Riyazi Hesablayıcılar
Poisson Paylama Kalkulyatoru
Poisson paylama kalkulyatoru sizə müəyyən vaxt çərçivəsində bir neçə dəfə baş verən hadisənin baş vermə ehtimalını müəyyən etməyə imkan verəcək.
Poisson Dağıtım Kalkulyatoru
P(X = x) = e-λ • λx / x!
Mündəricat
| ◦Poisson paylanması nədir? |
| ◦Poisson paylanması nümunələri |
| ◦Puasson paylanmasından istifadə etmək nə vaxt uyğun deyil? |
Poisson paylanması nədir?
Puasson paylanması ehtimal paylanması kimi təsvir edilə bilər. Bu binomiala bənzəyir. Bu, müəyyən bir müddət ərzində müəyyən sayda hadisələrin baş vermə ehtimalını göstərir. Bu ehtimalı hesablamaq və hadisələrin tezliyi haqqında öyrənmək üçün keçmiş məlumatlardan istifadə edə bilərsiniz.
Məsələn, bir bölgədə on il ərzində tornadoların orta sayının 5 olduğunu nəzərə alın. Bu, növbəti on il ərzində ərazidə hər hansı tornado olma ehtimalını hesablamağa imkan verir. Növbəti on il ərzində bu ərazidə hər hansı digər tornadoların yaranma ehtimalı da hesablana bilər.
Poisson paylanması nümunələri
Bunlar Poisson paylama hesablama kalkulyatoru ilə təhlil edə biləcəyiniz hadisələrin yalnız bir neçə nümunəsidir:
Avtovağzalda saatda gələn avtobusların sayı
1000 fotoşəkildən ibarət nümunədə bulanıq şəkillərin sayı belədir
Son 100 ildə Yerə düşən meteoritlərin sayı.
Şagirdin dərs ili ərzində neçə dəfə dərsdən yayınması;
Səhər saat 10-11 arası muzeyə gələnlərin sayı.
Puasson paylanması bir-birindən asılı olmayan hadisələri müəyyən etmək üçün istifadə edilə bilər. Onların ehtimalı zamanla dəyişmir. Bu hadisələri təsadüfi adlandırmaq olar, lakin qaçılmazdır. Məsələn, avtobus 20 dəqiqə gec gəlir ki, eyni vaxtda iki avtobus gəlsin.
Puasson paylanmasından istifadə etmək nə vaxt uyğun deyil?
Poisson kimi diskret paylama nümunədir. Puasson paylama cədvəli yalnız tam arqumentlər üçün istifadə edilə bilər. İstənilən dəyər qəbul edə bilən normal kimi davamlı paylanmalardan fərqli olaraq, Puasson paylama cədvəli yalnız hesablana bilən sonsuz ədədi qəbul edə bilər.
Bundan əlavə, Puasson paylama hesablama kalkulyatoru istifadə edilməməlidir
Hadisələri ayırmaq mümkün deyil (gələcək hadisələrin ehtimalları zamanla dəyişə bilər);
Hadisənin baş verməsi ehtimalı azdır (sıfır hadisələr üçün ehtimal funksiyası təyin olunmayıb).
Əgər hadisələr dəfələrlə əlaqələndirilirsə, bu ilk halda Puasson ehtimal düsturu düzgün işləmir. Məlumatlar daxilində müsbət avtokorrelyasiyaya dair çoxlu nümunələr var. Məsələn, bir vulkan püskürməsi digər vulkanların püskürmə ehtimalını azalda bilər. Yaxud dinamikası yüksək olan epidemik xəstəlik.
Sıfırın mümkün olmadığı hadisələrlə məşğul olmaq məcburiyyətində qaldıqda, Poisson paylanması gücləndirilməlidir. Məsələn, xəstəxanaya yerləşdirilən xəstələr sıfır gündən sonra heç vaxt klinikanı tərk etməməlidirlər. Bu problem yalnız müsbət tam ədədlər dəstindən istifadə edən Sıfırla Kəsilmiş Poisson Distribution kimi kəsilmiş paylamalardan istifadə etməklə həll edilə bilər.
Məqalə müəllifi
Parmis Kazemi
Parmis, yeni şeylər yazmaq və yaratmaq həvəsi olan bir məzmun yaradıcısıdır. Texnika ilə də çox maraqlanır və yeni şeylər öyrənməyi sevir.
Poisson Paylama Kalkulyatoru Azərbaycan
Yayımlandı: Wed Jun 08 2022
Riyazi hesablayıcılar kateqoriyasında
Öz saytınıza Poisson Paylama Kalkulyatoru əlavə edin