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Distribuição de Poisson: Definição, Fórmula e Exemplos
A Distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que dá a probabilidade de um determinado número de eventos ocorrer em bet x2 um intervalo de tempo ou espaço fixo.
Essa distribuição é usada em bet x2 situações em bet x2 que os eventos ocorrem em bet x2 um ritmo médio constante, independentemente do tempo transcorrido desde o último evento.
Lambda (), na fórmula da Distribuição de Poisson, é o valor médio de eventos dentro de um certo intervalo de tempo ou espaço.
Neste artigo, veremos a Distribuição de Poisson mais detalhadamente, fornecendo definições, fórmulas e exemplos.
Definição da Distribuição de Poisson
De acordo com a definição, a Distribuição de Poisson representa a contagem de ocorrências de um evento em bet x2 um intervalo de tempo ou espaço determinado.
Ela é usada para modelar eventos que ocorrem aleatoriamente, como:
defeitos em bet x2 um produto
número de e-mails recebidos num determinado dia
veículos que passed na uma estrada num determinado tempo
Fórmula da Distribuição de Poisson
Para calcular a probabilidade da Distribuição de Poisson, é usada a seguinte fórmula:
Exemplos
Exemplo 1:
Suponha que vous dirigiez pela rodovia BR-116 e passassem pela cidade de Santos (SP). Você deseja saber o número médio de carros que você encontrará em bet x2 um minuto.Supondo um fluxo diário de automóveis de 7.200 veículos, como você pode calcular isto?
Resposta:
Primeiro, precisamos identificar o numero meio de automóveis por minuto:
Se considerarmos que há 60 minut
ensos em bet x2 uma hora e 24 horas em bet x2 um dia, teremos 60 x 24 hours = 1, 440 minutos
A taxa de tráfego seria,
por
tanto: 7.200 / 1,440 minutos ≈ 5
Portanto, a média de carros por minutter em bet x2 BR-116 perto de Santos (SP) é de 5
Um favorito é oa equipe ou indivíduo que espera ganhar um determinado
evento eventoPor exemplo, os Kansas City Chiefs são um favorito de -7 pontos sobre os Denver Broncos, o que significa que os Chiefes devem ganhar por sete pontos.
pontos.
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