泊松过程时间间隔为指数分布

进行队列测试，泊松分布模拟发包数量，那应该用指数分布模拟发包时间间隔？ 不太明白泊松分布和指数分布是什么关系。因为发包数量和时间间隔都是由自己控制，所以不明白如何进行测试…M — 顾客到达或离开服从泊松分布，或者到达的时间间隔或服务时间呈指数分布 这个问题看来是你对时间与时刻的概念没有分清.先说时刻吧.你们学校打上铃时比方说是正好8点整.这个8点就是时刻.时刻在时间的数轴上表示的是一个点.再例如我们听广播经常有这样一句\"刚才最后一响是北京时间8点整.这也是表示时刻.只是我们汉语习惯不是这样说的而已.物理学中的第一秒末.第二秒末都是表示时刻的.再说这时间,假设你们学校是8点50分下课.这个8点50也是时刻.从8点到8点50分经过了50分钟的时间.这50分钟就是时间了.在时间的数轴上.时间是表示两个点的距离.是两个时刻的间隔如何证明泊松分布的间隔时间符合指数分布 1 泊松分布的参数参数λ就是均值（其实也可以是方差,一般理解为均值）,如果以小时为单位时间,则人数服从参数为24的泊松分布（当然你也可以换算成秒）.以时间序列的观点是{X(t),t>0}是参数为24t的泊松过程,2 关于泊松分布和指数分布定理：设{X(t),t>0}是参数为λ的泊松过程,则其时间间隔序列{Tn(t),n>0}独立同分布,且诸Ti均服从均值为1/λ的指数分布(即exp(λ)).即是说两位旅客到达时刻间隔服从1/λ=1小时/24=150秒的指数分布.如何证明事件发生的时间间隔服从指数分布的随机事件为泊松分布？ 在概率论和统计学中，指数分布（Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基如何证明泊松分布的间隔时间符合指数分布 “若时间t内到达的人数服从 λt 的poission分布，那么个间隔时间序列服从λ的指数分布，第n个人到达时刻服从参数为n，λ的伽马分布”poission分布与指数分布互为逆过程。一道关于指数分布的概率论题目 参看随机过程教课书中的泊松过程章节内容数学统计，泊松过程，直接判断正误 不知道诶。指数分布和泊松分布特点 我有两组样本数据，准备用卡方法分别拟合成指数分布和泊松分布，一组数据是到达顾客数，一组是服务时间分布。按照书上说的，到达顾客数一般要服从泊松分布，但是书上例题的泊松流的合成,一定要详细过程 顾客的到来服从参数为λ的泊松过程,即时间t内出现的顾客数服从参数为λt的泊松分布,设a在时间t内等不到顾客的概率为F(t),即t内出现的k个顾客都选择其他9位理发师(概率9/10)F(t)=∑[(λt)^k*e^(-λt)/k!(9/10)^ke^(-λt/10)*∑[(9/10λt)^k*e^(-9λt/10)/k!e^(-λt/10)a在t内等到顾客的概率=1-F(t)=1-e^(-λt/10)服从参数为λ/10的指数分布我建议你看看随机过程的书吧,参数为λ的泊松过程就是在时间t内事件出现次数N(t)服从参数为λt的泊松分布(性质之一是相邻两个事件间隔服从参数为λ的指数分布),当然就是（λt)^k了,除以k!也是泊松分布密度函数的一部分呀网络时延分析中的泊松分布是不是就是指数分布 按你的说法好像是的，反正“若时间t内到达的人数服从 λt 的poission分布，那么个间隔时间序列服从λ的指数分布，第n个人到达时刻服从参数为n，λ的伽马分布”这一点肯定是

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