A Distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que dá a probabilidade de um determinado número de eventos ocorrer em joguinho de ganhar dinheiro grátis um intervalo de tempo ou espaço fixo.
Essa distribuição é usada em joguinho de ganhar dinheiro grátis situações em joguinho de ganhar dinheiro grátis que os eventos ocorrem em joguinho de ganhar dinheiro grátis 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 joguinho de ganhar dinheiro grátis um intervalo de tempo ou espaço determinado.
Ela é usada para modelar eventos que ocorrem aleatoriamente, como:
- defeitos em joguinho de ganhar dinheiro grátis 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 joguinho de ganhar dinheiro grátis 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 joguinho de ganhar dinheiro grátis uma hora e 24 horas em joguinho de ganhar dinheiro grátis 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 joguinho de ganhar dinheiro grátis BR-116 perto de Santos (SP) é de 5
