泊松分布近似正态分布的表达式_泊松分布的意义

2023-11-05

刚学的时候,脑子乱成浆糊。现在回过头来思考,总算有些澄清了。

以下心得,主要参考了马同学的包子铺解答,以及《生物统计学基础》孙尚拱中文译版。

—————————————————————————————————————

泊松分布源于二项分布,而二项分布属于离散概率分布。

二项分布,描述的是试验成功次数的概率分布,成功次数是计数的,自然是离散变量而不是连续变量。我们想要探索的是:做n次试验,如果每次试验都只有两个结局(成功或失败),而且任一次试验的结果不会干扰其他试验的结果,而且每次试验成功的概率都是相等的(因为是重复试验嘛)。在这样的情况下,我想知道成功k次的概率是多少?

以上描述看着挺复杂,但简单说就是:满足二项、独立、重复(或者说同概率、稳定概率)三个条件的n次试验,成功k次的概率。

二项分布的公式:

试验n次,成功x次的概率

诸如打靶射击、抛硬币、手术成败、药物有效与否、筛检阳性阴性等等,都可以套入这个分布来解决。以打靶射击为例:如果统计的打靶结局不是“击中靶子”“没击中靶子”,而是“脱靶0分”“边缘1分”......“中心10分”,那么试验就不是二项结局。如果前几次没打中靶子

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

泊松分布近似正态分布的表达式_泊松分布的意义 的相关文章

  • 2.Linux系统常用工具(vim gcc gdb make)

    一 文本编辑器 vim 1 基本模式 1 命令行模式 控制光标移动 按键操作 按 i 进入插入模式 2 插入模式 只有在此模式下 才可以输入文字 esc 进入命令行模式 3 底行模式 将文件保存或退出vim 也可以设置编辑环境 进入底行模式
  • lattice学习笔记(一)

    格的历史 公钥密码学的安全性都建立在数学问题的困难性上 但量子计算的不断发展 意味着从理论上 基于大整数分解的RSA方案 基于离散对数问题的Diffie Hellman等方案都不再安全 而格密码学将成为候选抗量子计算攻击的密码学方案 因此
  • ddpm代码注释

    import math import torch from torch import nn einsum import torch nn functional as F from inspect import isfunction from
  • python爬取豆瓣电影并保存到数据库

    1 分析url 获取热门电影的url 豆瓣采用的市ajax动态加载技术 我们可以直接找到json数据的url url https movie douban com j search subjectstype movie tag E7 83
  • 安卓逆向基础实战----1.修改APK图标名称

    文章目录 环境 1 替换图标 2 修改应用名称 环境 1 win10 2 雷电模拟器7 1 2 3 AndroidKiller 注意 Apktool 2 4 1 4 APK土豆视频 v6 29 4 1 替换图标 1 首先去网上准备一张png
  • 运营商大数据精准营销获客?

    多年来 大数据运营商一直致力于为企业提供互联网大数据精准营销的新项目 并以确保自身信息安全为前提 例如 如果移动用户查看了任何网站 在网页上搜索了任何关键词 登录了应用程序 给任何人打了电话 以及隶属地区 性別 所有这些都由运营商存储 那么
  • ros2与ros1通信

    ros2和ros1的通信 ros1 bridge安装 ros2与ros1通信过程 终端1 终端2 终端3 终端4 ros1 bridge安装 ros2要实现与ros的通信 需要安装ros1 bridge sudo apt update 注意
  • 【刷题篇】动态规划(二)

    文章目录 分割回文字符串 编辑距离 不同的子序列 动态规划解题思路 分割回文字符串 class Solution public bool isPal string s int begin int end while begin
  • 关于安装rosdep所遇到的问题

    初始化rosdep 开始使用ROS之前 先初始化rosdep rosdep能够轻松地安装要编译的源代码的系统依赖关系 rosdep是ROS核心组件运行的基础 sudo rosdep init 但这一步经常出错 如果出现错误 ERROR ca
  • python循环提取txt文档词频

    一 循环分词并输出为csv文档 import os import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba analyse import matplotlib pyp
  • javascript解决鼠标单击双击冲突方法

