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*  확률변수 <math>X</math>가 <math>\{0,1,2,\cdots\}</math>에서 값을 가질때, 다음과 같은 확률질량함수를 갖는 확률분포<br><math>\text{Pr}(X=k)=f(k)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}</math><br>
 
*  확률변수 <math>X</math>가 <math>\{0,1,2,\cdots\}</math>에서 값을 가질때, 다음과 같은 확률질량함수를 갖는 확률분포<br><math>\text{Pr}(X=k)=f(k)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}</math><br>
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* 이항분포에서 시행횟수 n이 매우 크고, 성공확률 p가 아주 작은 경우 포아송분포로 근사
  
 
 
 
 
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* http://www.google.com/search?hl=en&tbs=tl:1&q=Poisson+distribu
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* http://www.google.com/search?hl=en&tbs=tl:1&q=Poisson+distribusion
 
* [[수학사연표 (역사)|수학사연표]]
 
* [[수학사연표 (역사)|수학사연표]]
 
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2010년 10월 21일 (목) 18:46 판

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개요
  • 확률변수 \(X\)가 \(\{0,1,2,\cdots\}\)에서 값을 가질때, 다음과 같은 확률질량함수를 갖는 확률분포
    \(\text{Pr}(X=k)=f(k)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}\)
  • 이항분포에서 시행횟수 n이 매우 크고, 성공확률 p가 아주 작은 경우 포아송분포로 근사

 

  • 한시간 동안 평균 120명, 즉 1분간 평균 2명이 방문하는 장소가 있다고 하자. 1분을 단위시간으로 정하면, 1분간 방문하는 사람의 수는 \(\lambda=2\) 인 확률분포를 따른다고 말할 수 있다.
  • 고객센터에서 1분당 받을 전화통화수의 모델링에 사용할 수 있다

 

 

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