1樓：寧可丁
如果單位時間發生的次數（如到達的人數）服從引數為r的泊松分佈,則任連續發生的兩次時間的間隔時間序列服從引數為r的指數分佈
統計與概率 關於指數分佈，poisson和gamma的一個問題, 樣本分佈的問題
2樓：匿名使用者
指數分佈是指兩個事件發生的時間間隔，因此n個x的和表示n個時間發生的時間，服從的是gamma(n,λ)分佈，而poisson分佈是指t時間內發生時間的個數，y=x1+x2+....+xn發生的事件個數和服從poisson分佈
3樓：匿名使用者
這三個東西就是好**，用來描述泊松過程的，假設你開了一家店每小時有λ（假設等於4個）個客人光顧並服從泊松分佈，那麼從0個客人到第1個客人經過的時間服從指數分佈，同樣的第1個到第2個，第2到第3個。。。。之間的時間間隔都服從指數分佈而且指數分佈的引數是(1/λ),然後指數分佈是上一個客人到下一個客人的時間間隔，gamma分佈就是把這些時間間隔加起來，如果你gamma分佈的n=2，就是從0個客人到第2個客人（中間有兩個時間間隔y2=x1+x2)的時間服從gamma(2,λ),同理n=1,2,3,4,......n，就是gamma分佈描述的是當這家店有n個客人到達所需要的時間。
這三個好**就是用來這樣描述泊松過程的。
對同一組資料做spss正態分佈和指數分佈ks檢驗結
sig就是傳說中的p值.spss的k s檢驗包括正態分佈 均勻分佈 泊松分佈和指數分佈四項,不能直接做對數正態分佈檢驗,只有在你的原始資料做了對數轉換之後你才能使用k s檢驗測試是否服從正態分佈.k s檢驗的原假設是資料服從指定的分佈 如正態分佈 因此當sig大於0.05時就說明資料服從指定的分佈 ...
X服從引數為1 2的指數分布，E（X
x e 1 2 f x 1 2 e 1 2 x x 0 0 x 0 e x 2 0 x 2 f x dx 1 2 0 x 2 e 1 2 x dx 0 x 2 de 1 2 x dx x 2 e 1 2 x 0 2 0 xe 1 2 x dx 0 4 0 xde 1 2 x 4 x.e 2x 0 4...
關於泊松分佈概率問題，泊松分佈概率問題
解 p x k 4 1 p x 4 p x 3 p x 2 p x 1 p x 0 0.5595 注，有4位以上，我計算就是不包括4的。特別的，用excel計算更方便 p x k 4 1 poisson 4,5,1 0.5595 p 5 4 4 e 5 0.175 p 5 5 5 e 5 0.175...