Poisson-Verteilung in der Statistik eine Verteilungsfunktion, die zur Charakterisierung von Ereignissen mit sehr geringen Eintrittswahrscheinlichkeiten innerhalb einer bestimmten Zeit oder eines bestimmten Raums nützlich ist.
Der französische Mathematiker Siméon-Denis Poisson entwickelte seine Funktion 1830, um zu beschreiben, wie oft ein Spieler ein selten gewonnenes Spiel gewinnen würde Chance in einer großen Anzahl von Versuchen. Wenn p die Wahrscheinlichkeit eines Gewinns bei einem bestimmten Versuch darstellt, wird der Mittelwert oder die durchschnittliche Anzahl von Gewinnen (λ) in n Versuchen durch λ = np angegeben. Unter Verwendung der Binomialverteilung des Schweizer Mathematikers Jakob Bernoulli zeigte Poisson, dass die Wahrscheinlichkeit, k Gewinne zu erhalten, ungefähr λk / e – λk! Beträgt, wobei e die Exponentialfunktion und k! = k (k – 1) (k – 2) ≤ 2 ≤ 1. Bemerkenswert ist die Tatsache, dass λ sowohl dem Mittelwert als auch der Varianz (ein Maß für die Streuung von Daten vom Mittelwert weg) für die Poisson-Verteilung entspricht.
Die Poisson-Verteilung wird nun als eine lebenswichtige Verteilung in ihrer Verteilung erkannt eigenes Recht. Zum Beispiel veröffentlichte der britische Statistiker RD Clarke 1946 „Eine Anwendung der Poisson-Verteilung“, in der er seine Analyse der Verteilung der Treffer fliegender Bomben (V-1- und V-2-Raketen) in London während des Zweiten Weltkriegs veröffentlichte Einige Gebiete wurden häufiger getroffen als andere. Das britische Militär wollte wissen, ob die Deutschen auf diese Gebiete zielten (die Treffer zeigten große technische Präzision an) oder ob die Verteilung zufällig war. Wenn die Raketen tatsächlich nur zufällig abgefeuert wurden ( in einem allgemeineren Bereich) könnten die Briten wichtige Installationen einfach zerstreuen, um die Wahrscheinlichkeit eines Treffers zu verringern.
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Clarke begann damit, ein Gebiet in Tausende winziger, gleich großer Grundstücke zu unterteilen. In jedem dieser Fälle war es unwahrscheinlich, dass es auch nur einen Treffer geben würde, geschweige denn mehr. Unter der Annahme, dass die Raketen zufällig fielen, wäre die Wahrscheinlichkeit eines Treffers in einem Grundstück über alle Grundstücke hinweg konstant. Daher entspricht die Gesamtzahl der Treffer in etwa der Anzahl der Siege bei einer großen Anzahl von Wiederholungen eines Glücksspiels mit einer sehr geringen Gewinnwahrscheinlichkeit. Diese Art von Argumentation führte Clarke zu einer formalen Ableitung der Poisson-Verteilung als Modell. Die beobachteten Trefferfrequenzen lagen sehr nahe an den vorhergesagten Poisson-Frequenzen. Daher berichtete Clarke, dass die beobachteten Variationen anscheinend nur zufällig generiert wurden.