p(x≥2)泊松分布（python中泊松分布是什么意思？）

在python的数据可视化编程中  
    
    
   ，概率的分布可以很好的展现出数据的发展分布情况  
    
    
   。作为python数据可视化中可以假定一个事件

     


     


     

，显示事件在一段时间内随即发生可能发生的次数的分布

     


     


     

。 本文小编带领大家初步认识泊松分布 




 




 




。

一  
    
    
   、泊松分布是什么？

泊松分布是显示事件在预定时间段内可能发生的次数的分布  

   

   

  。

泊松分布是一个离散函数 




 




 




，意味着该事件只能按发生或不发生的方式进行度量  

   

   

  ，这意味着该变量只能按整数进行度量

     

     

     
。

二

     


     


     

、泊松分布作用

用于独立事件

     

     

     
，这些事件在给定的时间间隔内以恒定的速率发生  




  




  




。

三 




 




 




、泊松分布概率符合的条件

1  

   

   

  、将该时间段分割成若干个小的时间段  




  




  




，在这个接近于0的小时间段里  


  


  


 ，该事件发生一次的概率与该小时间段的长度成正比  


  


  


 。

2

     

     

     
、在每个极小时间段内
     
     
     ，该事件连续发生两次以上的概率恒等于0. 3.该事件在不同的小时间段里
   




   




   




，发生与否相互独立
     
     
     。

四  




  




  




、泊松分布实现过程

一个服从泊松分布的随机变量X 



 



 



，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内                ，事件发生的次数
   




   




   




。参数λ告诉你该事件发生的比率 



 



 



。随机变量X的平均值和方差都是λ                。

五  


  


  


 、泊松分布使用符号

1
     
     
     、 λ是事件发生的速率；

2
   




   




   




、 t是时间间隔的长；

3 



 



 



、X是该时间间隔内发生的事件数

    




    




    



， 其中X是泊松随机变量














，X的分布称为泊松分布；

4                、令μ表示t时间间隔内平均发生的事件数                ，则μ=λ*t.

    




    




    



。