二项分布，泊松分布，正太分布中哪些是离散型随机变量，哪些是连续型随机变量

X：随机变量. P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e：自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.

泊松分布随机变量，可以一起复制吗？也是可以去复制的没人提的

因为x服从参数为λ的泊松分布，那么可知E(X)=λ，D(X)=λ。而D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2，那么E(X^2)=λ+λ^2又因为E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-E(3X)+E(2)=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2由题意可知，λ^2-2λ+2=1，解的λ=1。

泊松分布是一种离散型概率分布，用于描述在一段时间或区间内，某一事件发生的次数。其概率质量函数为：$$P(X=m)=frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}$$其中，$lambda$为事件发生的平均次数，m为实际发生的次数。该分布的特点是：平均值等于方差，即$E(X)=Var(X)=lambda$。举个例子，假设某商店每小时平均有5名顾客进店，那么在某一小时内，有0、1、2、3、4、5……名顾客进店的概率分别为：$$P(X=0)=frac{5^0e^{-5}}{0!}=0.0067$$$$P(X=1)=frac{5^1e^{-5}}{1!}=0.0337$$$$P(X=2)=frac{5^2e^{-5}}{2!}=0.0842$$$$P(X=3)=frac{5^3e^{-5}}{3!}=0.1404$$$$P(X=4)=frac{5^4e^{-5}}{4!}=0.1755$$$$P(X=5)=frac{5^5e^{-5}}{5!}=0.1755$$……以此类推。因为泊松分布是一个概率分布，所以所有可能的概率之和应该等于1，即：$$sum_{m=0}^{infty}frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}=1$$这个式子其实就是泊松分布的概率质量函数的和。

#include "stdio.h" #include "conio.h" #include "stdlib.h" #define MAXNUM 8 #define MAXTIME 10000 float p_before[MAXNUM]={0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.1, 0.2, 0.1}; //预期概率 float p_after[MAXNUM]; //计算后的概率 float cnt[MAXNUM]; //记录实际出现的概率 void init() { int i; float total=0; for(i=MAXNUM-1;i>=0;i--) { total+=p_before; p_after=p_before/total; cnt=0; } } int randp(float p) //调用本函数将以p的概率返回1，以（1－p）的概率返回0 { float rand_num ; rand_num=random(1000) ; //产生一个 0～(MAXNUM-1) 之间的整数 if (rand_num < 1000*p) return(1) ; else return(0) ; } int randnum() { int i; for(i=0;i<MAXNUM;i++) if(randp(p_after)) return(i); return(MAXNUM-1); } main() { int i,num; init(0); for(i=0;i<MAXTIME;i++) { num=randnum(); cnt[num]++; } for(i=0;i<MAXNUM;i++) printf("cnt[%d]=%.4f, p_before[%d]=%.4f ",i,cnt/MAXTIME,i,p_before); getch(); }

泊松分布P(λ)中只有一个参数λ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2

间本来就有一种隔阂,但是有些人互相关爱,让他们更加亲近、和谐、还记得那一天发生的事…… 那天,要数学考试.离考试还有五分钟的时候,我再一次检查我的文具盒,看看文具准备好了没.中性笔,好好地躺在文具盒中；铅笔,乖乖地趴在文具盒里内；橡皮,安静地坐在文具盒里；尺子,咦?尺子跑哪去了?我再一次检查,嘴里还喃喃自语“中性笔,铅笔,橡皮……”还是不见尺子.我看了看表,糟了,快上课了,怎么办?怎

简单计算一下，答案如图所示

P(X=k)=(λ^k/k!) * e^(-λ) E(X)=λ P(X=1)=(λ^1/1!) * e^(-λ)=λ * e^(-λ) P(X=2)=(λ^2/2!) * e^(-λ)=0.5λ^2 * e^(-λ) λ * e^(-λ) = 0.5λ^2 * e^(-λ) λ=0或λ=2 λ=0舍去,故λ=2 E(X)=2

P{X=1}=P{X=2}，λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2，λ=λ^2/2，λ=2，P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3。随机变量分为离散型随机变量与 非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为"离散型随机变量"。扩展资料：离散型随机变量概率分布定义1：如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值，则称X为离散型随机变量。定义2：设X为离散型随机变量，它的一切可能取值为X1，X2，……，Xn，……，记P=P{X=xn},n=1,2...称上式为X的概率函数，又称为X的概率分布，简称分布。应用范围：自变量的变换、卷积和、傅里叶级数、傅里叶变换、Z变换。

