Пуассо́нівський розпо́діл — один з розподілів ймовірностей. Цей розподіл названо на честь французького вченого Сімеона Дені Пуассона. Випадкова величина X називається розподіленою за законом Пуассона (або, що те саме, має пуассонівський розподіл) з параметром λ, якщо для неї виконується рівність:
Пуассона | |
---|---|
Функція ймовірностей На горизонтальній осі відкладено значення параметру k. Функцію визначено лише для цілих k. Лінії між точками лише для зручності перегляду. | |
Функція розподілу ймовірностей На горизонтальній осі відкладено значення параметру k. | |
Параметри | |
Носій функції | |
Розподіл імовірностей | |
Функція розподілу ймовірностей (cdf) | (де це та це ціла частина) |
Середнє | |
Медіана | зазвичай приблизно |
Мода | та якщо - ціле |
Дисперсія | |
Коефіцієнт асиметрії | |
Коефіцієнт ексцесу | |
Ентропія | (для великих ) |
Твірна функція моментів (mgf) | |
Характеристична функція |
-
,
(
)
Популярне пояснення
Пуассонівський розподіл справедливий для подій, які мають малу ймовірність чи трапляються нечасто. Ним, наприклад, можна описати ймовірність того, що футболіст заб'є гол у конкретному матчі. Іноді футболіст забиває один гол, рідше два, ще рідше робить хет-трик, Пеле одного разу забив вісім. Найчастіше футболіст не забиває жодного.
Ймовірність забити k голів за гру визначається параметром λ, що є середньою кількістю голів, які забиває футболіст. Якщо λ велике число, то ймовірність має досягати максимуму при якомусь k. В такому разі йдеться радше про баскетболіста, який може набирати, наприклад, 22 очка за гру в середньому. Тоді ймовірність набрати 2 очка буде малою. Ймовірність набрати 42 очка теж буде малою, а максимум ймовірності буде в районі саме 22 очок.
Історія
Розподіл вперше було введено Пуассоном (1781-1840) і опубліковано разом із його теорією ймовірності, в 1837 році у своїй роботі Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile ( «Дослідження ймовірності судових рішень в кримінальних і цивільних справах "). Робота теоретизувала кількість несправедливих засуджень в тій чи іншій країні, зосередивши увагу на деяких випадкових величинах N, що рахувало число дискретних явищ (іноді звані «події»), які мають місце на заданому інтервалі часу на інтервалі заданої довжини. Раніше результат дав Абрахам де Муавр (1711) в De Mensura Sortis seu; de Probabilitate Eventuum in Ludis a Casu Fortuito Pendentibus у Філософських Працях Королівського Товариства. Це є прикладом закона Стіглера і це спонукало деяких авторів стверджувати, що розподіл Пуассона повинен носити ім'я де Муавра.
Практичне застосування цього розподілу було зроблено Ладіславом Борткевичем в 1898 році, коли йому було дано завдання дослідити число солдатів прусської армії,яких випадково забили коні ногами; цей експеримент ввів розподіл Пуассона в область надійності техніки.
Визначення
Дискретна випадкова величина Х має розподіл Пуассона з параметром λ> 0, якщо при k = 0, 1, 2... функція ймовірності X визначається за формулою:
де:
- е- це число Ейлера (е = 2,71828 ...)
- k! - це факторіал k.
Додатне дійсне число λ дорівнює математичному сподіванню X, а також її дисперсії
Розподіл Пуассона може бути застосований до систем з великим числом можливих подій, кожне з яких рідко зустрічається. Скільки таких подій відбуватиметься протягом фіксованого проміжку часу? При правильних обставинах, це випадкове число з розподілом Пуассона.
Традиційне визначення розподілу Пуассона містить два додатки, які можуть легко заповнюватися комп'ютером: ʎ^k і k!. Але їх ділення може також призвести до помилки округлення, яка дуже велика в порівнянні з е^-ʎ, і, отже, дати помилковий результат. Для стабільності функція ймовірності за Пуассоном повинна бути оцінена як
що математично еквівалентне, але є стабільнішим.
