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泊松分布

每个参数的含义:
问:每周售出k罐的可能性。
X:罐装水果的销售波动。
k:X的值(0、1、2、3)。

Λ罐装水果的平均年销售额是恒定的,这个问题是2。
根据公式计算每周销售额的分布。
如上表所示,如果您有4罐存货,则95%的可能性不会售罄(平均每19周一次)。如果有5罐存货,则98%的机会没有售罄(平均59周)。
现在,让我们回去观看在美国的枪击事件。
假定满足“泊松分布”的所有三个条件。
(1)开枪是小概率事件。
(2)镜头是独立的,互不影响。
(3)发生枪击的可能性是稳定的。
显然,第三个条件很重要。
如果成立,则意味着美国法律和秩序并未恶化。如果不成立,则意味着解雇的可能性不稳定且正在改善,美国法律和秩序正在恶化。
据了解,1982-2012年枪击事件的分布情况如下:
每年平均有2张照片,然后估算为λ。= 2
在上图中,蓝色条是实际观察值,红色虚线是预期的理论值。
您可以看到观察值非常接近预期值。
使用“卡方检验”验证观察值与预期值之间的显着差异。
卡方统计=[(观察值-期望值)^ 2 /期望值]
计算时,卡方统计量等于9。
82)
验证表后,信任级别为0。
90.具有7个自由度的卡方分布的阈值为12。
017
因此,卡方统计量小于临界值,表明射击的观察值与预期值之间没有显着差异。
因此,射击概率稳定的假设是可以接受的。换句话说,美国法律和秩序正在恶化的结论在统计上无法获得。
但是,您还可以看到卡方统计量为9。
82非常接近阈值,p值仅为0。
18)
换句话说,在我们得出“美国法律和秩序没有恶化”之前,我们只有82%的信心,而18%的人可能是错误的。美国的治安实际上正在恶化。
因此,我们将分析在未来两年内是否仍有很多拍摄机会。
在这种情况下,不会建立泊松分布。


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