P(X=2)=[9e^(-3)]/2

都等于λ

不是，是否平稳得根据相关函数来判断

X~π（2） E（x）=2 D(X)=2 D（X）=E(X^2)-[E(X)]^2 2=E（X^2）-4 E（X^2）=6

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P(x=k)=∑k=0~无穷1/k!*e-1P(Y=0)=P(X<=1)=P(X=0)+P(X=1)=2e-1；P(Y=1)=P(X＞1)=1-P(X<=1)=1-2e-1

泊松分布只能取整数值，所以P(X≥10)=P(X=10)+P(X=11)+P(X=12)+...，P(X≥11)=P(X=11)+P(X=12)+...，两者相减就是P(X≥10)-P(X≥11)=P(X=10)。

因题干条件不完整，缺少文字，不能正常作答。

随机变量x服从参数为λ的泊松分布p{x=k}=e^(-λ)*λ^k/k!p{x=1}=e^(-λ)*λ^1/1!p{x=2}=e^(-λ)*λ^2/2!若p{x=1}=p{x=2}λ=2e(x)=d(x)=2如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！

E(x)=u2211x*px=u2211{[n*1/2n(n+1)]+[-n*1/2n(n+1)]} (n=1,2,...) =u2211[(n-n)*1/2n(n+1)] =0

X：随机变量. P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e：自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.

你好！二项分布与泊松分布是离散型随机变量，正态分布是连续型随机变量。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

这个表明，随机变量X服从泊松分布，求X的函数x^2的期望。用随机变量函数的期望公式求解即可。解答见下图：

泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差 现在X是服从参数为2的泊松分布, 所以E(X)=D(X)=2

　　你好　　这题的思路是把期望展开，然后利用泊松分布的概率质量公式将期望的表达式进行整理，具体步骤如下　　最后的结果是(1-e^{-λ})/λ　　如果发现有问题的话，再问我吧 望采纳

泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布，所以E(X)=D(X)=2

因为是泊松分布所以E（x）=D（x）=2，根据公式D（x）=E（x^2）-E^2(X) , E(X^2)=D(X)+E^2(x)=2+4=6

泊松分布的特征函数如下：泊松分布概率密度函数是P{X=k}=λ^k/（k！e^λ）k=0，1，2……k代表的是变量的值。泊松分布的参数λ是单位时间（或单位面积）内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布的期望和方差相等，当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。分布函数：分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。若已知X的分布函数，就可以知道X落在任一区间上的概率，在这个意义上说，分布函数完整地描述了随机变量的统计规律性。如果将X看成是数轴上的随机点的坐标，那么，分布函数F（x）在x处的函数值就表示X落在区间上的概率。

X：随机变量。P(λ)：随机变量X的分布称为泊松分布，记作P(λ)。λ：是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。它是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差，泊松分布P(λ)中唯一的一个参数。k：单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。e：自然对数。P.S.基本就这么理解，没明白的地方请指出来。

ξ这个符号的意思是：表示数学上的随机变量。ξ（ξ）Xi（大写Ξ，小写ξ），是第十四个希腊字母。希腊字母柯西Ξ大写Ξ用于：粒子物理学中的Ξ重子小写ξ用于：数学上的随机变量西里尔字母的u046e（Ksi)是由Xi演变而成。按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：1、离散型离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。2、连续型连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。

P（X/Y<0）=0.5本题使用正态分布与独立性分析：（x，y）~N（0，0，1，1，0）说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立X/Y<0，即X与Y反号所以 P（X/Y<0）=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。扩展资料：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——二维随机变量

泊松分布的期望和方差均为 λ（就是参数）。所以E（Y）=2*E（X）-2=2E（Y）=2

说下λ（poisson分布参数）的意义吧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/λ为指数分布的期望，表示需要的时间（每个事件）LZ是不是要按照实际意义去计算λ？

P（x=k）=（m^k/k!)*e^(-m)x=1,x=2,x=0分别代入3p(X=1)+2P(X=2)=4P(X=0),化简3u+u^2-4=0u=1X~P(1)E(X)=D(X)=1扩展资料在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时；常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果，就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我们关注的这些量，或者更形式的说，这些定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的，所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。

随机变量X服从参数为λ的泊松分布 P{X=k}=e^(-λ) * λ^k / k! P{X=1}=e^(-λ) * λ^1 / 1! P{X=2}=e^(-λ) * λ^2 / 2! 若P{X=1}=P{X=2} λ=2 E(x)=D(x)=2 如有意见,欢迎讨论,共同学习；如有帮助,

P（X<=1 )=P(X=1)

因P{X大于=10}=P10+P11+P12+......P{X大于=11}=P11+P12+......故P{X大于=10}-P{X大于=11}=(P10+P11+P12+......) - (P11+P12+......) = P10

