泊松分布计算器

泊松分布可视化

泊松分布计算器

介绍

泊松分布是一种离散概率分布，它表达了在固定时间或空间间隔内发生特定数量事件的概率，假设这些事件以已知的常数平均速率独立发生，并且与上一个事件发生的时间无关。此计算器允许您根据平均发生率确定特定事件数量发生的概率。

公式

泊松分布概率质量函数的公式为：

$P(X = k) = \frac{e^{-\lambda} \lambda^k}{k!}$

其中：

$\lambda$ （lambda）是每个间隔的平均事件数
$k$ 是我们计算概率的事件数
$e$ 是欧拉数（约为2.71828）

如何使用此计算器

输入发生的平均速率（ $\lambda$ ）
输入您感兴趣的事件数量（ $k$ ）
点击“计算”按钮以获得概率
结果将以0到1之间的小数形式显示

注意： $\lambda$ 和 $k$ 必须是非负数。此外， $k$ 必须是整数。

输入验证

计算器对用户输入执行以下检查：

$\lambda$ 必须是正数
$k$ 必须是非负整数
对于非常大的 $\lambda$ 或 $k$ 值，可能会显示关于潜在数值不稳定性的警告

如果检测到无效输入，将显示错误消息，并且在纠正之前计算将不会继续。

计算

计算器使用泊松分布公式根据用户输入计算概率。以下是计算的逐步说明：

计算 $e^{-\lambda}$
计算 $\lambda^k$
计算 $k!$ （ $k$ 的阶乘）
将步骤1和步骤2的结果相乘
将步骤4的结果除以步骤3的结果

最终结果是平均事件数为 $\lambda$ 的间隔内恰好发生 $k$ 个事件的概率。

用例

泊松分布在不同领域有多种应用：

呼叫中心管理：预测在给定时间段内接收到的电话数量。
质量控制：估计生产批次中的缺陷数量。
生物学：建模DNA序列中的突变数量。
保险：计算在一段时间内发生特定数量索赔的概率。
交通流量：估计在给定时间内到达交叉口的车辆数量。
放射性衰变：预测在固定时间间隔内发射的粒子数量。

替代方案

虽然泊松分布在许多场景中很有用，但在某些情况下，其他分布可能更合适：

二项分布：当有固定数量的试验且成功的概率恒定时。
负二项分布：当您关注在发生特定数量的失败之前的成功数量时。
指数分布：用于建模泊松分布事件之间的时间。
伽马分布：指数分布的推广，适用于建模等待时间。

历史

泊松分布由法国数学家西梅翁·丹尼斯·泊松发现，并于1838年在他的著作《刑事和民事事务判断的概率研究》中发表。

最初，泊松的工作没有受到太多关注。直到20世纪初，统计学家如罗纳德·费舍尔通过将其应用于生物问题，使得该分布获得了重要性。

今天，泊松分布在各个领域广泛使用，从量子物理到运筹学，展示了其在概率论和统计学中的多样性和重要性。

示例

以下是一些计算泊松分布概率的代码示例：

' Excel VBA 函数用于泊松分布概率
Function PoissonProbability(lambda As Double, k As Integer) As Double
    PoissonProbability = (Exp(-lambda) * lambda ^ k) / Application.WorksheetFunction.Fact(k)
End Function
' 用法：
' =PoissonProbability(2, 3)

import math

def poisson_probability(lambda_param, k):
    return (math.exp(-lambda_param) * (lambda_param ** k)) / math.factorial(k)

## 示例用法：
lambda_param = 2  # 平均速率
k = 3  # 发生次数
probability = poisson_probability(lambda_param, k)
print(f"概率: {probability:.6f}")

function poissonProbability(lambda, k) {
  const factorial = (n) => (n === 0 || n === 1) ? 1 : n * factorial(n - 1);
  return (Math.exp(-lambda) * Math.pow(lambda, k)) / factorial(k);
}

// 示例用法：
const lambda = 2; // 平均速率
const k = 3; // 发生次数
const probability = poissonProbability(lambda, k);
console.log(`概率: ${probability.toFixed(6)}`);

public class PoissonDistributionCalculator {
    public static double poissonProbability(double lambda, int k) {
        return (Math.exp(-lambda) * Math.pow(lambda, k)) / factorial(k);
    }

    private static long factorial(int n) {
        if (n == 0 || n == 1) return 1;
        return n * factorial(n - 1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        double lambda = 2.0; // 平均速率
        int k = 3; // 发生次数

        double probability = poissonProbability(lambda, k);
        System.out.printf("概率: %.6f%n", probability);
    }
}

这些示例演示了如何在不同编程语言中计算泊松分布概率。您可以根据具体需要调整这些函数或将其集成到更大的统计分析系统中。

数值示例

呼叫中心场景：
- 每小时平均电话（ $\lambda$ ）= 5
- 在一小时内恰好接到3个电话的概率（ $k$ = 3）
- 概率 ≈ 0.140373
制造质量控制：
- 每批平均缺陷（ $\lambda$ ）= 1.5
- 在一批中没有缺陷的概率（ $k$ = 0）
- 概率 ≈ 0.223130
放射性衰变：
- 每分钟平均发射（ $\lambda$ ）= 3.5
- 在一分钟内恰好发射6次的概率（ $k$ = 6）
- 概率 ≈ 0.116422
交通流量：
- 每分钟平均车辆（ $\lambda$ ）= 2
- 在一分钟内恰好有5辆车的概率（ $k$ = 5）
- 概率 ≈ 0.036288

边界情况和限制

大 $\lambda$ 值：对于非常大的 $\lambda$ （例如， $\lambda > 100$ ），由于指数和阶乘项，计算可能变得数值不稳定。在这种情况下，像正态分布这样的近似可能更合适。
大 $k$ 值：类似于大 $\lambda$ ，非常大的 $k$ 值可能导致数值不稳定。当接近这些限制时，计算器应警告用户。
非整数 $k$ ：泊松分布仅对整数 $k$ 定义。计算器应强制执行此约束。
小概率：对于大 $\lambda$ 和小 $k$ （或反之）的组合，结果概率可能极小，可能在某些编程语言中导致下溢问题。
独立性假设：泊松分布假设事件独立发生。在现实世界场景中，这一假设可能并不总是成立，从而限制了分布的适用性。
常数速率假设：泊松分布假设平均速率是恒定的。在许多现实世界场景中，速率可能随时间或空间变化。
均值与方差的相等性：在泊松分布中，均值等于方差（ $\lambda$ ）。这一性质称为等散性，可能在某些现实世界数据中不成立，导致过度或不足散布。

在使用泊松分布计算器时，重要的是要记住这些限制，并考虑该分布是否适合特定场景。

参考文献

Haight, Frank A. "Handbook of the Poisson Distribution." New York: John Wiley & Sons, 1967.
Cameron, A. Colin, and Pravin K. Trivedi. "Regression Analysis of Count Data." Cambridge University Press, 2013.
Ross, Sheldon M. "Introduction to Probability Models." Academic Press, 2014.
"Poisson Distribution." Wikipedia, Wikimedia Foundation, https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution. Accessed 2 Aug. 2024.
Johnson, Norman L., Adrienne W. Kemp, and Samuel Kotz. "Univariate Discrete Distributions." John Wiley & Sons, 2005.

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