Властивості
Середнє значення
- Математичне сподівання і дисперсія випадкової величини розподіленої за законом Пуассона дорівнює λ.
- Коефіцієнтом варіації є , тоді як індекс дисперсії дорівнює 1.
- Середнє абсолютне відхилення від середнього значення:
- Всі напівваріанти розподілу Пуассона дорівнюють математичному сподіванню Х.
- Математичне сподівання пуассонівського процесу іноді розкладається в добуток інтенсивності і експозиції (або в більш загальному плані виражається у вигляді інтеграла від "функції інтенсивності").
Медіана
Оцінки для медіан (v) розподілу відомі і чіткі:
Вищі моменти
Вищі моменти розподілу Пуассона є многочлени Тушара λ:
де {фігурні дужки} позначають числа Стірлінга другого роду. Коефіцієнти поліномів мають комбінаторний сенс. Насправді, коли математичне сподівання розподілу Пуассона дорівнює 1, то формула Добіньського каже, що n-ий момент дорівнює числу розбиття множини обсягом n.
Суми розподілених випадкових величин Пуассоном
Якщо є незалежними та , тоді . Є і протилежне твердження теореми Райкова, в якому говориться, що якщо випадкова величина з розподілом Пуассона розкладається в суму двох незалежних випадкових величин, то і кожна з цих двох незалежних випадкових величин має розподіл Пуассона.
Інші властивості
- Розподіл Пуассоном - це безмежно подільний розподіл.
- Спрямована відстань Кульбака — Лейблера Pois(λ0) від Pois(λ) задається
- Межі для хвостових ймовірностей випадкової величини Пуассона можуть бути отримані за допомогою аргументу нерівності Чернова.
Стрибки значень Пуассона
Нехай та незалежні випадкові величини, з тоді ми маємо
Верхня межа доводиться за допомогою стандартної нерівності Чернова.
Нижню межу можна довести, зазначивши, що є ймовірністю того, що , де яка обмежена знизу де - це відстань Кульбака — Лейблера. Відзначаючи далі, що обчислення нижньої межі на безумовній ймовірності дає результат.
Доведення
Дослідимо поведінку за умов теореми Пуассона. За формулою Тейлора при
звідки
-
(
)
Експонуванням (2), помноженого на , отримуємо нерівність
-
(
)
Дослідимо тепер поведінку множників правої частини формули Бернуллі. При
-
(
)
Оскільки
-
(
)
З нерівності (3) отримуємо
-
(
)
Оскільки то показники експонент в (6) прямують до А з неперервності експоненціальної функції маємо
-
(
)
Нарешті,
-
(
)
Перемноживши (4), (5), (7) і (8) i перейшовши до границі, отримаємо формулу Пуассона (1).
Двовимірний розподіл Пуассона
Такий розподіл було поширено у двовимірному випадку. Функція для цього розподілу така:
при
Маргінальним розподілом є Пуассон(θ1) і Пуассон(θ2), а коефіцієнт кореляції обмежується діапазоном
Простий спосіб для генерації двовимірного розподілу Пуассона : взяти три незалежні розподіли Пуассона зі значеннями і потім встановити . Функція ймовірності двомірного розподілу Пуассона така:
Див. також
Джерела
- Карташов М. В. Імовірність, процеси, статистика. — Київ : ВПЦ Київський університет, 2007. — 504 с.
- Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. — 6-е изд. — Москва : Наука, 1988. — 446 с.(рос.)
- Гихман И. И., Скороход А. В., Ядренко М. В. Теория вероятностей и математическая статистика. — Київ : Вища школа, 1988. — 436 с.(рос.)