泊松分布的期望就是参数值，所以此题就是求X=2的概率，如图代公式即得。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

答案如图所示，有任何疑惑，欢迎追问

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4 PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

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=k)/P(X=k-1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k-1)*e^(-λ)/(k-1)!]=λ/k>=1即k<=λ故当λ为整数时，k=λ或λ-1时，概率最大当λ不为整数时，k=[λ]时，概率最大

依题意可以得到λ=3,； 所以E(X)=D(X)=3; 而D(X)=E(X^2)-E(X)^2=3; 所以E(X^2)=E(X)^2+D(X)=12；

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4 PS：泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)

因为X服从参数为1的泊松分布,所以P(X=k)=[e^(-1)*1^k]/k!=e^(-1)/k!, P(X>0)=1-P(X=0)=1-e^(-1)/0!=1-e^(-1)=(e-1)/e

过程的话，有些符号不会打。但有这样的结论：泊松分布的数学期望与方差相等，都等于参数λ.因为泊松分布只含有一个参数，只要知道它的数学期望或者方差就能完全确定它的分布

概率论中常用的一种离散型概率分布。若随机变量 X 只取非负整数值，取k值的概率为λke-l/k!(记作P (k；λ)，其中k可以等于0，1，2，则随机变量X 的分布称为泊松分布，记作P(λ)。这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的。泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。在实际事例中，当一个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等，以固定的平均瞬时速率 λ(或称密度)随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。 泊松分布（Poisson distribution），台译卜瓦松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution），由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。 泊松分布的概率密度函数为： P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!} 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。(Poisson distribution），-{zh-cn:台译卜瓦松分布;zh-tw:也译为布瓦松分布，布阿松分布，波以松分布等}-，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution），由法国数学家（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。泊松分布的概率密度函数为：:P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。观察事物平均发生m次的条件下，实际发生x次的概率P（x）可用下式表示： 　　P（x）=（mx/x！）e-m　　称为泊松分布。例如采用0.05J/m2紫外线照射大肠杆菌时，每个基因组（～4×106核苷酸对）平均产生3个嘧啶二体。实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的，将取如下形式：　　P（0）＝e-3＝0.05；　　P（1）=（3/1！）e-3=0.15；　　P（2）=（32/2！）e-3=0.22；　　P（3）=0.22；　　P（4）=0.17；……　　P（0）是未产生二体的菌的存在概率，实际上其值的5％与采用0.05J/m2照射时的大肠杆菌uvrA-株，recA-株（除去既不能修复又不能重组修复的二重突变）的生存率是一致的。由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量，因此P（1），P（2）……就意味着全部死亡的概率。一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。例如随着时间增长累计某电话交换台收到的呼唤次数,就构成一个泊松过程。用数学语言说,满足下列三条件的随机过程X={X(t),t≥0}叫做泊松过程。①P(X(0)=0)=1。②不相交区间上增量相互独立，即对一切0≤t1<t2<…<tn,X(t1),X(t2)-X(t1),…,X(tn)-X(tn-1)相互独立。③增量X(t)-X(s) (t>s)的概率分布为泊松分布,即，式中Λ(t)为非降非负函数。若X还满足④X(t)-X(s)的分布仅依赖于t-s，则称X为齐次泊松过程；这时Λ(t)=λt，式中常数λ>0称为过程的强度，因为EX(t)=Λ(t)=λt,λ等于单位时间内事件的平均发生次数。非齐次泊松过程可通过时间尺度的变换变为齐次泊松过程。对泊松过程,通常可取它的每个样本函数都是跃度为1的左(或右)连续阶梯函数。可以证明，样本函数具有这一性质的、随机连续的独立增量过程必是泊松过程，因而泊松过程是描写随机事件累计发生次数的基本数学模型之一。直观上,只要随机事件在不相交时间区间是独立发生的,而且在充分小的区间上最多只发生一次，它们的累计次数就是一个泊松过程。在应用中很多场合都近似地满足这些条件。例如某系统在时段【0,t)内产生故障的次数,一真空管在加热t秒后阴极发射的电子总数,都可假定为泊松过程。1943年C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程，后来Α.Я.辛钦于50年代在服务系统的研究中又进一步发展了它。 　　齐次泊松过程的特征 　描述随机事件累计发生次数的过程通常称为计数过程（见点过程）。一个简单而且局部有限的计数过程｛X(t)，t≥0｝，往往也可以用它依次发生跳跃(即发生随机事件)的时刻{Tn，n≥1}来规定，即取T0=0，Tn＝inf{t:X(t)≥n}，n≥1，而当Tn<t≤Tn+1时，X（t）＝n。若以，表示X(t)发生相邻两次跳跃的时间间距，则计数过程是齐次泊松过程的充分必要条件为{τn，n≥1}是相互独立同分布的，且，其中λ为某一非负常数。齐次泊松过程的另一个特征是:固定t,X(t)是参数为λt的泊松分布随机变量，而当X(t)=k已知的条件下,X的k个跳跃时刻与 k个在［0,t)上均匀分布且相互独立的随机变量的次序统计量（见统计量）有相同的分布。泊松过程的这一特征常作为构造多指标泊松过程的出发点。从马尔可夫过程来看，齐次泊松过程是时间空间都为齐次的纯生马尔可夫链。从鞅来看，齐次泊松过程X是使{X(t)-λt,t≥0}为鞅的跃度为1的计数过程。 　　泊松过程的推广 　较泊松过程稍为广泛的计数过程是更新过程，更新过程的跳跃时间间距是相互独立同分布的，但不一定是指数分布。这类过程常被用来描写某些设备的累计故障次数。若对跳跃时间间距不作任何假定，就成为一般的计数过程或称一维点过程。假如某设备在【0，t)时段内故障的累计次数N(t)是泊松过程，而每次故障造成的耗损不尽相同,用随机变量Yi表示第i次耗损，则在【0,t)内总的耗损为。当{N(t)，t≥0}为齐次泊松过程，{Yi,i≥1}又是相互独立同分布且与｛N(t)｝独立时,X=｛X(t)，t≥0｝称为复合泊松过程。由于{N(t),t≥0}可以用其跳跃时刻{Ti,i≥1}来规定,因而复合泊松过程可用{(TnYn),n≥1}来规定,即。若对{(Tn,Yn),n≥1}的统计特性不作任何假定，这样规定的X 便是一种一般地描述系统跳跃变化的随机过程，常称为标值点过程，也称多变点过程或跳跃过程。 　　泊松过程除作为计数过程的一种重要数学模型外，又是众多重要随机过程的特例。独立增量过程的莱维－伊藤分解表明,利用它还可构成一般的独立增量过程,因而它在随机过程中占有特殊地位，也有人把它与布朗运动一起称之为随机过程的基石。

