Властивості:
Унімодальність
\frac{p(k)}{p(k-1)} = \frac{\lambda}{k} p(k) > p(k-1) тоді і тільки тоді, якщо \lambda > k.Тотожності Пуассона:
k\cdot p(k;\lambda) = \lambda\cdot p(k-1;\lambda) k^2 \cdot p(k;\lambda) = \lambda^2\cdot p(k-2;\lambda) + \lambda\cdot p(k-1;\lambda)
Математичне сподівання
\mbox{E}(X) := \mu | = 0\cdot p(0) + 1\cdot p(1) + \cdots + k\cdot p(k) + \cdots |
=0+ \lambda\cdot p(1-1) + \cdots + \lambda\cdot p(k-1) + \cdots | |
=\lambda |
Дисперсія
Ми розглядаємо дисперсію як ймовірнісний момент інерція або очікуваний розкид навколо математичного сподівання. \mbox{Var}(X):=\sigma^2 = \Sigma_k (k-\lambda)^2\cdot p(k) = (\lambda^2+\lambda)-(2\lambda\cdot\lambda)+(\lambda^2\cdot 1) = \lambda Тут ми використали тотожності Пуассона і формулу для квадрата суми.Якщо X \sim \mbox{Poisson}(\lambda), тоді \mbox{Var}(X)=\lambda.
Немає коментарів:
Дописати коментар