※ 引述《hides (马鹿ばか)》之铭言： : 念机率统计念到半夜 : 突然有个疑问...所以想问问看有没有人会...这不太算是数学问题啦 : 就是阿..课本上normal random variables、exponential random variables、 : poisson random variables 甚至是gamma distribution : 这些有的没的分布，课本上都只有给公式、特性和运用的地方 : 但是都没有说是怎麽知道的...但是我想知道 : 我记得上课好像有人问过，但老师助教都没有解释的很清楚 : 那些最原始的公式里面那些像e之类有的没有的常数是怎麽知道的 : 那些分布不都是统计之後归纳出大约的趋势吗 : 为何可以准确地知道要运用什麽去算 : 像有一题说收音机制造时瑕疵品的机率分布是Poisson random variables : 老师说电器损坏率也都是用这个算..但..谁规定的..为何是这样？ : 拜托知道的跟我讲一下吧.....不想靠死背来念机率统计.... ㄜ... 我抛砖引玉说说我知道的 就Poisson random variables 他应该有下面几个特性： 第一点 随机变数必须为连续，例如时间是连续性的，寿命也就是连续性的 第二点 事件发生的机率与时间的长短成正比，灯泡用越久就越容易坏 第三点 前後不影响，就是只前的状况不会影响只後坏掉的鸡率 第四点 同一时间点上不可能发生两次，就像灯泡不可能再这一时刻坏掉两次 就我所知，这都是由实验归纳而来的(觉得自己又开始考统计了) 後来就用很多灯泡来测试寿命，然後纪录时间，画质方图 然後发现话出来的形状跟poisson distribution 的形状一样 所以後来大家都会用Poisson random variables去算那种损坏的东西 哪些常数我想指的应该是PDF--机率密度函数 这部分是微积分我想大家应该比我熟很多， 其实整个常数也可以这样想，每一个机率分配 都是别人想很久好几年甚至一辈子才发现的 他发现做成质方图後的图形，可以用这样的一个特定数学式子来表达 只是每一个pdf都要符合 1. 积分後的总面积为1 2. 大於等於0 剩下的我不是统计系也非数学系就不懂罗 请大家多多指教了..... --

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