Poisson Distribution (포아송 분포)

J.H.L·2022년 7월 21일
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AI 대학원 면접 준비

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1. Poisson Distribution (포아송 분포)

: 단위시간, 단위 공간 내 발생하는 사건의 횟수를 확률 변수 XX라고 할 때, XXλ\lambda를 모수로 갖는 포아송 분포를 따른다.

: 발생 빈도가 낮은 사건의 단위 당 발생수에 대한 확률 모델

XX ~ P(λ)P(\lambda) 라고 쓸 수 있음.

2. 확률 함수

P(X=x)=eλλxx!P(X=x)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^x}{x!}

subject to x=0,1,2,... and 0<λ<\text {subject to } x=0,1,2,...\text{ and } 0<\lambda<\infin
λ=\lambda= 단위 시간당 평균 발생 횟수

  • 기대값: λ\lambda
  • 분산: λ\lambda
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포항공대 인공지능 대학원에 재학중인 대학원생입니다.

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