Theory
Ref) Harvard Statistics110 - The Poisson distribution
Poisson Distribution 이란?
- 표집된 단위 시간 (혹은 단위 공간)에서 발생한 사건의 도수 분포
- 단위 시간 안에 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포
- 푸아송 분포의 기대값 및 분산은 λ
f(n,λ)=n!λne−λ
PMF of Poisson Distribution
f(X=k)=k!λke−λk∈{0,1,2⋯}
k=0∑∞k!λke−λ=e−λeλ=1
E(X)=e−λk=0∑∞k!kλk=e−λk=1∑∞(k−1)!λk−1λ=λ
When use?
- 주어진 시간,거리,면적 등에서 임의 사건이 발생하는 횟수를 세야 하는 경우에 적합.
- Ex) 초당 클릭 횟수, 시간당 매장에 들어오는 사람 수, 1분에 네트워크에서 손실되는 패킷 수 등
- 굉장히 여러 번 시행하지만 성공확률이 낮은 경우에 사용.
- Number of emails in hour.
- Number of chips in chocolate chip cookies.
- Number of earthquakes in a year in some region.
Poisson Paradigm (Poisson Approximation)
- Events A1, A2, ... An, P(Aj)=pj (n is large, pj is small)
- 각각의 사건들이 "independent" or "weakly independent" 하다면,
Then # of Aj's that occur is approximated as Pois(λ);λ=j=1∑npj
이항분포가 어떻게 푸아송 분포로 수렴하려는가?
X∼Bin(n,p), let n→∞, λ=np is held constant.
Find what happens to
P(X=k)=(nk)pk(1−p)n−k, k is fixed.
=k!n(n−1)⋯(n−k+1)nkλk(1−nλ)n(1−nλ)−k
=k!λke−λ, Poisson PMF at k
Practice (MATLAB)
Ref) MATLAB Poisson distribution
푸아송 분포의 pdf 계산하기
모수 lambda=4 를 갖는 푸아송 분포의 pdf를 계산해보자.
x = 0:15;
y = poisspdf(x, 4);
figure();
bar(x,y,1)
xlabel('Observation')
ylabel('Probability')
푸아송 분포의 cdf 계산하기
x = 0:15;
y = poisscdf(x,4);
figure;
stairs(x,y)
xlabel('Observation')
ylabel('Cumulative Probability')
푸아송 분포 pdf와 정규분포 pdf 비교하기
labmda가 크면 푸아송 분포는 평균 lambda와 분산 lambda를 갖는 정규분포로 근사가 가능하다.
모수 labmda=50을 갖는 푸아송 분포의 pdf를 계산해보자.
lambda = 50;
x1 = 0:100;
y1 = poisspdf(x1, lambda);
mu = lambda;
sigma = sqrt(lambda);
x2 = 0:0.1:100;
y2 = normpdf(x2,mu,sigma);
figure;
bar(x1, y1, 1)
hold on
plot(x2, y2, 'LineWidth', 2)
xlabel('Observation')
ylabel('Probability')
title('Poisson and Normal pdfs')
legend('Poisson Distribution', 'Normal distribution', 'location', 'northwest')
hold off