二項(xiàng)分布到泊松分布的證明

在某一固定時段t內(nèi)懂酱,事件發(fā)生n次竹习,即事件X的期望值\lambda=np已知。將該時段無限細(xì)分列牺,每一個dt內(nèi)都看做一個0-1事件整陌,則在時段t內(nèi),其發(fā)生k次的概率為
\begin{aligned} N_k & = \lim_{n\to\infty}C_n^kp^k(1-p)^{n-k} \\ & = \lim_{n\to\infty}\frac{n(n-1)...(n-k+1)}{k!}\frac{\lambda^k}{n^k}(1-\frac{\lambda}{n})^{n-k} \\ & = \lim_{n\to\infty}\frac{n(n-1)...(n-k+1)}{n^k}\frac{\lambda^k}{k!}(1-\frac{\lambda}{n})^{-\lambda\frac{n}{-\lambda}}(1-\frac{\lambda}{n})^{-k} \\ & = \frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda} \\ \end{aligned}

比如,一個醫(yī)院一天出生8個嬰兒泌辫,那一天出生k個嬰兒的概率是多少随夸?
首先,一天看做86400秒震放,即n=86400宾毒,每秒都是一個是否有嬰兒出生的0-1事件,則8=86400*p殿遂,即每秒概率為p=\frac{8}{86400}诈铛,從而,通過C_n^kp^k(1-p)^{n-k}可得每天出生k個嬰兒的概率墨礁;
其次幢竹,因?yàn)閚足夠大,可直接使用泊松分布恩静,\lambda=8焕毫,通過\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda}可得每天出生k個嬰兒的概率。

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