    在双击事件 dblclick 过程中 触发的两次单击事件 click 中 第一次的单击事件 click 会被屏蔽掉 但第二次不会 也就是说双击事件 dblclick 会返回一次单击事件 click 结果和一次双击事件 dblclick 结果
  • STM32H7B0 同时启用D-Cache与ADC dma

    使用STM32H7B0刷4 3寸屏幕 不开启D Cache的话 是会卡顿的 同时项目需要使用ADC dma采样 然而开启D Cache之后 dma外设改变内部RAM后 并没有更改Cache内的数据吗 导致CPU无法正确得到RAM内的最新采样
  • c语言之结构体

    代码1 include
  • c++ opp虚函数和抽象基类

    class Base public Base default Base int x num x Base default virtual int getNum return num private int num class Derive
  • C语言的枚举类型(Enum)

    参考 C语言的枚举类型 Enum 地址 https blog csdn net aliyonghang article details 123615803 spm 1001 2014 3001 5502 在实际编程中 有些数据的取值往往是有
  • Python中的多媒体处理库有哪些?

    在Python中 有几个常用的多媒体处理库 包括 Pillow 一个强大的图像处理库 可以进行图像的读取 保存 剪裁 调整大小 滤镜处理等操作 OpenCV 一个用于图像和视频处理的开源计算机视觉库 提供了许多图像处理和计算机视觉算法 如图
  • 浅析MySQL JDBC连接配置上的两个误区

    相信使用MySQL的同学都配置过它的JDBC驱动 多数人会直接从哪里贴一段URL过来 然后稍作修改就上去了 对应的连接池配置也是一样的 很少有人会去细想这每一个参数都是什么含义 今天我们就来聊两个比较常见的配置 是否要开启autoRecon
  • uniapp踩坑合集

    1 onPullDownRefresh下拉刷新不生效 pages json对应的style中enablePullDownRefresh设置为true 开启下拉刷新 path pages list list style navigationB
  • 逻辑斯蒂(logistic)回归深入理解、阐述与实现

    第一节中说了 logistic 回归和线性回归的区别是 线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加 线性叠加的权重系数wi就是模型的参数 来得到预测值的Y 然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y 的误差来求得模型参数 我们看到这里的模型的

随机推荐

  • Docker run最后加/bin/bash遇到的问题

    问题展示 1 使用docker run dit 容器ID 容器名 一些参数 bin bash 后台启动es镜像 root iZ2zegnzd0af38r6v96pcfZ test docker run dit p 9200 9200 p 9
  • 【论文笔记】Ada3D: Exploiting the Spatial Redundancy with Adaptive Inference for Efficient 3D Object Detec

    Ada3D Exploiting the Spatial Redundancy with Adaptive Inference for Efficient 3D Object Detection 原文链接 https arxiv org a
  • 无视杀软登录远程服务器GoToHTTP

    在渗透测试中 我们会遇到服务器装有杀软导致提权木马上传不成功的问题 这里给各位师傅另外提供一种思路 使用GoToHTTP进行连接 被控文件下载地址GotoHTTP Free Download 将被控文件传入主机 执行命令启动被控文件 got
  • xshell5下载和安装教程

    1 xshell5的下载 首先到xshell的官网去下载 这里附上下载地址xshell5官网下载 点击链接进入官网后 下一步点击页面上的的Download 下载 按钮 然后点击页面上的下载图标进行下载 然后选择Evaluation user
  • numpy中的 numpy.c_ numpy.ravel numpy.mgrid的理解

    这三个函数一般用于绘制网格坐标点 自己在学习的时候也遇到了疑惑 现在做一个笔记整理一下 1 numpy中的mgrid 首先看一个例子 x y np mgrid 3 3 1 3 3 1 这里我要生成一个从 3到2的矩阵步长为1 结果为 3 2
  • kubernetes的使用五--安装heapster

    本文是kubernetes的使用的第五篇 我们安装heapster heapser是kubernetes体系的监控插件 能够使dashboard更加漂亮 如下图所示 在github下载heapster代码 代码地址https github
  • qtCreator安装make时报错cpuid.h没有那个文件或目录

