※ 引述《hides (马鹿ばか)》之铭言： : ※ 引述《apoon (我只有两个妹妹)》之铭言： : : 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 : 可是压...poisson、normal、exponential、gamma的图形在某些系数的时候 : 看起来都差不多阿...为何不是用其他的而知道一定是poisson 前面说了...会这样用都是因为实验做出来 　　　　　因为实验很多灯泡发现他和Poisson random variables的图最像 　　　　　所以我们就采用这个，减少误差吧 　　　　　另外 我深深觉得理解只是背的比较慢 　　　　　所以我都是这样记 　　　　　normal 会用在很多地方 一般来说 　　　　　只要样本数超过30就假定为常态分配 　　　　　当然也会有CHECK的动作 CHECK这个假设正不正确 　　　　　exponential 大多也用在时间上的问题 例如 多久发生一次 　　　　　poisson and exponential是常用来比较的 　　　　　poisson就是讨论特定时间内发生几次 　　　　　 : : 哪些常数我想指的应该是PDF--机率密度函数 : 是 probability density function吗？ 　　　　　　　　　　　ya...我是这样觉得 　　　　　　　　　　　不过没看到你问的那条公式我也不太确定 : : 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 : 嗯嗯...有道理..所以想出来之後就以那个数学家的名字命名 : 结果每种函数都是人名都要想很久才能想到那是什麽..一点都不能直觉想到... : : 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 : ㄜ...别这麽说..数学系的都不一定懂 : : 请大家多多指教了..... : 不亏是小惠姊姊...果然超强... : 以後机率统计不会就靠你了... --

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