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卜瓦松二項分布

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卜瓦松二項分布
Poisson binomial
参数 (試驗數)
(各試驗的成功概率)
值域 k ∈ { 0, …, n }
概率质量函数
累積分布函數
期望值
方差
偏度
峰度
矩生成函数
特徵函数
概率母函数

機率论统计学中,卜瓦松二项分布是一個基於独立伯努利试验之和的离散機率分布。这一概念以西梅翁·德尼·泊松的名字命名。

换句话说,它是成功概率分別為n独立伯努利试验中,成功次数的機率分布。普通二项分布是卜瓦松二项分布在所有成功機率相同(即)时的特例。

定義

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機率质量函数

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n次试验中有k次成功的機率可以写为以下总和[1]

其中是 {1,2,3,..., n } 的全體k元子集的集合。例如,如果n = 3,那么补集,也就是

将包含個元素,因此上述总和在實務中是很難計算的,除非试验次数n很小(例如,如果n = 30,包含超过1020个元素)。然而,还有其他更有效的方法可以计算

只要成功機率都不等于 1,就可以使用递归公式计算出k次成功的機率:[2][3]

其中

递归公式在数值上不稳定,在约大于20時应避免使用。另一种方法是使用分治算法:假设是2的幂,並以表示成功概率為的卜瓦松二项分布,表示卷积,則

另一种可能性是使用离散傅立叶变换[4]

其中

Chen和Liu在“卜瓦松二项式和条件伯努利分布的统计应用”中描述了其他方法。 [5]

特性

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均值和方差

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由于卜瓦松二项式分布變數是n个独立伯努利分布變數的总和,因此其均值和方差将是n个伯努利分布的均值和方差之和:

當平均值()和次數(n)為定值,且所有成功機率相等時,我们會得到二项式分布,變異數此時最大。当平均值固定时,變異數的上界為具有相同均值的卜瓦松分布的變異數,該上界在n趋于无穷大時可以渐近取得。[來源請求]

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卜瓦松二項式分佈的沒有簡單的公式,但熵的上限是具有相同數字參數和相同均值的二項式分佈的熵。因此,熵也不大於相同均值的卜瓦松分佈的熵。

謝普-奧爾金凹性猜想由勞倫斯·謝普英语Lawrence Shepp英格拉姆·奧爾金英语Ingram Olkin於1981年提出,指出卜瓦松二項式分佈的熵是成功機率的凹函數。這個猜想由 Erwan Hillion 和 Oliver Johnson 於2015年證明。1981年同一篇論文亦提出謝普-奧爾金單調性猜想:若,則熵對為單調遞增。這個猜想也被 Hillion 和 Johnson 於 2019 年證明。

參考資料

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  1. ^ Wang, Y. H. On the number of successes in independent trials (PDF). Statistica Sinica. 1993, 3 (2): 295–312 [2023-07-29]. (原始内容存档 (PDF)于2016-03-03). 
  2. ^ Shah, B. K. On the distribution of the sum of independent integer valued random variables. American Statistician. 1994, 27 (3): 123–124. JSTOR 2683639. 
  3. ^ Chen, X. H.; A. P. Dempster; J. S. Liu. Weighted finite population sampling to maximize entropy (PDF). Biometrika. 1994, 81 (3): 457 [2023-07-29]. doi:10.1093/biomet/81.3.457. (原始内容存档 (PDF)于2022-01-07). 
  4. ^ Fernandez, M.; S. Williams. Closed-Form Expression for the Poisson-Binomial Probability Density Function. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2010, 46 (2): 803–817. Bibcode:2010ITAES..46..803F. S2CID 1456258. doi:10.1109/TAES.2010.5461658. 
  5. ^ Chen, S. X.; J. S. Liu. Statistical Applications of the Poisson-Binomial and conditional Bernoulli distributions. Statistica Sinica. 1997, 7: 875–892.