Среднее значение и дисперсия распределения Пуассона совпадают, что равно среднему количеству успехов, происходящих в заданном интервале времени.
Почему среднее значение и дисперсия в распределении Пуассона совпадают?
Если μ является средним числом успехов, происходящих в данном интервале времени или области в распределении Пуассона, то среднее значение и дисперсия распределения Пуассона равны мк.
Могут ли дисперсия и среднее быть равны?
Определение. Другими словами, дисперсия X равна среднему квадрату X минус квадрат среднего X. Это уравнение не следует использовать для вычислений с использованием арифметики с плавающей запятой, потому что оно страдает от катастрофической отмены, если два компонента уравнения схожи по величине.
Среднее значение больше, чем дисперсия в распределении Пуассона?
Обобщенное распределение Пуассона (GPD), содержащее два параметра и изученное многими исследователями, соответствует данным, возникающим в различных ситуациях и во многих областях. Обычно предполагается, что оба параметра (θ, λ) неотрицательны, и, следовательно, распределение будет иметь дисперсию, превышающую среднее значение.
Сравняется ли среднее значение с модой в распределении Пуассона?
Мода случайной величины с распределением Пуассона с нецелым числом λ равна, которая является наибольшейцелое число, меньшее или равное λ. Это также записывается как пол (λ). Когда λ является положительным целым числом, модами являются λ и λ − 1. Все кумулянты распределения Пуассона равны ожидаемому значению λ.
