• 高数笔记之如何理解泊松分布


    0x00 引言

    公司楼下有家馒头店:

    每天早上六点到十点营业,生意挺好,就是发愁一个事情,应该准备多少个馒头才能既不浪费又能充分供应?

    老板统计了一周每日卖出的馒头(为了方便计算和讲解,缩小了数据):

    均值为:

    按道理讲均值是不错的选择(参见“如何理解最小二乘法?”),但是如果每天准备5个馒头的话,从统计表来看,至少有两天不够卖,40\%的时间不够卖:

    你“甜在心馒头店”又不是小米,搞什么饥饿营销啊?老板当然也知道这一点,就拿起纸笔来开始思考。

    0x01 老板的思考

    老板尝试把营业时间抽象为一根线段,把这段时间用T来表示:

    然后把周一的三个馒头(甜在心馒头是有褶子的馒头)按照销售时间放在线段上:

     

     把T均分为四个时间段:

     此时,在每一个时间段上,要不卖出了(一个)馒头,要不没有卖出:

     

    在每个时间段,就有点像抛硬币,要不是正面(卖出),要不是反面(没有卖出):

    T内那么卖出3个馒头的概率,就和抛了4次硬币(4个时间段),其中3次正面(卖出3个)的概率一样了。

    这样的概率通过二项分布来计算就是:

     但是,如果把周二的七个馒头放在线段上,分成四段就不够了

     

     从图中看,每个时间段,有卖出3个的,有卖出2个的,有卖出1个的,就不再是单纯的“卖出、没卖出”了。不能套用二项分布了。

    解决这个问题也很简单,把T分为20个时间段,那么每个时间段就又变为了抛硬币:

     

     这样,T内卖出7个馒头的概率就是(相当于抛了20次硬币,出现7次正面):

     为了保证在一个时间段内只会发生“卖出、没卖出”,干脆把时间切成n份:

     越细越好,用极限来表示:

     更抽象一点,T时刻内卖出k个馒头的概率为:

     

    0x03 p的计算

    “那么”,老板用笔敲了敲桌子,“只剩下一个问题,概率p怎么求?”

    在上面的假设下,问题已经被转为了二项分布。二项分布的期望为:

     

     那么:

    0x04 泊松分布

    0x05 馒头店的问题的解决

    老板依然蹙眉,不知道mu啊?

    可以用它来近似:

     于是:

    画出概率质量函数的曲线就是:

    马同学高等数学

    这样93\%的情况够用,偶尔卖缺货也有助于品牌形象。

    老板算出一脑门的汗,“那就这么定了!”

     

    0x06 总结

    这个故事告诉我们,要努力学习啊,要不以后馒头都没得卖。

    生活中还有很多泊松分布。比如物理中的半衰期,我们只知道物质衰变一半的时间期望是多少,但是因为不确定性原理,我们没有办法知道具体哪个原子会在什么时候衰变?所以可以用泊松分布来计算。

    还有比如交通规划等等问题。

    0x07 转载马同学图解数学

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