1) addition for bionomial and Poisson distribution
二项分布与Poisson分布的可加性
2) Poisson distribution
Poisson分布
1.
Multinomial distribution and multi-Poisson distribution;
多项分布与多元Poisson分布
2.
Optimizing order strategies of twoechelon retailer system with Poisson distributions;
基于Poisson分布需求的两级零售系统最优订货策略
3.
Several kind of estimates of Poisson distribution s parameter;
Poisson分布参数的几种估计
3) Poisson-Geometric distribution
Poisson-Geometric分布
4) Poisson-Geomtric distribution
Poisson-Geomtric分布
5) Poisson-Gumbel distribution
Poisson-Gumbel分布
6) Poisson type distribution
Poisson型分布
1.
It is proved in this parper that population X of nonsingula distribution with EX 2<∞ is of Poisson type distribution P(λ,α,1) if and only if the statistic T 2-T 1 has constant regression on T 1 ,where T 1==1n∑ni=1 X i is sample mean and T 2=1n-1∑ni=1(X i-) 2 is sample variance.
证明了满足EX2 <∞的具有非退化分布的母体X服从Poisson型分布P(λ ,α ,1)的充要条件是T2 -T1关于T1有常回归 ,其中T1= X =1n ∑ni =1Xi,T2 =1n - 1∑ni=1(Xi- X) 2 分别为子样均值和子样方
补充资料：二项分布
| 二项分布 binomial distribution 概率论中最常用的一种离散型概率分布。若随机变量遵从二项分布，则这个随机变量只取有限个值，即取0，1，2，…，n共n＋1个整数值，取k值的概率为  （1－p）n-k（k＝0，1，2，…，n； ＝ ）。记二项分布为B（n，p）。因为 恰好是〔（1－p）＋p〕n的二项式展开的第k＋1项，所以二项分布由此得名。从不合格率为p的产品中独立地抽取n个产品（每次抽一个，抽取后又放回），其中恰有k个不合格品的概率就是 ，所以这n个产品中不合格品数是一个随机变量，它遵从二项分布。类似的例子在生产实践和科学实验中是常见的，将这类问题模型化，假设每一次试验只有两个可能结果：事件A出现或者不出现，A出现的概率为p，不出现的概率为1－p。这种只有两个可能结果的随机试验就称为伯努利试验，将这种试验独立地重复进行n次所组成的随机试验称为n重伯努利试验，其中事件A出现的次数Z是一个服从二项分布B（n，p）的随机变量。二项分布有两个参数n和p，n代表试验的总次数，p代表每次试验事件A出现的概率。二项分布B（n，p）的数学期望为np，方差为np（1－p）。当p固定，n充分大时，二项分布B（n，p）近似于正态分布，当p很小而n较大时，二项分布也可以用泊松分布来近似。 |
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参考词条