泊松分布的极限分布 二项分布和泊松分布有什么区别？
二项分布和泊松分布有什么区别？
二项分布重复N次独立伯努利检验。在每个测试中，只有两个可能的结果，两个结果的出现是相反的，相互独立的，与其他测试结果无关。在每一个独立的检验中，事件发生的概率保持不变，这一系列的检验称为n次伯努利检验。当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。泊松分布是统计学和概率论中常见的一种离散概率分布。泊松分布的概率函数为：泊松分布的参数λ为单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生率。泊松分布适用于描述单位时间内随机事件的数量。泊松分布与二项分布的关系：当二项分布的n大P小时，泊松分布可视为二项分布的近似，其中λ为NP。一般当n≥20，P≤0.05时，可用泊松公式近似计算。
请问二项分布和泊松分布有什么区别？
单变量分布描述单变量分布的特征，而双变量分布描述两个变量的分布。泊松分布和二项分布都是单变量分布。它们之间的区别如下：1。不同的分布特征：二项分布是n个独立的是/否测试成功次数的离散概率分布，其中每个测试的成功概率为p，其概率函数为：泊松分布的概率函数为：2。不同的应用场景：二项分布主要用于解决心理学和教育研究中具有机会性质的问题。例如，选择问题的答案，判断是非等。泊松分布适用于描述单位时间（或空间）内随机事件的数量。如机器故障次数、自然灾害次数、显微镜下单元分区内细菌分布数量等
1。不同应用
二项分布：在心理学和教育研究中，它主要用于解决具有机会性质的问题。所谓机会问题，是指在实验或调查中，实验的结果可能是由猜测引起的。例如，选择一个问题的答案而犯错误可能完全是由于猜测造成的。为了区分猜测结果和真实结果的界限，应该用二项分布来解决这类问题。
泊松分布：适用于描述每单位时间（或空间）的随机事件数。例如，在某个时间到达服务设施的人数，电话交换机接到的电话数，在公共汽车站等候的顾客数，机器故障数，自然灾害数，一件产品的缺陷数，显微镜下细菌在单位分区内的分布数量等。
2. 当（n1）P不是整数时，二项概率P{x=k}在k=[（n1）P
]时达到最大值；（2）当（n1）P是整数时，二项概率P{x=k}在k=（n1）P和k=（n1）P-1时达到最大值。
泊松分布：参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均数。泊松分布适用于描述单位时间内随机事件的数量。
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