    安装完qt之后 编译安装qtcreator 此时报错了 错误界面如下 不要慌 看到这个界面就稳了 因为这个问题已经被我成功解决 首先去下面这个网址下载源码叫60cc910的一个文件 https codereview qt project o
  • Blazor入门——第一个入门程序

    Blazor 是一个使用 NET 生成交互式客户端 Web UI 的框架 使用 C 代替 JavaScript 来创建丰富的交互式 UI 共享使用 NET 编写的服务器端和客户端应用逻辑 将 UI 呈现为 HTML 和 CSS 以支持众多浏
  • Dr. Memory检测内存泄露

    1 软件测试说明 vs2013里面可以很好的检测出来 vs2015的工程检测的不是很准 2 对win10系统的版本有要求 有些比较新的系统无法使用 3 Debug或者Release都行 包括win32和x64 4 使用 方法1 1 控制台里
  • MkDocs的使用-流程图、序列图

    标准Markdown语法并不支持流程图 序列图的绘制 好在MkDocs能够通过第三方插件pymdown extensions扩展来实现 在前篇中已经完成了pymdown extensions的安装 现在可以使用superfences来实现流
  • Android SHA加密实现

    同前篇博文的MD5加密 只要把加密文本转换为String就好了 package com tencent utils import java security MessageDigest import java security NoSuch
  • Numpy攻略系列:高级索引机制

    Numpy攻略系列 高级索引机制 所谓高级索引就是不使用整数或者切片作为索引值 在这一节重点介绍三类高级索引 常规的高级索引 位置列表型高级索引 布尔型高级索引的一类 常规的高级索引 给定一个矩阵 我们要求相关位置设置为特殊值 这里我们就假
  • C语言实现链表创建

    C语言实现链表的创建 链表 是一种物理存储单元上非连续 非顺序的存储结构 数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的 链表由一系列结点链表中每一个元素称为结点 组成 结点可以在运行时动态生成 每个结点包括两个部分 一个是存储数据元素
  • docker 部署springboot项目

    1 CentOS环境下需要安装docker jdk maven docker安装好后 需要修改一下镜像源地址 vi etc docker daemon json 添加如下 registry mirrors https registry do
  • input autocomplete="off"属性的作用

    有过表单设计经验的朋友肯定知道 当我们在浏览器中输入表单信息的时候 往往input文本输入框会记录下之前提交表单的信息 以后每次只要双击 input文本输入框就会出现之前输入的文本 这样有时会觉得比较方便 但有时也会暴露用户的隐藏数据 那么
  • 解决[Vue warn]: Invalid prop: type check failed for prop “index“.问题

    Vue warn Invalid prop type check failed for prop index Expected String got Undefined Vue 警告 属性无效 属性 索引 的类型检查失败 预期字符串 未定义
  • tcp参数详解之tcp_fin_timeout

    tcp fin timeout INTEGER 默认值是 60 对于本端断开的socket连接 TCP保持在FIN WAIT 2状态的时间 对方可能会断开连接或一直不结束连接或不可预料的进程死亡 默认值为 60 秒 过去在2 2版本的内核中
  • 【Java-----IO流(一)之字节流详解】

    IO流概述和分类 IO流概述 IO 输入 输出 Input Output 流 是一种抽象概念 对数据传输的总称 也就是说数据在设备间的传输成为流 流的本质是数据传输 IO流 用来处理设备间数据传输问题的 常见的应用如 文件复制 文件上传 文
  • HTML+CSS+JS+node.js实现websocket聊天室

    本文实现如题所说 使用的websocket库是nodejs websocket库 可在网上直接下载安装 npm install nodejs websocket 使用是直接在文件中require即可 一开始想用PHP写后台实现服务器端web
  • 泊松分布近似正态分布的表达式_泊松分布的意义

    刚学的时候 脑子乱成浆糊 现在回过头来思考 总算有些澄清了 以下心得 主要参考了马同学的包子铺解答 以及 生物统计学基础 孙尚拱中文译版 泊松分布源于二项分布 而二项分布属于离散概率分布 二项分布 描述的是试验成功次数的概率分布 成功次数是