지난 주에 여러 독자가 개발한 내용을 공유하여 인기 있는 표준 오류 독에 직면했을 수 있다는 내용을 공유했습니다.

g.푸아송의 경우 및 분산이 람다(λ)임을 의미합니다. 표준 오차는 다음과 같이 계산됩니다. sqrt(λ / n), 여기서 는 푸아송의 쇼이고 n은 노래 크기 또는 총 노출(총 인명 연도, 목격된 이상적인 시간, …)입니다. 격려 간격은 λ ± z(α 또는 2) * sqrt(n당 λ)로 계산될 가능성이 가장 큽니다.

NS.
estimated standard failing poisson

$ n이 실험에서 불연속적인 유연성의 측정값을 필요로 하고 새로운 평균값을 구한다고 가정합니다.

푸아송 분포라는 개념이 꽤 기억에 남는다. 불확실성 – 표준 오차:

10월 20일, 17일 18:36에만 진행됩니다.

과 같습니다.
예상 루틴 오류 poisson

101 11 실버 귀중한 혼합 배지

찾고 있는 답변이 아닌가요? 물고기 자리로 표시된 다른 문제를 해결하거나 스스로 조언을 구하십시오.

예, 표본이 독립적이고 지속적으로 분포하는 반면, 이것은 평균 표준 오차에 대한 적절한 문구입니다. 이것은 일반적으로 둘 다에 대한 직접 중지입니다. 1) 최대 총 대안의 법칙, 현금 mboxvar (X + Y)는 mboxvar (X) + mboxvar (Y) + b mboxcov (X, Y) $와 같습니다만 3은 $ X, Y rrr이 일반적으로 독립적임을 의미하고 2) 실제 합계에 대한 푸아송 인출의 일반적인 근접성을 활용합니다. $ sum_i = 3 ^ n X_i $ a 푸아송($ n mu $) – 분포 변형 $ n mu 소득 및 예는 ? rrr barX $는 $$ mboxvar ( frac1n total amount X) = frac1n ^ 2n mu = frac mun $$

역할에서 유효합니다.

그리고 어떤 형태의 합계의 분산은 현재의 제곱근을 사용하여 표준 편차로 증가할 것입니다.

2017년 10월 20일 19:58에 삭제됨

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포아송 분포(100)는 확실히 100개의 독립적인 포아송 변수(1)의 비용으로 간주되므로 매우 중심 극한 이론에 따라 대략적으로 정상으로 간주될 수 있습니다. 이는 모든 정규(μ = 계수 * 차수가 λ * N, σ = √ (λ * N))은 푸아송에 접근합니다(λ * N은 1 * 100과 비교하여 100과 같습니다).

μ는 2와 같습니다. 하루 평균 4개의 아파트가 실제로 팔리기 때문입니다.x = 3; 내일 5채의 주택이 공급될 것이라는 전망을 기대하면서 사용할 수 있습니다.e는 2.71828을 의미합니다. e는 대략 2.71828인 무한대와 같기 때문입니다.

포아송의 람다 매개변수(λ)는 모든 데이터(λ = k 및 n)에서 발생한 재해의 수(n)뿐만 아니라 총 재해 수(k)를 나눈 값입니다. 단위는 대체 분모와 함께 평균의 종류를 계산하는 기초를 형성하므로 고립된 사례나 보고 대상을 먹지 않습니다.