Logo
Unionpedia
Giao tiếp
Tải nội dung trên Google Play
Mới! Tải Unionpedia trên thiết bị Android™ của bạn!
Miễn phí
truy cập nhanh hơn trình duyệt!
 

Phân phối Poisson

Mục lục Phân phối Poisson

Trong lý thuyết xác suất và thống kê, Phân phối Poisson (phân phối Poa-xông) là một phân phối xác suất rời rạc.

29 quan hệ: Biến ngẫu nhiên, DNA, Donald Knuth, Giai thừa, Giá trị kỳ vọng, Hàm khối xác suất, Hàm mật độ xác suất, Hợp lý cực đại, Khoa học Thống kê, Lý thuyết xác suất, Mode (thống kê), Phân phối Bernoulli, Phân phối chuẩn, Phân phối nhị thức, Phân phối xác suất rời rạc, Phút, Quá trình Poisson, Số e, Số nguyên, Số thực, Siméon-Denis Poisson, Suy luận Bayes, Toán học tổ hợp, Võng mạc, 1781, 1840, 1868, 1898, 1931.

Biến ngẫu nhiên

Biến ngẫu nhiên là một thuật ngữ được dùng trong toán học và thống kê.

Mới!!: Phân phối Poisson và Biến ngẫu nhiên · Xem thêm »

DNA

nguyên tố và chi tiết cấu trúc hai cặp base thể hiện bên phải. Cấu trúc của một đoạn xoắn kép DNA. DNA (viết tắt từ thuật ngữ tiếng Anh Deoxyribonucleic acid), trong tiếng Việt gọi là Axit deoxyribonucleic (nguồn gốc từ tiếng Pháp Acide désoxyribonucléique, viết tắt ADN), là phân tử mang thông tin di truyền mã hóa cho hoạt động sinh trưởng, phát triển, chuyên hóa chức năng và sinh sản của các sinh vật và nhiều loài virus.

Mới!!: Phân phối Poisson và DNA · Xem thêm »

Donald Knuth

Donald Ervin Knuth (sinh ngày 10 tháng 1, năm 1938) là một nhà khoa học máy tính nổi tiếng hiện đang là giáo sư danh dự tại Đại học Stanford.

Mới!!: Phân phối Poisson và Donald Knuth · Xem thêm »

Giai thừa

Trong toán học, giai thừa là một toán tử một ngôi trên tập hợp các số tự nhiên.

Mới!!: Phân phối Poisson và Giai thừa · Xem thêm »

Giá trị kỳ vọng

Trong Lý thuyết xác suất, giá trị kỳ vọng, giá trị mong đợi (hoặc kỳ vọng toán học), hoặc trung bình (mean) của một biến ngẫu nhiên là trung bình có trọng số của tất cả các giá trị của thể của biến đó, hay là được tính bằng tổng các tích giữa xác suất xảy ra của mỗi giá trị có thể của biến với giá trị đó.

Mới!!: Phân phối Poisson và Giá trị kỳ vọng · Xem thêm »

Hàm khối xác suất

Đồ thị của hàm khối xác suất. Mọi giá trị của hàm phải không âm và có tổng bằng 1. Trong lý thuyết xác suất, hàm khối xác suất (probability mass function, viết tắt PMF) là một hàm số liên hệ với một biến ngẫu nhiên rời rạc.

Mới!!: Phân phối Poisson và Hàm khối xác suất · Xem thêm »

Hàm mật độ xác suất

Trong toán học, Hàm mật độ xác suất (Tiếng Anh là Probability density function hay PDF) dùng để biểu diễn một phân bố xác suất theo tích phân.

Mới!!: Phân phối Poisson và Hàm mật độ xác suất · Xem thêm »

Hợp lý cực đại

Ước lượng hợp lý cực đại (có người gọi là khả năng cực đại, tiếng Anh thường được viết là MLE, gọi tắt từ Maximum-Likelihood Estimation) là một kỹ thuật trong thống kê dùng để ước lượng giá trị tham số của một mô hình xác suất dựa trên những dữ liệu có được.

Mới!!: Phân phối Poisson và Hợp lý cực đại · Xem thêm »

Khoa học Thống kê

Mật độ xác suất xuấ hiện nhiều hơn khi tiến gần giá trị (trung bình cộng) được kỳ vọng trong phân phối chuẩn. Trong hình là thống kê được sử dụng trong kiểm định chuẩn. Các loại thang đo bao gồm độ lệch chuẩn, phần trăm cộng dồn'', đương lượng phân vi, điểm Z, điểm T, chín chuẩn hoá'' và ''phần trăm trong chín chuẩn hoá.'' Đồ thị phân tán được sử dụng trong thống kê mô tả nhằm thể hiện mối quan hệ quan sát được giữa các biến số.'' Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệuDodge, Y. (2006) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, OUP.

Mới!!: Phân phối Poisson và Khoa học Thống kê · Xem thêm »

Lý thuyết xác suất

Lý thuyết xác suất là ngành toán học chuyên nghiên cứu xác suất.

Mới!!: Phân phối Poisson và Lý thuyết xác suất · Xem thêm »

Mode (thống kê)

Trong ngành Thống kê, mode của một danh sách dữ liệu là giá trị của phần tử có số lần xuất hiện lớn nhất trong danh sách.

Mới!!: Phân phối Poisson và Mode (thống kê) · Xem thêm »

Phân phối Bernoulli

Trong lý thuyết xác suất và thống kê, phân phối Bernoulli, được đặt tên theo nhà toán học người Thụy Sĩ Jacob Bernoulli, là một phân phối xác suất rời rạc của biến ngẫu nhiên chỉ nhận hai giá trị 0 hoặc 1, trong đó giá trị 1 đạt được với xác suất p (gọi là xác suất thành công) và giá trị 0 đạt được với xác suất q.