率论中常用的一种离散型概率分布.若随机变量nbsp;Xnbsp;只取非负整数值,取k值的概率为λke-l/k!(记作Pnbsp;(k；λ),其中k可以等于0,1,2,则随机变量Xnbsp;的分布称为泊松分布,记作P(λ).这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的.泊松分布Pnbsp;(λ)中只有一个参数λnbsp;,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差.在实际事例中,当一个随机事件,例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等,以固定的平均瞬时速率nbsp;λ(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布.因此泊松分布在管理科学,运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位.nbsp;nbsp;nbsp;泊松分布（Poissonnbsp;distribution）,台译卜瓦松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discretenbsp;probabilitynbsp;distribution）,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denisnbsp;Poisson）在1838年时发表.nbsp;泊松分布的概率密度函数为：nbsp;P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.nbsp;泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数.如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等.nbsp;nbsp;(Poissonnbsp;distribution）,-{zh-cn:台译卜瓦松分布;zh-tw:也译为布瓦松分布,布阿松分布,波以松分布等}-,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discretenbsp;probabilitynbsp;distribution）,由法国数学家（Siméon-Denisnbsp;Poisson）在1838年时发表.nbsp;nbsp;泊松分布的概率密度函数为：nbsp;nbsp;:P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;nbsp;泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.nbsp;nbsp;泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数.如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等.nbsp;nbsp;观察事物平均发生m次的条件下,实际发生x次的概率P（x）可用下式表示：nbsp;nbsp;nbsp;P（x）=（mx/x!）e-mnbsp;nbsp;称为泊松分布.例如采用0.05J/m2紫外线照射大肠杆菌时,每个基因组（～4×106核苷酸对）平均产生3个嘧啶二体.实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的,将取如下形式：nbsp;nbsp;P（0）＝e-3＝0.05；nbsp;nbsp;P（1）=（3/1!）e-3=0.15；nbsp;nbsp;P（2）=（32/2!）e-3=0.22；nbsp;nbsp;P（3）=0.22；nbsp;nbsp;P（4）=0.17；……nbsp;nbsp;P（0）是未产生二体的菌的存在概率,实际上其值的5％与采用0.05J/m2照射时的大肠杆菌uvrA-株,recA-株（除去既不能修复又不能重组修复的二重突变）的生存率是一致的.由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量,因此P（1）,P（2）……就意味着全部死亡的概率.

