如果都要计算泊松分布了,那么就默认你知道泊松分布的基本知识了,我这里只介绍如何计算,我是用的Excel直接套用公式计算的,如果想在代码里用,我的实现方式是,先用Excel把值全部求出来,然后做成map,在代码里直接使用map来估算,对于范围小,精确度要求不高的情况可以这样来处理。如果要求精度高变量范围大的情况,可以使用Python或者matlab来算,有现成的公式可以调用,写个脚本调用就行,我暂时没有精力去做,先介绍一下这种近似估计的方法。
下面看步骤:
情景假设:
某个广场上某个区域出现的人是随机的,出现在某个范围内在一段时间内的平均人数是25人。
那么就可以通过Excel来计算,使用公式POISSON.DIST(x,平均值,bool)
x表示计算的变量
平均值表示随机事件发生的平均值
bool 是一个boolean值,true表示累计分布函数,false表示概率密度函数
计算过程:
累计分布概率计算
在这里插入图片描述
概率密度分布计算
在这里插入图片描述
然后我们把计算结果画成函数图像看下,比较直观:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
显而易见,假设要计算某天该区域出现的人数小于25个人的概率:
就可以直接查表:P(x<25)=055292
在这里插入图片描述
通过概率密度函数求解
在这里插入图片描述
计算某天该区域出现人数是30个人的概率:
P(x=30) = 0.0454
在这里插入图片描述
相信都看明白这个计算方式了,假设,出现的人数可能是[0,100],那么我们就把excel计算出来的这个键值对存在map里,在代码里用的时候,直接近似取值计算就行,当然这种方式只能计算这种变量范围不大,并且不连续的情况,相当于自己做了一个泊松分布的数学表,每次都是通过查表得出的近似值。
在这里插入图片描述

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