Matematiniai Skaičiuotuvai
Poisson Pasiskirstymo Skaičiuoklė
Puasono pasiskirstymo skaičiuoklė leis nustatyti tikimybę, kad įvykis įvyks kelis kartus per tam tikrą laikotarpį.
Puasono pasiskirstymo skaičiuoklė
P(X = x) = e-λ • λx / x!
Turinys
| ◦Kas yra Puasono skirstinys? |
| ◦Puasono pasiskirstymo pavyzdžiai |
| ◦Kada netinka naudoti Puasono skirstinio |
Kas yra Puasono skirstinys?
Puasono skirstinį galima apibūdinti kaip tikimybių skirstinį. Jis panašus į dvinarį. Tai rodo tikimybę, kad per tam tikrą laikotarpį įvyks tam tikras įvykių skaičius. Galite naudoti praeities duomenis, kad apskaičiuotumėte šią tikimybę ir sužinotumėte apie įvykių dažnumą.
Apsvarstykite, pavyzdžiui, kad vidutinis tornadų skaičius regione per dešimt metų buvo 5. Tai leidžia mums apskaičiuoti tikimybę, kad per ateinančius dešimties metų laikotarpį vietovėje tornadų nebus. Taip pat galima apskaičiuoti bet kokių kitų tornadų atsiradimo tikimybę šioje srityje per ateinančius dešimties metų laikotarpį.
Puasono pasiskirstymo pavyzdžiai
Tai tik keli įvykių, kuriuos galite analizuoti naudodami Puasono pasiskirstymo skaičiavimo skaičiuoklę, pavyzdžiai:
Autobusų, atvykstančių į autobusų stotį, skaičius per valandą
1 000 nuotraukų pavyzdyje neryškių vaizdų skaičius yra
Per pastaruosius 100 metų į Žemę atsitrenkusių meteorų skaičius.
Kiek kartų per mokslo metus mokinys neatvyko į mokyklą;
Žmonių, lankančių muziejų nuo 10 iki 11 valandos ryto, skaičius.
Puasono skirstinys gali būti naudojamas norint nustatyti vienas nuo kito nepriklausomus įvykius. Jų tikimybė laikui bėgant nesikeičia. Šiuos įvykius galima apibūdinti kaip atsitiktinius, bet jie neišvengiami. Pavyzdžiui, autobusas vėluoja 20 minučių, kad tuo pačiu metu atvyktų du autobusai.
Kada netinka naudoti Puasono skirstinio
Diskretus paskirstymas, kaip Puasonas, yra pavyzdys. Puasono paskirstymo lentelė gali būti naudojama tik sveikiesiems skaičiams argumentams. Priešingai nei nuolatiniai skirstiniai, tokie kaip normalus, kuris gali turėti bet kokią reikšmę, Puasono skirstinio lentelė gali turėti tik skaičiuojamą begalinį skaičių.
Be to, Puasono pasiskirstymo skaičiavimo skaičiuoklė neturi būti naudojama, kai
Įvykiai negali būti atskirti (būsimų įvykių tikimybė laikui bėgant gali keistis);
Mažai tikėtina, kad įvyks įvykis (tikimybės funkcija neapibrėžta nuliui įvykių).
Puasono tikimybės formulė šiuo pirmuoju atveju neveikia tinkamai, jei įvykiai yra pakartotinai koreliuojami. Yra daug teigiamų duomenų autokoreliacijos pavyzdžių. Pavyzdžiui, ugnikalnio išsiveržimas gali sumažinti kitų ugnikalnių išsiveržimo tikimybę. Arba epideminė liga, turinti didelę dinamiką.
Kai turime susidurti su įvykiais, kai nulis neįmanomas, Puasono paskirstymas turi būti pagerintas. Pavyzdžiui, pacientai, paguldyti į ligoninę, niekada neturi išeiti iš klinikos po nulio dienų. Šią problemą galima išspręsti naudojant apkarpytus skirstinius, tokius kaip nulinis sutrumpintas Puasono skirstinys, kuriame naudojamas tik teigiamų sveikųjų skaičių rinkinys.
Straipsnio autorius
Parmis Kazemi
Parmis yra turinio kūrėjas, kuris aistringai rašo ir kuria naujus dalykus. Ji taip pat labai domisi technologijomis ir mėgsta mokytis naujų dalykų.
Poisson Pasiskirstymo Skaičiuoklė Lietuvių
Paskelbta: Wed Jun 08 2022
Matematiniai skaičiuotuvai kategorijoje
Pridėkite Poisson Pasiskirstymo Skaičiuoklė prie savo svetainės