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正态分布 泊松分布 正态分布和泊松分布是数理统计中最重要的两种概率分布，它们在统计学、计算机科学、社会科学和生物学中都有广泛应用。它们有着共同的特点，即在概率论中，它们可以用来描述潜在的随机变量总体分布的情况。 正态分布，又称高斯分布，是一种连续概率分布，其函数形式由卡尔文·弗里德曼和大卫·博伊德在18世纪末提出。正态分布是一种双钟形函数，其曲线两端是平缓的，越往中间越陡峭，中点处有一个局部极大值，而两端处则有两个极小值。正态分布函数有三个参数：期望（均值）、标准差和偏差。正态分布有许多应用，如把它作为推断统计中的分布模型，广泛用于统计推断、经济学、决策理论、计算机科学、社会科学等领域。 泊松分布，也称贝叶斯分布，是一种只能处理离散变量的概率分布，它是由法国数学家博伊德在20世纪初提出的。泊松分布的函数形式是一个二项分布，即概率变量的取值只有两种：成功和失败。泊松分布的参数仅有一个，即成功概率。泊松分布有许多应用，如它可以用来描述随机事件在一定时间内发生的次数，如报刊发表文章的数量，同时也可以用来描述任何离散随机变量的分布情况。 总之，正态分布和泊松分布是数理统计中最重要的两种概率分布，它们都有许多应用，可以用来描述潜在的随机变量总体分布的情况。正态分布是一种连续概率分布，其参数有三个：期望（均值）、标准差和偏差；而泊松分布是一种只能处理离散变量的概率分布，其参数仅有一个，即成功概率。它们都可以用来描述随机事件在一定时间内发生的次数，广泛应用于统计推断、经济学、决策理论、计算机科学、社会科学等领域。 本文来源：https://www.dywdw.cn/3353b6aea2c7aa00b52acfc789eb172ded6399df.html
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2023-04-28
