泊松分布的k

泊松分布公式中的K!怎么算?如果k=5,那么k!=5!=1×2×3×4×5=120.

使用泊松分布表如图,按照泊松分布表入=5k=2时,对应的值是0.0842.问：接下来应该如何计算,请说明过程.所求概率=P(k≥2)=1-P(k=0或k=1)=1-{P(k=0)+P(k=1)}=1-e^(-5)[(5^0/0!)+(5^1

用spss做到K-S检验,得出的结果是否服从泊松分布我有一组数据我想用spss检验是否服从泊松分布,我已经做到了K-S检验得出结果但是结果如何看是否服从泊松分布呢?是看这个K-SZ的取值还是看渐进显著性的取值呢?哪个是p值要小于0.05的?

用spss做到K-S检验,得出的结果是否服从泊松分布我有一组数据我想用spss检验是否服从泊松分布,我已经做到了K-S检验得出结果但是结果如何看是否服从泊松分布呢?是看这个K-SZ的取值还是看渐进显著性的取值呢?哪个是p值要小于0.05的?

泊松分布公式里的k是代表什么?取值的时候是根据什么取值得?泊松分布公式：随机变量X的概率分布为：P{X=k}=λ^k/(k!e^λ)k=0,1,2...则称X服从参数为λ（λ>0）的泊松分布k代表的是变量的值,譬如说X的值可以等于0,1,5

概率论：随机变量X服从参数λ的泊松分布,当k取何值时概率最大?如上.设X=k时概率最大P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1即k>=λ-1P(X=

概率论问题求问在将参数带入泊松分布公式时k的取值为什么是0? k表示一段时间内到达或者发生的次数,在这里就是N(t).k表示一段时间内到达或者发生的次数，在这里就是N(t)。

概率统计问题,已知随机变量X服从参数为2的泊松分布,即P（X=k）=2^k/k!*e^（-2）（k=0,1,2``````）概率统计问题.1、已知随机变量X服从参数为2的泊松分布,即P（X=k）=2^k/k!*e^（-2）（k=0,1,2`

如何证明泊松分布是二项分布的极限分布提示：二项分布的密度函数当N趋向无穷时等于泊松分布的密度函数.当中有些假设,一般概率论的书上有.我在网上找到下面一个文章,给你参考.二项分布的密度函数当N趋向无穷时等于泊松分布的密度函数。

泊松分布公式不是P{X=k}=λ^k/(k!e^λ)嘛,在分母上k怎么能取0呢?十分不解,数学上规定0!=1

若X服从泊松分布,则当K去何值时,P(X=K)最大“P（X=K）先增大后减小”是怎样体现的还有，Po（λ）是单调函数吗？引用回答者：aquex-经理五级4-1823:12P(X=K)=lamda^k/k!*e^(-lamda)那么e^(-l

泊松分布能否看作二项分布特例?二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布正确不?二项分布只有在n比较大时,才可以视为是泊松分布,所以二项分布的极限分布是泊松分布是正确的.泊松分布式离散的,和正态分布没有联系.从他们的方差和期

证明泊松分布满足离散型随机变量分布律的性质能否证明P(X=k)小于1?一楼的谢谢你的回答，但是拜托看清我问的是什么好不好……你证明的部分我知道，还有小于等于1那部分呢？离散型随机变量分布律：1.概率大于0,这里不用证；2.概率和为1,证明见

X服从参数为k的泊松分布,当X＝0的时候的概率是多少?我带入分布律里发现分母会为0啊?规定：0!=1,分母不会为0.

请问泊松分布中当X=k=0时,概率怎么求啊?P(X=k)=[(λ^k)/(k!)]×e^(-λ),k=0,1,2.P(X=k=0)=)=[(λ^0)/(0!)]×e^(-λ),0!等于1；λ^0=1所以P(X=k=0)=e^(-λ),λ为参

泊松分布当k=0,为分母,这个概率是多少这是约定俗成的0!=1,P=e^(-λ)

当k=0到正无穷时满足泊松分布的求和为什么是1?后面的求和是怎么算出来的?幂级数求和公式：e^x＝∑[0≤k＜+∞]（x^k/k!）∴∑[0≤k＜+∞]｛（λ^k/k!）e^（－λ）｝＝e^（－λ）[∑[0≤k＜+∞]（λ^k/k!）]＝e

问个有关泊松分布的问题在阅读论文的时候看到有这么一句SetkaccordingtoPoisson(λ).我想是随机变量k满足参数lamda的Poisson分布意思是--根据泊松设置k

求某概率分布的数学期望总体为ξ的概率分布P(ξ=k)=(k-1)θ^2(1-θ)^(k-2)(k=2,3.)θ为常数0由定义得：E(ξ)=∑KP(ξ=k)=∑K(k-1)(1-θ)^(k-2)θ^2利用等式：K(k-1)(1-θ)^(k-2

泊松分布的参数?怎么读λ（poisson分布参数）的意义λ表示在一定时间（单位时间）内事件发生的平均次数.例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布,并且估计出平均人数为x人,这里poisson分布的参数就是平均人数.与λ相对,1