de casteljau算法_泊松分布算法的应用：开一家4S店

王老板开了一家4S店，卖新车为主，车型也很单一，可是每个月销量都变化很大，他很头疼，该怎么备货，头疼的是：

1)备货少了，客户来了没货可能就不买，去别的店了

2)备货多了，占用库存不说，长久卖不出去就成库存车，说不定要亏本处理了

我们用泊松概率算法帮他解决试试看。

【样板数据】

首先还是要看看样板数据，才能给出合理的办法，他们主打车型最近6个月销量情况是：

【数据准备】

样板数据有了，先用最笨的方法，做个平均数，6个月合计卖了50台，平均每月8.3台

【泊松分布】

(泊松分布(Poisson distribution)，台译卜瓦松分布(法语：loi de Poisson，英语：Poisson distribution，译名有泊松分布、普阿松分布、卜瓦松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等)，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discrete probability distribution)。泊松分布是以18～19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)命名的，他在1838年时发表。这个分布在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过)

简单来说，就是用一个公式，计算一下在一定样本数量下发生一定次数的概率，而这个公式还是比较符合实际规律的。

数学公式是：

P(X=k)：成功发生k次的概率

λ：期望值，可以就取平均值用来计算(当然也可以适当调整)

e：就是自然常数

【计算】

有了样本数据，有了计算方法，我们就开动计算吧。

P=(8.3^k/k!)*e^(-8.3)

k取不同对应的概率和累计是：

王老板认为95%以上就大部分满足了，很明显，备货13台比较合适！

【怎么计算】

用excel可以很方便的计算：=($B$1^A4/FACT(A4)) * EXP(-$B$1)

FACT：阶乘

EXP：自然常数的指数

总结

以上是生活随笔为你收集整理的de casteljau算法_泊松分布算法的应用：开一家4S店的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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