Máy Tính Toán Học
Máy Tính Phân Phối Poisson
Máy tính phân phối Poisson sẽ cho phép bạn xác định khả năng một sự kiện xảy ra một số lần trong một khung thời gian nhất định.
Máy tính phân phối Poisson
P(X = x) = e-λ • λx / x!
Mục lục
| ◦Phân phối Poisson là gì? |
| ◦Ví dụ về phân phối Poisson |
| ◦Khi nào thì không thích hợp để sử dụng phân phối Poisson |
Phân phối Poisson là gì?
Phân phối Poisson có thể được mô tả như một phân phối xác suất. Nó tương tự với nhị thức. Nó chỉ ra xác suất mà một số sự kiện cụ thể sẽ xảy ra trong một khoảng thời gian. Bạn có thể sử dụng dữ liệu trong quá khứ để tính toán xác suất này và tìm hiểu về tần suất của các sự kiện.
Ví dụ, hãy xem xét rằng số trận lốc xoáy trung bình trong một khu vực trong hơn mười năm là 5. Điều này cho phép chúng tôi tính toán xác suất sẽ không có bất kỳ cơn lốc xoáy nào trong khu vực trong khoảng thời gian mười năm tới. Xác suất của bất kỳ cơn lốc xoáy nào khác phát triển trong khu vực này trong khoảng thời gian mười năm tới cũng có thể được tính toán.
Ví dụ về phân phối Poisson
Đây chỉ là một vài ví dụ về các sự kiện mà bạn có thể phân tích bằng công cụ tính toán phân phối Poisson:
Số chuyến xe buýt đến bến xe buýt mỗi giờ
Trong một mẫu 1.000 ảnh, số ảnh bị mờ là
Số lượng thiên thạch đã va vào Trái đất trong 100 năm qua.
Đã bao nhiêu lần học sinh nghỉ học trong năm học;
Lượng người đến thăm bảo tàng trong khoảng thời gian từ 10 giờ đến 11 giờ sáng.
Phân phối Poisson có thể được sử dụng để xác định các sự kiện độc lập với nhau. Xác suất của chúng không thay đổi theo thời gian. Những sự kiện này có thể được mô tả là tình cờ, nhưng chúng là không thể tránh khỏi. Ví dụ, một xe buýt đến muộn 20 phút chỉ để có hai xe buýt đến đồng thời.
Khi nào thì không thích hợp để sử dụng phân phối Poisson
Một phân phối rời rạc như Poisson là một ví dụ. Bảng phân phối Poisson chỉ có thể được sử dụng cho các đối số nguyên. Trái ngược với các phân phối liên tục, chẳng hạn như bình thường, có thể nhận bất kỳ giá trị nào, bảng phân phối Poisson chỉ có thể giả sử một số vô hạn đếm được.
Ngoài ra, máy tính tính toán phân phối Poisson không được sử dụng khi
Các sự kiện không thể tách rời (xác suất của các sự kiện trong tương lai có thể thay đổi theo thời gian);
Không chắc rằng một sự kiện sẽ xảy ra (hàm xác suất không xác định cho các sự kiện không).
Công thức xác suất Poisson không hoạt động chính xác trong trường hợp đầu tiên này nếu các sự kiện được lặp lại tương quan với nhau. Có nhiều ví dụ về tự tương quan dương trong dữ liệu. Ví dụ, một vụ phun trào núi lửa có thể làm cho các núi lửa khác ít có khả năng phun trào hơn. Hoặc một dịch bệnh có tính năng động cao.
Khi chúng ta phải đối phó với các sự kiện không thể thực hiện được, phân phối Poisson cần được tăng cường. Ví dụ, bệnh nhân nhập viện không bao giờ được rời khỏi phòng khám sau 0 ngày. Vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng Phân phối cắt xén chẳng hạn như Phân phối Poisson không cắt ngắn chỉ sử dụng một tập hợp các số nguyên dương.
Tác giả bài viết
Parmis Kazemi
Parmis là một người sáng tạo nội dung có niềm đam mê viết và tạo ra những thứ mới. Cô ấy cũng rất quan tâm đến công nghệ và thích học hỏi những điều mới.
Máy Tính Phân Phối Poisson Tiếng Việt
Được phát hành: Wed Jun 08 2022
Trong danh mục Máy tính toán học
Thêm Máy Tính Phân Phối Poisson vào trang web của riêng bạn