泊松概率计算器

更多关于 泊松分布概率 所以你可以更好地使用上面的泊松计算器：该 泊松概率 是一种离散概率分布,可以在\([0, +\infty)\)范围内取随机值。泊松分布的主要特性是：

• 它是离散的,可以取值从0到\(+\infty\)。


• 偏度的类型取决于人口平均值（\(\lambda\)）。


• 它是由人口平均值（\(\lambda\)）决定的。


• 其平均值为\(\lambda\),其群体方差也为\(\lambda\)。

如何使用泊松分布计算器

使用上述 泊松分布曲线计算器 ,你能够计算出形式为\(\Pr(a \le X \le b)\),形式为\(\Pr(X \le b)\)或形式为\(\Pr(X \ge a)\)的概率。

在上面的文本框中键入\(\lambda\)的适当参数,选择尾部的类型,指定你的事件并计算你的泊松概率。请注意,\(\lambda\)对应于分布的群体平均值。

如何计算泊松概率？

泊松概率分布公式为

\[ \Pr(X = k) = \displaystyle \frac{e^{-\lambda} \lambda^k}{k!}\]

没有一个简单或简短的表达方式来表达 鱼类cdf公式 ,这是通过将单个概率值加到某个给定的阈值而获得的。

如何找到两个数字之间的泊松概率？

从本质上讲,你需要评估终点的累积（cdf）泊松公式,这将是两个数字,例如k和m。但由于分布是离散的,你计算的是F（m）-F（k-1）,其中F是泊松cdf函数。

现在,如果你使用我们的计算器,你不必担心这个问题,只需在上面的表格中提供这两个数字。

如何计算泊松分布计算器excel

Excel有一个公式,即"=POISSON() "公式,可以得到Poisson的pdf或cdf。

泊松分布和二项分布之间有什么区别吗？

是的,有明显的区别。首先,它们不是同一个分布。虽然它们都是离散的（取可以用数字表示的值,如0,1,3,4等）,但它们有一些根本的区别。

比如说 鱼类分布 只由一个参数决定,那就是它的平均值\(\lambda\)。另一方面,在 二项分布 需要的样本量为N,以及成功的概率。

一个有趣的相似之处是,泊松和二项式的概率分布都可以用以下方法来紧密地接近 正态分布 在某些情况下（样本量足够大）。

事实上,你可以通过我们的 二项式的正态近似 和 泊松分布的正态近似值 .

这个泊松计算器的优点

1. 虽然Excel可以帮助你完成大部分的统计计算,但这个计算器可以告诉你所有的步骤
2. 通过看到这些步骤,你可以更好地理解概率的计算过程
3. 最终,所有离散分布都遵循同样的原理来计算概率

例子：这个泊松分布概率计算器的用途

问题 :假设一个变量X具有平均数为3.4的泊松分布。求以下概率：\(\Pr(3 \le X \le 6)\)。

解决方案：

我们需要计算二项分布概率。提供以下信息：

Population Mean \((\lambda)\) =	\(3.4\)
Probability Event =	\(\Pr(3 \le X \le 6) \)

我们需要计算\(\Pr(3 \le X \le 6)\)。因此,可以得到以下结果：

\[ \Pr(3 \le X \le 6) = \sum_{i=3}^{ 6} {\Pr(X = i)} = \Pr(X = 3) + \Pr(X = 4) + \Pr(X = 5) + \Pr(X = 6) \] \[ = 0.2186 + 0.1858 + 0.1264 + 0.0716 \]\[= 0.6024 \]

这就完成了计算。

其他离散概率分布计算器

这个带步骤的泊松分布计算器对应于离散分布的解算器。我们还有其他你可能感兴趣的离散分布计算器,如我们的 二项分布计算器 , 几何分布计算器 , 和 超几何分布计算器 仅举其中几例。

另外,你可以使用我们的 一般离散概率计算器 这将为你提供一个通用离散分布的平均值和标准差。