泊松分佈的和服從什麼分佈
獨立的泊松分佈之和仍服從泊松分佈。
可以證明,並且這些柏鬆分佈各自的參數還不一樣。
設X1服從參數為λ1的柏鬆分佈
設X2服從參數為λ2的柏鬆分佈。
則對於任意非負整數k,有
P(X1 = k) = e^(-λ1) * λ1^k / k!
P(X2 = k) = e^(-λ2) * λ2^k / k!
於是(sum表示求和)
P(X1 + X2 = m) = sum (P(X1 = k)P(X2 = m - k), k=0,1,...,m) (獨立性,全概率公式)
= sum ([e^(-λ1) * λ1^k / k!][e^(-λ2) * λ2^(m-k) / (m-k)!], k=0,1,...,m)
= e^(-λ1-λ2) λ2^m/m! * sum(m! / [k!(m-k)!] * (λ1/λ2)^k, k=0,1,...,m)
= e^(-λ1-λ2) λ2^m/m! * (1 + λ1/λ2)^m (二項式定理)
= e^(-λ1-λ2) (λ1+λ2)^m / m!
即得X1 + X2符合Po(λ1+λ2)。用數學歸納法可證n個獨立柏鬆變量的和服從
Po(λ1+λ2+...+λn)
擴展資料:
實際事例中,當一個隨機事件,例如某電話交換台收到的呼叫、來到某公共汽車站的乘客、某放射性物質發射出的粒子、顯微鏡下某區域中的白血球等等,以固定的平均瞬時速率λ(或稱密度)隨機且獨立地出現時,那麼這個事件在單位時間(面積或體積)內出現的次數或個數就近似地服從泊松分佈P(λ)。
因此泊松分佈在管理科學、運籌學以及自然科學的某些問題中都佔有重要的地位。(在早期學界認為人類行為是服從泊松分佈,2005年在nature上發表的文章揭示了人類行為具有高度非均勻性。)
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