　　相信大家都接触过作文吧，尤其是在作文中有重要意义的话题作文，话题作文是一种开放性的作文形式，要求考生放开手脚，尽情地驰骋在想象的空间。如何写话题作文才更具感染力呢？下面是我精心整理的以好奇为话题的作文（通用7篇），欢迎阅读，希望大家能够喜欢。 　　以好奇为话题的作文1 　　一本厚厚的，有些破旧的笔记本引起了我的好奇心。 　　她，总与它形影不离。上课的时刻她带着它；吃饭时她总会翻一下它；晚自习时，她会在上面增添许多内容；睡觉前呢？一定会捧着它吧。这本笔记上究竟写着些什么呢？好奇心催促着我去了解。 　　一个课间，她离开了教室，走得匆匆忙忙的，它就平躺在讲台上，静静地。去看看吧，好奇心驱使我走上讲台。偷看别人的隐私不是君子所为，我心中又有了犹豫。它纹丝不动地躺在那，上面布满了密密麻麻的字。 　　我侧目看了看同学们，他们似乎有着同样的好奇心，但都没有付诸行动。毕竟它是老师的东西。既然走上讲台了，没理由空手而回吧，我暗自对自己说。“嘿，你看看，上面写什么！”一位同学两眼放着光，小心翼翼地提醒我。我的意志更加坚定了。“你，去帮我把风。”我嘱咐那位同学。“好的，放心吧。”说着他冲出教室，站在走廊上东张西望，眼珠骨碌碌地转悠。我放心地迈开大步，走上讲台，微眯起双眼，瞄着那一行行密密麻麻的字。 　　“鬃，心丝细腻，不够坚强，要注意不能过于责备她。”“鬃，有小聪明，却不踏实，要善意引导，不可伤了孩子的自尊心。”翻过一页，“今天鬃同学考试作弊，我责备了他，我的心揪成一团，该怎样才能使他理解我的心呢？”又翻过一页，“今天孩子不舒服，可学校太忙，记得提醒孩子外婆来家照看他。”“过不久，我的孩子们要高考了，我该怎样鼓励他们呢？” 　　我不再往下翻，这是老师的日记本啊，我居然偷看了老师的“秘密”！我的眼眶不知不觉湿润了。她多少个日夜为我们操劳，有多少个难眠之夜？她怎忍心舍小家为大家，连孩子病了她都无暇顾及？她又是何等地坚强，用她严厉的外表来掩藏她炽热的心？她的身躯为何日渐消瘦，她的双鬓为何日渐斑白？此时我的心中已有了答案。老师，她用真诚磨炼我们这一颗颗沙砾，使我们成为光彩熠熠的珍珠。 　　我用好奇心换得了对老师的理解与尊重，谢谢您，我敬爱的老师！ 　　以好奇为话题的作文2 　　阳光明媚，树林里的知了叫个不停，大桥下那清澈的河流在缓缓地流淌……整个乡下，美丽而祥和。 　　儿时的我们对这个世界充满了好奇。六岁的我，和小伙伴们趁家长睡午觉的时候偷偷跑了出来，到树林里去逮知了。我们总是好奇，知了是怎么从蛹蜕变而来的？知了有嘴巴吗？为什么有的知了会叫，有的不会叫？我们曾经在烈日下一蹲就是两三个小时，想看看蝉的蜕变。虽然没有过一次成功，换来的只是满身的大汗和晒得黝黑的皮肤，我们却仍乐此不疲。 　　我们总是去抓鱼。记忆中，我们沿着小河一直走一直走，试图去寻找鱼群的来路，去寻找河水的源头，还有那小溪的泉眼。虽然换来的除了脚疼就是腿疼，还有回家后少不了的责骂，我们却仍兴致勃勃。 　　看着干涸的河底，我们会蹲在河边想：泉眼是不是偷懒睡着了？什么时候泉眼才会忽地一下就冒出来，滋润河底半枯的小草？如果大水蔓延了堤岸，冲毁了河边的树林、房子、土地，我们会站到高处，想：泉眼是不是贪玩跑了出来，以至于闯了这么大的祸？还是孙悟空要来这里游玩，龙王要在这里招待他呢？ 　　生活在小山沟里面的我们，总是对山外面的世界充满了好奇：山外面还是环绕的山吗？山外面也是鸟语花香，山清水秀吗？ 　　上初中了，我们走出了大山，看到了外面的世界，看到了平原，看到了车水马龙，看到了霓虹闪烁……陌生而又新奇。我学到了更多的新知识：彩虹的由来，水的分解，古老中国的历史……让我感到神奇而惊讶。 　　年龄变了，环境变了，不变的是跟儿时一样的对大自然的好奇和对未知世界的探索欲。 　　我想，再过若干年，说不定我和伙伴们会驾驶着“神舟二十七号”飞翔太空，去探索更为神奇的宇宙世界了。 　　以好奇为话题的作文3 　　大家有没有感觉，随着年龄的增长，我们的好奇心在逐渐下将，因此，我们的创造力下降了，我们缺少创新精神。 　　在国外，有一位母亲，有一天指着盒子上的圆圈问自己正在上幼儿园的儿子，这是什么？