Introduction à distribuição teoria da probabilidade conditionsIn poisson e estatísticas, a distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que expressa a probabilidade de um determinado número de eventos que ocorrem em um intervalo fixo de tempo e /ou espaço, se esses eventos ocorrem com uma taxa média conhecida e independentemente do tempo desde que o último evento. A distribuição de Poisson, também pode ser utilizado para o número de eventos em outros intervalos de tempo especificados, tais como a distância, ou a área de distribuição de Poisson volume.The pode ser definida como a distribuição do número de eventos dentro de um intervalo de tempo fixo, oferecido aos eventos que ocorrem aleatória, num momento em separado e uma taxa constante. A taxa de ocorrência, λ, é o número de processos por unidade de tempo. Quando λ é enorme, sob a forma de uma distribuição de Poisson é extremamente relacionada com a de uma distribuição normal padrão. Vamos ver sobre a probabilidade conditionsThe distribuição de Poisson conditions.Poisson Distribuição de ocorrência x eventos dentro de unidade de tempo através de uma taxa de eventos de λ é: P (x) = '(e ^ -lambda lambda ^ x) /(| __x)' Wherex = 0, 1, 2, 3, 4 ... e = 2.71828λ = número de realizações no intervalo de tempo conhecido ou região de distribuição de Poisson spaceThe tem o seguinte significado conditionsThe número de realizações dentro dos dois intervalos de tempo disjuntos é independent.The probabilidade de um sucesso através de um pequeno intervalo de tempo é proporcional a todo o comprimento do tempo interval.The probabilidade de dois eventos que ocorrem dentro do intervalo estreito é igual insignificant.The probabilidade de um evento contido através de um intervalo de confiança não modifique ao longo de intervalos desiguais .ExampleFind a distribuição de Poisson Se 'lambda' = 2, x = 4 e e = 2.718SolutionStep 1: Given'lambda '= 2x = 4STEP 2: Encontrar ee ^ -2 = (2.718) ^ - 2 = 0.1353Step 3: Encontrar 'lambda ^ x''lambda' = 2x = 4'lambda ^ x '= (2) ^ 4 = 16Step 4: Substitua o valor da fórmula de distribuição poisson' ((e ^ -lambda) (lambda ^ x)) /( X!) '=' ((0,1353) (16)) /(4!) '=' ((0,1353) (16)) /(24) «= 0.0902Therefore a distribuição de Poisson = 0.0902Examples para distribuição de Poisson para uma ConditionsExample poisson distributionFind a distribuição de Poisson Se 'lambda' = 3, x = 5 e e = 2.718SolutionStep 1: Given'lambda '= 3x = 5Step 2: Encontrar ee ^ -3 = (2.718) ^ - 3 = 0.0498Step 3: Encontrar 'lambda ^ x''lambda' = 3x = 5'lambda ^ x '= (3) ^ 5 = 243Step 4: Substitua o valor da fórmula de distribuição poisson' ((e ^ -lambda) (lambda ^ x)) /( X!) '=' ((0,0498) (243)) /(5!) '=' ((0,0498) (243)) /(120) '= 0.1008Therefore a distribuição de Poisson 0.1008Example = 2 para o distributionFind Poisson Poisson distribuição Se 'lambda' = 4, x = 7 e e = 2.718SolutionStep 1: Given'lambda '= 4x = 7Step 2: Encontrar ee ^ -4 = (2.718) ^ - 4 = 0.0183Step 3: Localizar' lambda ^ x '' lambda '= 4x = 7'lambda ^ x' = (4) ^ 7 = 16384Step 4: Substitua o valor da fórmula de distribuição poisson '(! x) ((e ^ -lambda) (lambda ^ x)) /' = '((0,0183) (16384)) /(7!)' = '((0,0183) (16384)) /(5040)' = 0.0594Therefore a distribuição poisson = 0,0594