Cтраница 1
Распределение Пуассона очень часто находится в разумном согласии с экспериментом - от числа частиц, зарегистрированных счетчиком радиоактивного излучения за кисой-то промежуток времени, до числа вызовов, поступивших на телефонную станцию, либо числа отказов какого-то оборудования. Но для наибольшего удобства обращения с распределением Пуассона нам необходимо понять вероятностный смысл параметра X, что лучше сделать в рамках общих понятий, связанных со случайными величинами. [1]
Распределение Пуассона стало известно под названием закона малых чисел или редких событий. [2]
Распределение Пуассона в (9.5) имеет математическое ожидание. [3]
Распределение Пуассона является предельным для биномиального распределения. [4]
Распределение Пуассона описывает случайные события, такие как несчастные случаи, прибытие покупателей в сервисный центр, поломки и прочие. Оно почти соответствует биномиальному, когда п велико, ар мало. Это характерно для контроля качества, а поскольку пользоваться распределением Пуассона проще, оно и лежит в основе большинства выборочных методов. [5]
Распределение Пуассона имеет максимум вероятности при максимальном значении k, удовлетворяющем неравенству k X. В теории дискретных самоорганизующихся систем с пуассоновым распределением приходится встречаться при организации обучения автоматов словами или последовательностями слов различной длины. При случайном выборе слов, на которых производится обучение, часто достаточно хорошее приближение для закона распределения длин слов дает именно пуассоново распределение. [6]
Распределение Пуассона описывает процессы, которые относятся к так называемым редким событиям. [7]
Распределение Пуассона является дискретным, поэтому связанные с ним расчеты довольно трудоемки. [8]
Распределение Пуассона часто встречается в задачах, связанных с простейшим потоком событий. [9]
Распределение Пуассона обычно описывает ноток отказов ремонтируемых приводов в период нормальной эксплуатации. [10]
Распределение Пуассона находит применение в самых различных задачах, и для него имеются хорошо разработанные таблицы. [11]
Распределение Пуассона получается также и в случае, когда точки распределяются случайным образом не на числовой оси, а на плоскости, поверхности или в пространстве. [12]
Распределение Пуассона может быть распространено на пространственное распределение событий. [13]
Распределение Пуассона при больших k переходит в нормальное распределение. [14]
Распределение Пуассона (3.4) дискретно, в то время как распределение интервалов времени в простейшем потоке (3.2) непрерывно. [15]