Це незавершена стаття з математики. Ви можете проєкту, виправивши або дописавши її. |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Puasso nivskij rozpo dil odin z rozpodiliv jmovirnostej Cej rozpodil nazvano na chest francuzkogo vchenogo Simeona Deni Puassona Vipadkova velichina X nazivayetsya rozpodilenoyu za zakonom Puassona abo sho te same maye puassonivskij rozpodil z parametrom l yaksho dlya neyi vikonuyetsya rivnist PuassonaFunkciya jmovirnostej Na gorizontalnij osi vidkladeno znachennya parametru k Funkciyu viznacheno lishe dlya cilih k Liniyi mizh tochkami lishe dlya zruchnosti pereglyadu Funkciya rozpodilu jmovirnostej Na gorizontalnij osi vidkladeno znachennya parametru k Parametril 0 displaystyle lambda in 0 infty Nosij funkciyik 0 1 2 displaystyle k in 0 1 2 ldots Rozpodil imovirnosteje llkk displaystyle frac e lambda lambda k k Funkciya rozpodilu jmovirnostej cdf G k 1 l k for k 0 displaystyle frac Gamma lfloor k 1 rfloor lambda lfloor k rfloor text for k geq 0 de G x y displaystyle Gamma x y ce ta k displaystyle lfloor k rfloor ce cila chastina Serednyel displaystyle lambda Medianazazvichaj priblizno l 1 3 0 02 l displaystyle lfloor lambda 1 3 0 02 lambda rfloor Moda l displaystyle lfloor lambda rfloor ta l 1 displaystyle lambda 1 yaksho l displaystyle lambda cileDispersiyal displaystyle lambda Koeficiyent asimetriyil 1 2 displaystyle lambda 1 2 Koeficiyent ekscesul 1 displaystyle lambda 1 Entropiyal 1 log l e l k 0 lklog k k displaystyle lambda 1 log lambda e lambda sum k 0 infty frac lambda k log k k dlya velikih l displaystyle lambda 12log 2pel 112l 124l2 displaystyle frac 1 2 log 2 pi e lambda frac 1 12 lambda frac 1 24 lambda 2 19360l3 O 1l4 displaystyle frac 19 360 lambda 3 O left frac 1 lambda 4 right Tvirna funkciya momentiv mgf exp l et 1 displaystyle exp lambda e t 1 Harakteristichna funkciyaexp l eit 1 displaystyle exp lambda e it 1 Pr X k lkk e l displaystyle Pr X k frac lambda k k e lambda k N0 displaystyle k in mathbb N 0 1 Populyarne poyasnennyaPuassonivskij rozpodil spravedlivij dlya podij yaki mayut malu jmovirnist chi traplyayutsya nechasto Nim napriklad mozhna opisati jmovirnist togo sho futbolist zab ye gol u konkretnomu matchi Inodi futbolist zabivaye odin gol ridshe dva she ridshe robit het trik Pele odnogo razu zabiv visim Najchastishe futbolist ne zabivaye zhodnogo Jmovirnist zabiti k goliv za gru viznachayetsya parametrom l sho ye serednoyu kilkistyu goliv yaki zabivaye futbolist Yaksho l velike chislo to jmovirnist maye dosyagati maksimumu pri yakomus k V takomu razi jdetsya radshe pro basketbolista yakij mozhe nabirati napriklad 22 ochka za gru v serednomu Todi jmovirnist nabrati 2 ochka bude maloyu Jmovirnist nabrati 42 ochka tezh bude maloyu a maksimum jmovirnosti bude v rajoni same 22 ochok IstoriyaRozpodil vpershe bulo vvedeno Puassonom 1781 1840 i opublikovano razom iz jogo teoriyeyu jmovirnosti v 1837 roci u svoyij roboti Recherches sur la probabilite des jugements en matiere criminelle et en