泊松与二项式的罕见事件

机器算法验证 二项分布 泊松分布 罕见事件
2022-03-19 23:11:27

根据泊松的假设,我们知道泊松适用于罕见事件。但是,我们也知道二项式是泊松的近似值,当事件的概率很小时。那么对于罕见事件,我们可以互换使用二项式和泊松吗?使用其中一个而不是另一个有什么好处?

1个回答

更典型地,泊松用于在较小但 “足够大”以使近似合理的情况下逼近二项式,而不是使用二项式来逼近泊松。pn

越大,泊松概率越容易计算。此外,二项式对于每个组合都需要一个表,而 Poisson 对每个只需要一个表。nn,pλ

使用泊松的另一个优点:当查看两个(或更多)具有不同 的二项式之和的分布时——每一个都很好地近似于泊松——总和不会是二项式,但仍然是大约泊松。p

您有时可以使用二项式来近似泊松,但通常没有理由这样做;通常,泊松至少可以方便地使用泊松,或者正态近似对两者都足够了。