Mới!!: Phân phối Poisson và Phân phối Bernoulli · Xem thêm »

Phân phối chuẩn

Phân phối chuẩn, còn gọi là phân phối Gauss, là một phân phối xác suất cực kì quan trọng trong nhiều lĩnh vực.

Mới!!: Phân phối Poisson và Phân phối chuẩn · Xem thêm »

Phân phối nhị thức

Phân phối nhị thức là một phân phối xác suất rời rạc với hai tham số n và p, kí hiệu của số lượng lượt thử thành công trong n lượt thử độc lập tìm kết quả CÓ hay KHÔNG thành công.

Mới!!: Phân phối Poisson và Phân phối nhị thức · Xem thêm »

Phân phối xác suất rời rạc

Hàm khối xác suất của một phân phối xác suất rời rạc. Xác suất của các giá trị đơn (''singleton'') 1, 3, và 7 lần lượt là 0,2, 0,5, 0,3. Một tập hợp không chứa giá trị nào trong các điểm này có xác suất bằng 0. Từ trên xuống dưới, hàm phân phối tích tũy của một phân phối xác suất rời rạc, phân phối xác suất liên tục, và một phân phối có cả một phần liên tục và một phần rời rạc. Trong lý thuyết xác suất, một phân phối xác suất được gọi là rời rạc nếu nó được đặc trưng bởi một hàm khối xác suất (probability mass function).

Mới!!: Phân phối Poisson và Phân phối xác suất rời rạc · Xem thêm »

Phút

Trong khoa đo lường, một phút là một khoảng thời gian bằng 60 giây, hoặc bằng 1/60 gi.

Mới!!: Phân phối Poisson và Phút · Xem thêm »

Quá trình Poisson

Một quá trình Poisson, đặt theo tên nhà toán học người Pháp Siméon-Denis Poisson (1781 - 1840), là một quá trình ngẫu nhiên được định nghĩa theo sự xuất hiện của các biến cố.

Mới!!: Phân phối Poisson và Quá trình Poisson · Xem thêm »

Số e

Hằng số toán học là cơ số của logarit tự nhiên.

Mới!!: Phân phối Poisson và Số e · Xem thêm »

Số nguyên

Trong toán học, số nguyên bao gồm các số nguyên dương (1, 2, 3,…), các số nguyên âm (−1, −2, −3,...) và số 0.

Mới!!: Phân phối Poisson và Số nguyên · Xem thêm »

Số thực

Trong toán học, các số thực có thể được mô tả một cách không chính thức theo nhiều cách.

Mới!!: Phân phối Poisson và Số thực · Xem thêm »

Siméon-Denis Poisson

Siméon Denis Poisson (sinh ngày 21 tháng 6 năm 1781 - mất ngày 25 tháng 4 năm 1840) là nhà toán học, nhà vật lý người Pháp.

Mới!!: Phân phối Poisson và Siméon-Denis Poisson · Xem thêm »

Suy luận Bayes

Suy luận Bayes (tiếng Anh: Bayesian inference) là một kiểu suy luận thống kê mà trong đó các quan sát hay bằng chứng được dùng để cập nhật hoặc suy luận ra xác suất cho việc một giả thuyết có thể là đúng.

Mới!!: Phân phối Poisson và Suy luận Bayes · Xem thêm »

Toán học tổ hợp

Toán học tổ hợp (hay giải tích tổ hợp, đại số tổ hợp, lý thuyết tổ hợp) là một ngành toán học rời rạc, nghiên cứu về các cấu hình kết hợp các phần tử của một tập hợp có hữu hạn phần t. Các cấu hình đó là các hoán vị, chỉnh hợp, tổ hợp,...

Mới!!: Phân phối Poisson và Toán học tổ hợp · Xem thêm »

Võng mạc

Võng mạc (tiếng Anh: retina;,, pl. retinae,; từ tiếng Latin rēte nghĩa là "net") ớp mô thần kinh của mắt và hoạt động như một cuốn phim trong máy quay.

Mới!!: Phân phối Poisson và Võng mạc · Xem thêm »

1781

Năm 1781 (MDCCLXXXI) là một năm thường bắt đầu vào thứ hai theo lịch Gregory (hoặc năm thường bắt đầu vào thứ sáu theo lịch Julius chậm hơn 11 ngày).

Mới!!: Phân phối Poisson và 1781 · Xem thêm »

1840

1840 (số La Mã: MDCCCXL) là một năm nhuận bắt đầu vào thứ Tư trong lịch Gregory.

Mới!!: Phân phối Poisson và 1840 · Xem thêm »

1868

1868 (số La Mã: MDCCCLXVIII) là một năm nhuận bắt đầu vào thứ Tư trong lịch Gregory.

Mới!!: Phân phối Poisson và 1868 · Xem thêm »

1898

Theo lịch Gregory, năm 1898 (số La Mã: MDCCCXCVIII) là năm bắt đầu từ ngày thứ Bảy.

Mới!!: Phân phối Poisson và 1898 · Xem thêm »

1931

1931 (số La Mã: MCMXXXI) là một năm thường bắt đầu vào thứ Năm trong lịch Gregory.

Mới!!: Phân phối Poisson và 1931 · Xem thêm »

Chuyển hướng tại đây:

Phân bố Poisson, Phân phối Poa-xông.

Lối raIncoming
Chào! Chúng tôi đang ở trên Facebook bây giờ! »