A Distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que dá a probabilidade de um determinado número de eventos ocorrer em new episodes of caught up bet um intervalo de tempo ou espaço fixo.

Essa distribuição é usada em new episodes of caught up bet situações em new episodes of caught up bet que os eventos ocorrem em new episodes of caught up bet 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 new episodes of caught up bet um intervalo de tempo ou espaço determinado.

Ela é usada para modelar eventos que ocorrem aleatoriamente, como:

• defeitos em new episodes of caught up bet 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 new episodes of caught up bet 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 new episodes of caught up bet uma hora e 24 horas em new episodes of caught up bet 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 new episodes of caught up bet BR-116 perto de Santos (SP) é de 5