matiere civile Doslidzhennya jmovirnosti sudovih rishen v kriminalnih i civilnih spravah Robota teoretizuvala kilkist nespravedlivih zasudzhen v tij chi inshij krayini zoseredivshi uvagu na deyakih vipadkovih velichinah N sho rahuvalo chislo diskretnih yavish inodi zvani podiyi yaki mayut misce na zadanomu intervali chasu na intervali zadanoyi dovzhini Ranishe rezultat dav Abraham de Muavr 1711 v De Mensura Sortis seu de Probabilitate Eventuum in Ludis a Casu Fortuito Pendentibus u Filosofskih Pracyah Korolivskogo Tovaristva Ce ye prikladom zakona Stiglera i ce sponukalo deyakih avtoriv stverdzhuvati sho rozpodil Puassona povinen nositi im ya de Muavra Praktichne zastosuvannya cogo rozpodilu bulo zrobleno Ladislavom Bortkevichem v 1898 roci koli jomu bulo dano zavdannya dosliditi chislo soldativ prusskoyi armiyi yakih vipadkovo zabili koni nogami cej eksperiment vviv rozpodil Puassona v oblast nadijnosti tehniki ViznachennyaDiskretna vipadkova velichina H maye rozpodil Puassona z parametrom l gt 0 yaksho pri k 0 1 2 funkciya jmovirnosti X viznachayetsya za formuloyu f k l Pr X k lke lk displaystyle f k lambda Pr X k frac lambda k e lambda k de e ce chislo Ejlera e 2 71828 k ce faktorial k Dodatne dijsne chislo l dorivnyuye matematichnomu spodivannyu X a takozh yiyi dispersiyi l E X Var X displaystyle lambda operatorname E X operatorname Var X Rozpodil Puassona mozhe buti zastosovanij do sistem z velikim chislom mozhlivih podij kozhne z yakih ridko zustrichayetsya Skilki takih podij vidbuvatimetsya protyagom fiksovanogo promizhku chasu Pri pravilnih obstavinah ce vipadkove chislo z rozpodilom Puassona Tradicijne viznachennya rozpodilu Puassona mistit dva dodatki yaki mozhut legko zapovnyuvatisya komp yuterom ʎ k i k Ale yih dilennya mozhe takozh prizvesti do pomilki okruglennya yaka duzhe velika v porivnyanni z e ʎ i otzhe dati pomilkovij rezultat Dlya stabilnosti funkciya jmovirnosti za Puassonom povinna buti ocinena yak f k l exp kln l l ln G k 1 displaystyle f k lambda exp left k ln lambda lambda ln Gamma k 1 right sho matematichno ekvivalentne ale ye stabilnishim VlastivostiSerednye znachennya Matematichne spodivannya i dispersiya vipadkovoyi velichini rozpodilenoyi za zakonom Puassona dorivnyuye l Koeficiyentom variaciyi ye l 1 2 displaystyle lambda 1 2 todi yak indeks dispersiyi dorivnyuye 1 Serednye absolyutne vidhilennya vid serednogo znachennya E X l 2exp l l l 1 l displaystyle operatorname E X lambda 2 exp lambda frac lambda lfloor lambda rfloor 1 lfloor lambda rfloor Vsi napivvarianti rozpodilu Puassona dorivnyuyut matematichnomu spodivannyu H Matematichne spodivannya puassonivskogo procesu inodi rozkladayetsya v dobutok intensivnosti i ekspoziciyi abo v bilsh zagalnomu plani virazhayetsya u viglyadi integrala vid funkciyi intensivnosti Mediana Ocinki dlya median v rozpodilu vidomi i chitki l ln 2 n lt l 13 displaystyle lambda ln 2 leq nu lt lambda frac 1 3 Vishi momenti Vishi momenti rozpodilu Puassona ye mnogochleni Tushara l mk i 