儿子回答说：这是字母“O”，这个母亲先是很惊讶，这不应该是属于儿子这个年龄应该有的，继而很生气，便将儿子所在的幼儿园告上法庭，原因是他们扼杀了儿子的好奇心，一个圆圈在一个孩子眼中可以想象于任何东西，而不是仅仅限制于一个字母“O”，而这个母亲仅用了一个例子就胜诉了。 　　在一片湖泊中有一只天鹅，而这只天鹅却无法飞上天，因为天鹅在起飞前总要先向前滑一段时间，而这片湖泊的面积太小，不足以让天鹅飞起，于是这只天鹅便被困在了这片湖泊中。孩子的好奇心是很大的，如果你限制他们的思想，他们将像这只天鹅一样，被困在湖泊中无法飞起。 　　之前看到一组图片的名字叫“珠宝”，而点开之后发现，里面是各种壳类昆虫身上的纹路，摄影师将他们记录的如此细致，后来想，作者为什么取名为“珠宝”，而不是“昆虫集”呢？转眼一想，这便是我们庸俗的地方，这难道不是经大自然雕琢的珍贵的“珠宝”吗？试想一下，如果是我们遇到这类昆虫，是选择像摄影师那样去细致的观察，还是选择避而远之，我想也许大部分人会选择后者吧！所以，好奇心，我们不要丢掉它，因为它不仅有对世界的好奇，还有对生活的热爱。 　　生活中处处充满神奇的东西，所以要允许一些美丽的意外在你的生活中像花一样绽放，很多时候，当你看到一些真正美丽的东西之后，你会更加心怀谦虚；当你接触到一些真正优秀和精彩之后，你才知道人生该如何去努力，走哪个方向，该如何去自我完善。 　　以好奇为话题的作文4 　　好奇心总是伴随着美好的童年。 　　事情要追溯到一个夏天，那时候的我，还小着呢，年纪在班上最小的我却总有一种好奇心。比如说：玩具是由什么零件组成，风扇为什么可以转动，星星月亮到底长什么样……所以我经常因为好奇心而不小心把东西弄坏了，被家长责骂。别看我这样，其实我也成功过呢！ 　　那一天，我还是如往常一样和同学们准备上课。"叮铃铃"上课铃响了，不一会儿，老师拿着很多东西进了教室。她高兴地问同学们："你们这节课想玩吗？""想！"大家异口同声。"那我给大家做个小实验好不好？"她又问。"好"。只见老师拿出一张白纸，把它做成小纸船，又在上面涂抹了些什么，就把它放到一个铁架台上。她说："今天我将给大家做一个叫纸船烧水的实验。"又见她把旁边准备好的水倒入船中，又点蜡烛开始烧水。 　　看到这里我们都惊呆了。不是火点着纸就会燃烧的吗？为什么纸船不会被烧坏呀？我无比渴望纸船会被烧毁，然而竟没能如愿。几分钟后，老师欣喜若狂的指向纸船："你们看！水烧开了。"听此，我飞快地跑上前去，定眼一看。果真，水烧开了。小水泡还在中间翻滚着，我还是不相信就说："老师，你肯定是用了什么东西来骗我！"她低头笑道："明天我有空。"回到家里，我决定开始自己做一次，折船，倒水，点蜡烛，"哎，不对呀！我记得还有什么来着？"，我心里好像落空了什么似的，不管它。又继续实验，结果船就那么毁了。水流了出来，不过，这也阻挡不了我的好奇心。 　　第二天，我早早来到学校，为的就是找老师一问究竟。结果老师好似知道我会来，早在办公室门口等我了。问："你是想问昨天实验为什么纸船没有烧坏吧？"我点点头，她悄悄的在我耳旁说，"其实是我在纸船上涂的油哈哈"，我愣住了。"为什么？"只听他说了一大堆，但意思差不多是能隔绝燃烧吧，等中午回家，我又重新来一次，居然成功了！这下可满足了我这小小的好奇心。 　　每个人都有好奇心，然而，如果你放着不用，就会让生活变得无味，或是错过了一些好的机会，只要善于利用自己的好奇心去发现，成功也好，失败也罢，你总会有一点点收获的。 　　请带上你的.好奇心，同我一起去发现吧！ 　　以好奇为话题的作文5 　　我从未想过，我会对一个素不相识的人感到好奇，还有那一方山水，一间老石屋和那一袭蓝色布衣。 　　那是几年前的春天，一场小雨刚刚下过。我去了天目山，这座山刚开始被开发。我想在它成为钢筋水泥之前，看看它最后的素颜。 　　绕过聚集的工程机械，爬上已经被剖开的山坡，我向着山的深处迈进。山路越走越窄，路边的野草却越发茂盛。雨后山间的空气清新而湿润，时不时飘来兰花的幽香。眼前的风景美的令我窒息，柔和的阳光挤过树枝，把金色的丝绸碎片细密的撒在布满苔藓的乱石上，布下圈圈耀眼的光斑。小溪清澈见底，细小的鱼儿在石隙间快活地穿梭。 　　山路逐渐被陡峭的巨石代替，石面上有规律的分布着一些坑槽，蜿蜒着通向山顶。当我手脚并用的翻过最后一座巨石，一间老石屋映入眼帘。它静静坐落在石山上，影子随意的斜映一旁。