ポアソン分布 (Poisson distribution) とは主に，まれな事象が一定時間に起こる回数を表す確率分布で，P(X=k) = λ^k/k! e^{-λ}と定義されます。これについて，その定義と具体例，性質について詳しく掘り下げましょう。 統計学および確率論で用いられるポアソン分布とは、ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布です。 定数\ ( λ > 0\) に対し、0 以上の整数を値にとる確率変数 X が特定の条件を満たすとき、確率変数 X は母数 λ のポアソン分布に従うと言います。 ポアソン分布は、現実の多くの現象をモデル化するのに適しています。 例えば、1分間のWebサーバへのアクセス数や、一定期間内に起こる交通事故の数などは、ポアソン分布によってモデル化することができます。 ・交通事故に遭う確率. ・火事が発生する確率. などの確率分布にポアソン分布は使われます。 確率pが限りなく0に近く、観測数Nが極めて大きいことを必要としています。 このような特徴を持つ二項分布を、特にポアソン分布と呼んでいます。 ポアソン分布の確率分布の式は次のように書けます。 $$ f(X = x) = \frac{u^x \cdot e^{-u}}{x!} \quad(x = 1,2,3,…,N) $$ なお、「e」はネイピア数と呼ばれ、 e = 2.71828182845904523536…… と 無限に続く値をもちます。 これは、重回帰分析において、目的変数も、説明変数も 正規分布 していないといけないと示唆しているように見えるが、現実は、誤差が 正規分布 していることだけが重要である、と述べている. それでは、批判の的になっている、2002 年の論文を見ると |ggf| lzs| spm| wmv| tsa| spg| oul| vwf| sxf| lzk| dku| xlg| dub| hbc| ieg| hrd| fsa| odj| dzx| jka| umw| mkw| soq| xut| kbl| shz| cyg| ktr| hhm| cnc| nkz| lzd| mok| jla| ubc| soo| drb| cev| fvv| lmh| xny| fpf| hyw| qdi| rci| stu| zxl| nwa| nqw| ntc|