1kli ki displaystyle m k sum i 1 k lambda i left begin matrix k i end matrix right de figurni duzhki poznachayut chisla Stirlinga drugogo rodu Koeficiyenti polinomiv mayut kombinatornij sens Naspravdi koli matematichne spodivannya rozpodilu Puassona dorivnyuye 1 to formula Dobinskogo kazhe sho n ij moment dorivnyuye chislu rozbittya mnozhini obsyagom n Sumi rozpodilenih vipadkovih velichin Puassonom Yaksho Xi Pois li i 1 n displaystyle X i sim operatorname Pois lambda i i 1 dotsc n ye nezalezhnimi ta l i 1nli displaystyle lambda sum i 1 n lambda i todi Y i 1nXi Pois l displaystyle Y left sum i 1 n X i right sim operatorname Pois lambda Ye i protilezhne tverdzhennya teoremi Rajkova v yakomu govoritsya sho yaksho vipadkova velichina z rozpodilom Puassona rozkladayetsya v sumu dvoh nezalezhnih vipadkovih velichin to i kozhna z cih dvoh nezalezhnih vipadkovih velichin maye rozpodil Puassona Inshi vlastivosti Rozpodil Puassonom ce bezmezhno podilnij rozpodil Spryamovana vidstan Kulbaka Lejblera Pois l0 vid Pois l zadayetsya DKL l l0 l0 l llog ll0 displaystyle D text KL lambda mid lambda 0 lambda 0 lambda lambda log frac lambda lambda 0 Mezhi dlya hvostovih jmovirnostej vipadkovoyi velichini Puassona X Pois l displaystyle X sim operatorname Pois lambda mozhut buti otrimani za dopomogoyu argumentu nerivnosti Chernova P X x e l el xxx for x gt l displaystyle P X geq x leq frac e lambda e lambda x x x text for x gt lambda P X x e l el xxx for x lt l displaystyle P X leq x leq frac e lambda e lambda x x x text for x lt lambda Rekurentne spivvidnoshennya k 1 f k 1 lf k 0 f 0 e l displaystyle left begin array l k 1 f k 1 lambda f k 0 10pt f 0 e lambda end array right Stribki znachen Puassona Nehaj X Poi l displaystyle X sim operatorname Poi lambda ta Y Poi m displaystyle Y sim operatorname Poi mu nezalezhni vipadkovi velichini z l lt m displaystyle lambda lt mu todi mi mayemo e m l 2 l m 2 e l m 2lm e l m 4lm P X Y 0 e m l 2 displaystyle frac e sqrt mu sqrt lambda 2 lambda mu 2 frac e lambda mu 2 sqrt lambda mu frac e lambda mu 4 lambda mu leq P X Y geq 0 leq e sqrt mu sqrt lambda 2 Verhnya mezha dovoditsya za dopomogoyu standartnoyi nerivnosti Chernova Nizhnyu mezhu mozhna dovesti zaznachivshi sho P X Y 0 X Y i displaystyle P X Y geq 0 mid X Y i ye jmovirnistyu togo sho Z i2 displaystyle Z geq frac i 2 de Z Bin i ll m displaystyle Z sim operatorname Bin left i frac lambda lambda mu right yaka obmezhena znizu 1 i 1 2e 2D 0 5 ll m displaystyle frac 1 i 1 2 e left 2D left 0 5 frac lambda lambda mu right right de D displaystyle D ce vidstan Kulbaka Lejblera Vidznachayuchi dali sho X Y Poi l m displaystyle X Y sim operatorname Poi lambda mu obchislennya nizhnoyi mezhi na bezumovnij jmovirnosti daye rezultat DovedennyaDoslidimo povedinku Pn 0 qn 1 p n displaystyle P n 0 q n 1 p n za umov teoremi Puassona Za formuloyu Tejlora pri 0 p lt 1 displaystyle 0 leq p lt 1 ln 1 p p p22 1 8 2 0 8 p displaystyle ln 1 p p frac p 2 2 1 theta 2 0 leq theta leq p zvidki p 1 p ln 