它的骨架是一块块透着黑色光泽的石头，多年的风雨已经看不出雕琢的痕迹。它身披一些瘦弱的爬墙虎，略显衣衫褴褛。我好奇的走上前去，发现屋后的巨石被琢成一个长方形石坑，山泉从石缝中偷偷地渗出来，汇聚成池。 　　随着一些声响，我绕过石屋，被眼前的一幕惊呆了。一位身穿蓝色布衣的老者正在专注的锄地，他头发灰白，整齐的束在脑后。个头不高，体型精瘦，长长的山羊胡飘在风中，真有几分仙风道骨的感觉呢！老者发现了我，却不惊讶，只是露出一种淡如茶的微笑。我按捺不住心里的好奇，上前跟他攀谈，得知老者是在山间修行的隐士。他指着山下那些机械告诉我：那些人曾让他下山，远离这清苦的生活，他只是摇摇头拒绝了。他目光矍铄眺望着远方，喃喃自语：我不能让他们毁了这地方…… 　　夕阳西下，我与老者告别。回首望去，老者坐在红色的余晖中，那瘦长的身影似一根旗杆，屹立在山巅。 　　我至今仍好奇于老者无畏的信仰和对大自然的痴迷。觉得一身布衣的他，那座石屋，那一方山水，都应永恒的存在。 　　以好奇为话题的作文6 　　好奇，是文明之源 　　对于新事物的好奇，从一出生就伴随着我们。并深深地在我们内心扎根，指引着我们去发现自我，探索世界。 　　好奇能使我们乐于求知。每当我们面对新的数学题，在验算了很多次后仍然不见成效，你是否会选择放弃，又或是更坚定了攻克它的决心？若选择了后者，那便是对它考察点的好奇。我们好奇，这道题到底答案是什么？愈是耗时长，愈是有兴趣。当然了，兴趣便是好奇的一种外在形式。当我们在好奇心的驱使下克服难点自己做出了答案，又有谁不会感到欢乐无穷？这便在潜移默化中提升了我们的学习能力，更加热爱学习。更重要的是，我们能在那过程中享受到乐趣，那种超越自我的乐趣。 　　大名鼎鼎的物理学家牛顿，不就是因为对苹果为什么从树上掉下来而感到好奇，才进而研究出了地球引力，发表了著名的万有引力定律。莱特兄弟出于对鸟类能够飞翔的好奇，最后发明了飞机。若是没有好奇的存在，那这些伟大的人们也就不会发现自然界中这样多的奥秘，就好比墙角的树苗，若它只是一味地寄居在此，不去憧憬墙外的景色如何，不去幻想有朝一日自己面对广阔自然的新生活，永远躲在阴暗的角落，它便不会有充足的养分，也就得不到阳光的照射，后世的繁茂美丽，便毋庸置疑成为了一种妄想。我们的生活也是一样，不敢想象死板的生活究竟是何面貌。说不定缺失好奇的人们还过着刀耕火种的生活呢！ 　　如此说来，好奇是带给人类辉煌文化的源头。它激发着我们探询真理的欲望，引领着我们探索自然的道路。帕斯卡尔说：“人是思考的芦苇。”的确，会思考是人类的高贵之处，而好奇心正是思考的原动力。“我们是谁？我们从何而来，又归向何处？”每每思考这些问题，我仿佛徜徉在无垠的大海，遨游在渺远的星空，去触碰，去感受那些深奥的秘密，心灵也会得到极大的震撼。我想，那些伟大的科学家们，也是这样开始一个未知领域的研究吧！ 　　越是成长，我们越是对世界充满好奇。随着知识的日益增多，我想要探索的问题更是一个个接踵而来。是好奇，促使我这般充满活力与希望，从而喜欢上了探索与思考，实现人生的价值。 　　我曾读到一本书上的话“好奇，是人类文明之源。”生活中多一些好奇，我们的心灵就会多一些阳光，对生活也会多一些热爱。不信，你试试看！ 　　以好奇为话题的作文7 　　每个人都有好奇心，因为好奇，可能还会让我们懂得不少科学知识呢。每当有人说起与科学有关的话题，我就会想到那天体育课上发生的事情。星期一，我们上完体育课，那时候，正值炎夏，再加上刚跑完步，又口渴又疲惫，所以我便买了一瓶可乐来喝。 　　正当我准备拧开盖喝的时候，我突然想到，科学老师不是说过吗？“在一个封闭物体内，当二氧化碳过多时，这个物体要是出现一个出口，就会有一股冲击力冲出去”。于是我便准备拿我的可乐试一试。 　　我拿起可乐，使劲得上下来回摇晃，可乐瓶的身体越来越硬，这更刺激了我的好奇心，我把可乐盖朝天，拧开了盖子，这时，“砰”的一声，盖子被掀开了，气流崩飞，可乐也被喷了出来，顿时，整个天空仿佛都被可乐染成了红绿色，气流喷完了，一瓶可乐也“英勇就义”了。 　　虽然我浪费了一瓶可乐，但是这件事满足了我的好奇心，回家后，我上网查询了相关知识，原来，可乐晃动后升温，造成二氧化碳在水中的溶解度降低，二氧化碳就会溢出。”这就是好奇心带给我的收获。

