※ 引述《hides (馬鹿ばか)》之銘言：
: ※ 引述《apoon (我只有兩個妹妹)》之銘言：
: : ㄜ...
: : 我拋磚引玉說說我知道的
: : 就Poisson random variables
: : 他應該有下面幾個特性：
: : 第一點 隨機變數必須為連續，例如時間是連續性的，壽命也就是連續性的
: : 第二點 事件發生的機率與時間的長短成正比，燈泡用越久就越容易壞
: : 第三點 前後不影響，就是隻前的狀況不會影響隻後壞掉的雞率
: : 第四點 同一時間點上不可能發生兩次，就像燈泡不可能再這一時刻壞掉兩次
: : 就我所知，這都是由實驗歸納而來的(覺得自己又開始考統計了)
: : 後來就用很多燈泡來測試壽命，然後紀錄時間，畫質方圖
: : 然後發現話出來的形狀跟poisson distribution 的形狀一樣
: : 所以後來大家都會用Poisson random variables去算那種損壞的東西
: 可是壓...poisson、normal、exponential、gamma的圖形在某些係數的時候
: 看起來都差不多阿...為何不是用其他的而知道一定是poisson
前面說了...會這樣用都是因為實驗做出來
因為實驗很多燈泡發現他和Poisson random variables的圖最像
所以我們就採用這個，減少誤差吧
另外 我深深覺得理解只是背的比較慢
所以我都是這樣記
normal 會用在很多地方 一般來說
只要樣本數超過30就假定為常態分配
當然也會有CHECK的動作 CHECK這個假設正不正確
exponential 大多也用在時間上的問題 例如 多久發生一次
poisson and exponential是常用來比較的
poisson就是討論特定時間內發生幾次
: : 哪些常數我想指的應該是PDF--機率密度函數
: 是 probability density function嗎？
ya...我是這樣覺得
不過沒看到你問的那條公式我也不太確定
: : 這部分是微積分我想大家應該比我熟很多，
: : 其實整個常數也可以這樣想，每一個機率分配
: : 都是別人想很久好幾年甚至一輩子才發現的
: 嗯嗯...有道理..所以想出來之後就以那個數學家的名字命名
: 結果每種函數都是人名都要想很久才能想到那是什麼..一點都不能直覺想到...
: : 他發現做成質方圖後的圖形，可以用這樣的一個特定數學式子來表達
: : 只是每一個pdf都要符合 1. 積分後的總面積為1
: : 2. 大於等於0
: : 剩下的我不是統計系也非數學系就不懂囉
: ㄜ...別這麼說..數學系的都不一定懂
: : 請大家多多指教了.....
: 不虧是小惠姊姊...果然超強...
: 以後機率統計不會就靠你了...
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