지수 분포와 포아송 분포의 차이점은 무엇입니까?

포아송 분포 매개변수는 단위 시간 (또는 단위 면적) 내 임의 이벤트의 평균입니다. 포아송 분포는 단위 시간 동안 임의 이벤트 수를 설명하는 데 적합합니다.

지수 분포는 승객이 공항에 진입하는 시간 간격, 중국어 위키피디아의 새 항목의 시간 간격과 같은 독립 무작위 사건의 시간 간격을 나타내는 데 사용할 수 있습니다.

많은 전자제품의 수명 분포는 일반적으로 지수 분포에 따른다. 일부 시스템의 수명 분포도 지수 분포로 근사화할 수 있습니다. 신뢰성 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 분포 형태입니다. 지수 분포는 감마 분포와 위불 분포의 특수한 경우이다. 제품이 실효되는 것은 우연일 때, 그 수명은 지수 분포에 복종한다.

2. 다른 응용 프로그램

지수 분포가 광범위하게 응용되다. 일본 산업 표준과 미국 군용 기준에서 반도체 부품의 샘플링 방안은 지수 분포를 채택하고 있다. 또한 지수 분포는 컴퓨터와 같은 크고 복잡한 시스템의 평균 장애 간격 시간 분포를 설명하는 데 사용됩니다. 그러나 지수 분포의 기억 부족으로 기계적 신뢰성 연구에서의 적용이 제한되었다.

포아송 분포는 단위 시간 (또는 공간) 내 임의 이벤트 수를 설명하는 데 적합합니다. 예를 들어, 특정 시간에 서비스 시설에 도착한 사람 수, 전화 스위치가 받은 전화 수, 버스 정류장에서 차를 기다리는 손님 수, 기계 고장 수, 자연재해 수, 제품 결함 수, 현미경 아래 단위 면적에 분포하는 B. 세균 수 등이 있습니다.

확장 데이터:

포아송 분포의 이름을 지정하는 이유:

포아송 분포 (프랑스어: loi de Poisson, 영어: Poisson distribution) 는 통계와 확률론에서 흔히 볼 수 있는 현상이다.

포아송 분포는 18 년에서 19 년까지의 프랑스 수학자 시미안 데니스 포아송의 이름을 따서 명명되었습니다. 이 책은 1838 년에 출판되었습니다. 이전에, 베누리 가문의 한 성원이 이런 분포를 묘사했다.

바이두 백과-지수 분포

바이두 백과-포아송 분포