Cтраница 1
Пуассоновское распределение играет для дискретных случайных величин такую же важную роль, какую играет для непрерывных случайных величин гауссовское распределение. [1]
Пуассоновское распределение характеризуется одним параметром - генеральным средним. [2]
Пуассоновское распределение для последовательности фотоэлектронов соответствует наличию либо сигнальных полей постоянной интенсивности, либо слабых полей, для которых средний интервал появления соседних фотоэлектронов велик по сравнению с временем корреляции флуктуации интенсивности. Второй случай характерен для слабых внешних фоновых шумов, время корреляции флуктуации интенсивности ( время когерентности) которых определяется величиной обратно пропорциональной ширине полосы пропускания интерференционного фильтра и составляет величину порядка 10 - п - 10 - 12 сек. Это позволяет при приеме нефлуктуирующего сигнала на фоне слабых внешних фоновых шумов считать распределение потока фотоэлектронов, вызванного совместным действием сигнала и шумов, пуассоновским. [3]
Пуассоновское распределение - это первый встретившийся нам пример ( дискретного) распределения, сосредоточенного в счетном числе точек. [4]
Пуассоновское распределение безгранично делимо относительно операции свертки, но не является таковым для операции о. В то же время стандартное нормальное распределение о-безгранично делимо. Однако пока неизвестно, является ли о-безгранично делимым нормальное распределение с положительным математическим ожиданием; если математическое ожидание отрицательно, то нормальное распределение, очевидно, не о-безгранично делимо. [5]
Пуассоновское распределение молекул по размерам, устанавливающееся при импульсном инициировании, представляет собой особый случай. Однако обычно не следует ожидать, что все реакции инициирования завершатся в течение первых моментов процесса полимеризации. [6]
Пуассоновское и обобщенное пуассоновское распределения безгранично делимы. Будет показано, что все безгранично делимые распределения являются пределами обобщенных пуассонов-ских распределений. [7]
Пои пуассоновском распределении п 0, а величина п - 1 означает первоначально более скученное распределение. [8]
В начальном пуассоновском распределении легко рассчитать вероятность того, что данный объем окажется пустым. Эта вероятность связана с распределением ближайших соседей. [9]
Конечно, пуассоновское распределение возникает не только при рассмотрении однородного потока независимых частиц. [10]
Она описывает другое пуассоновское распределение, параметр которого ( п) является суммой параметров распределений его компонент. Следовательно, п также является пуассоновской переменной и сумма независимых пуассоновских случайных переменных также является пуассоновской случайной переменной. [11]
В случае пуассоновского распределения успешно употребляется следующий способ. [12]
Условия для предельного пуассоновского распределения случайной величины тД определяются следующей теоремой. [13]
Случайная величина имеет пуассоновское распределение с параметром а. [14]
Пусть величина имеет пуассоновское распределение с параметром а. [15]