来电4次（λ=4）。如果想知道某小时内恰好接到6个来电的概率，代入公式即可轻松得出答案！
🌟生活中的小应用
无论是评估产品质量问题还是预测交通流量，泊松分布都能提供有力支持。掌握这一工具，你将能更理性地面对生活中的不确定性！🎉
数学之美 概率统计 数据分析
版权声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
标签：