三点会拼音: san dian hui 三点会解释: 见〖三合会〗。 三点会造句: 1、真正能从心底做到以下三点，会有一个你曾经以为迷失了的世界向你重新敞开。 2、下午三点他会在睡觉。 3、如果你总览这三点你就会明白我们的担心所在。 4、双方周四凌晨三点谈完，将会在11个小时后回到谈判桌。 5、伊莉莎白女皇二世会在下午三点发表演说，然后全家人通常会聚集在一起玩玩猜字谜游戏和一些棋盘游戏。 6、什么时候时钟会走到十三点？ 7、如果我外出直到三点一刻，你会将我锁在门外吗？ 8、从世界各地看，这两颗行星会在凌晨三点到黎明这段时间内从东方移动到东南方。 9、她不讳言这次比之前拍摄《禁室培欲》时更大胆，问她会不会露三点？ 10、只有射击的三点式泳装你将会曾经见到！ 11、但同样，我这里也有三点理由，认为互联网会促进21世纪的文化进步。 12、使用三点锚泊系统的话，浮标会被安装在离海岸1至5英里（8Km）水下100到200英尺（60m）的地方。 13、假设你有了一个写小说的想法，你的斗志和兴奋感会极度高昂，你会兴致勃勃地熬到凌晨三点来写第一章节的内容。 14、眼下正是求职的高峰期，新手求职时可留心以下三点建议 雇主可能会在网上搜索你的信息，所以你最好不要在网上有不良言行； 15、论文必须在截止日的下午三点前缴交，迟交作品得分会较低； 16、在竞选期间，希拉里授权一个著名的电视广告，问选民会相信谁可以接起凌晨三点打到白宫的“紧急电话”。 17、特里·艾伦 如果我告诉你，我们的新邻居凌晨三点在垃圾堆里挖来挖去，你会做何感想？ 18、我将会分享的所有知识都是基于这三点。 19、坚持下午三点吃零食 下午三点左右吃点低热量的零食，这样会阻止过后向高热量食物下毒手。 20、多数美国民众认为中国通过虚低的汇率来维护本国的就业会给美国就业带来不利影响。对此有以下三点常见的解释。 21、现在，我完全可以想像，我的电子邮箱明天将会挤满来自银行人士的电邮，抱怨这三点将问题过于简单化了。 22、他们会使用不同的语言，但是都是说的这三点 自由、自信和贡献。 23、基于三点的FIR方法可以消除时移，但计算结果会出现负频尖峰； 24、帕卜定理 在两条直线上各取三点，并作适当的连线，则三对直线的交点会在同一直线上。 25、当地时间下午三点球赛开始时，斯坦福桥的舍德酒吧将会现场直播这次比赛。 26、除非你需要在凌晨三点去搭飞机，太早上床睡觉并没有任何的帮助，因为你会用这些多余的时间去想接下来会发生什么事。