1 p p 0 p lt 1 12 displaystyle p 1 p leq ln 1 p leq p 0 leq p lt 1 frac 1 sqrt 2 2 Eksponuvannyam 2 pomnozhenogo na n displaystyle n otrimuyemo nerivnist e np 1 p Pn 0 exp np p lt 1 12 displaystyle e np 1 p leq P n 0 leq exp np qquad p lt 1 frac 1 sqrt 2 3 Doslidimo teper povedinku mnozhnikiv pravoyi chastini formuli Bernulli Pri n displaystyle n to infty nm n m n m 1m n n 1 n m 1 1m nm 1 1n 1 m 1n 1m nm 1 a a 0 displaystyle n choose m frac n m n m frac 1 m n n 1 n m 1 frac 1 m n m 1 frac 1 n 1 frac m 1 n frac 1 m n m 1 alpha alpha to 0 4 Oskilki np l 1 b b 0 displaystyle np lambda 1 beta beta to 0 pm lmnm 1 b m displaystyle p m frac lambda m n m 1 beta m 5 Z nerivnosti 3 otrimuyemo exp l 1 b 1 l 1 b qn exp l 1 b displaystyle exp lambda 1 beta 1 lambda 1 beta leq q n leq exp lambda 1 beta 6 Oskilki b 0 n displaystyle beta to 0 n to infty to pokazniki eksponent v 6 pryamuyut do l displaystyle lambda A z neperervnosti eksponencialnoyi funkciyi mayemo qn e l g g 0 displaystyle q n e lambda gamma gamma to 0 7 Nareshti q m 1 ln 1 b m 1 d d 0 displaystyle q m left 1 frac lambda n 1 beta right m 1 delta delta to 0 8 Peremnozhivshi 4 5 7 i 8 i perejshovshi do granici otrimayemo formulu Puassona 1 Dvovimirnij rozpodil PuassonaTakij rozpodil bulo poshireno u dvovimirnomu vipadku Funkciya dlya cogo rozpodilu taka g u v exp 81 812 u 1 82 812 v 1 812 uv 1 displaystyle g u v exp theta 1 theta 12 u 1 theta 2 theta 12 v 1 theta 12 uv 1 pri 81 82 gt 812 gt 0 displaystyle theta 1 theta 2 gt theta 12 gt 0 Marginalnim rozpodilom ye Puasson 81 i Puasson 82 a koeficiyent korelyaciyi obmezhuyetsya diapazonom 0 r min 8182 8281 displaystyle 0 leq rho leq min left frac theta 1 theta 2 frac theta 2 theta 1 right Prostij sposib dlya generaciyi dvovimirnogo rozpodilu Puassona X1 X2 displaystyle X 1 X 2 vzyati tri nezalezhni rozpodili Puassona Y1 Y2 Y3 displaystyle Y 1 Y 2 Y 3 zi znachennyami l1 l2 l3 displaystyle lambda 1 lambda 2 lambda 3 i potim vstanoviti X1 Y1 Y3 X2 Y2 Y3 displaystyle X 1 Y 1 Y 3 X 2 Y 2 Y 3 Funkciya jmovirnosti dvomirnogo rozpodilu Puassona taka Pr X1 k1 X2 k2 exp l1 l2 l3 l1k1k1 l2k2k2 k 0min k1 k2 k1k k2k k l3l1l2 k displaystyle begin aligned amp Pr X 1 k 1 X 2 k 2 amp exp left lambda 1 lambda 2 lambda 3 right frac lambda 1 k 1 k 1 frac lambda 2 k 2 k 2 sum k 0 min k 1 k 2 binom k 1 k binom k 2 k k left frac lambda 3 lambda 1 lambda 2 right k end aligned Div takozhPuasson Simeon Deni Rozpodil Bernulli Rozpodil jmovirnostej Shema Bernulli Teorema Puassona Puassonivskij proces Indeks dispersiyi Uzagalnenij rozpodil Puassona na lokalno kompaktnij abelevij grupiDzherelaPortal Matematika Kartashov M V Imovirnist procesi statistika Kiyiv VPC Kiyivskij universitet 2007 504 s Gnedenko B V Kurs teorii veroyatnostej 6 e izd Moskva Nauka 1988 446 s ros Gihman I I Skorohod A V Yadrenko M V Teoriya veroyatnostej i matematicheskaya statistika Kiyiv Visha shkola 1988 436 s ros Ce nezavershena stattya z matematiki Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi