Poisson Birikimli Olasılık Hesaplama
Poisson dağılımı için bir λ oranı ve bir k sayısı girin.
Sonuç
Nasıl hesaplanır?
Oran λ, aralık başına ortalama olay sayısıdır ve 0'dan büyük olmalıdır; k sorduğunuz sayıdır ve 0 veya daha büyük bir tam sayı olmalıdır (2,5 ya da −1 sonuç vermez). Araç, 0'dan k'ya kadar Poisson olasılıklarını toplar: i = 0…k için P(X ≤ k) = Σ e^(−λ) × λ^i ÷ i!. Her terim logaritma ile hesaplanır, ln terim = −λ + i × ln λ − ln i!; böylece 500 gibi büyük oranlar da doğru sonuç verir. 1.000.000'un üstündeki λ ya da k sonuç vermez. Dört ondalıkla üç sonuç gösterilir: birikimli olasılık, tam olasılık P(X = k) ve Poisson dağılımında λ'ya eşit olan ortalama (çok küçük λ için daha fazla ondalıkla).
Örnek hesaplama
Bir yardım masasına saatte ortalama λ = 4 çağrı geliyor. 6 veya daha az çağrı gelme olasılığı nedir? 0 ile 6 çağrı için olasılıklar 0,0183, 0,0733, 0,1465, 0,1954, 0,1954, 0,1563 ve 0,1042'dir. Toplandığında birikimli olasılık 0,8893 çıkar; yani en fazla 6 çağrı gelme şansı yaklaşık %89'dur. Son terim olan 0,1042, tam 6 çağrı gelme olasılığıdır. Ortalama 4,00'tür ve P(6'dan fazla) = 1 − 0,8893 = 0,1107'dir.
Sık yapılan hatalar
- Birikimli sonucu tam k olay olma olasılığı sanmak. O ikinci rakamdır; ilki k veya daha az olma olasılığıdır.
- Birikimli değeri "en az k" için kullanmak. P(X ≥ k) = 1 − P(X ≤ k − 1) olduğundan, en az 6 için k = 5 girin ve sonucu 1'den çıkarın.
- Oranı yanlış aralık için girmek. Saatte ortalama 4 çağrı geliyorsa ve 30 dakikalık pencereyi soruyorsanız λ 4 değil, 2 olmalıdır.
- Sayı için tam sayı olmayan, negatif bir k ya da yüzde girmek. Sayı 0 veya daha büyük bir tam sayı olmalıdır; oran ise bir yüzde değil, ortalama sayıdır.
- Modeli bağımsız olmayan ya da zaman içinde kümelenen olaylara, örneğin yoğun saat dalgalarındaki gelişlere uygulamak; sonuç büyük sayıların olasılığını olduğundan düşük gösterir.
Bu hesaplama hakkında
Poisson dağılımı, bilinen bir ortalama oran λ (lambda) verildiğinde, nadir ve bağımsız bir olayın sabit bir zaman veya alan aralığında kaç kez gerçekleştiğini modeller. Tam olarak k olay olma olasılığı P(X = k) = e^(−λ) λ^k / k!'dir ve birikimli olasılık P(X ≤ k) — k veya daha az olay görme olasılığı — bu formülün 0'dan k'ya kadar toplanmasıyla bulunur.
Bu dağılım ve birikimli olasılığı, nadir bağımsız olayların sayılarının modellenmesi gereken her yerde kullanılır: bir saatte kaç çağrı geleceğini tahmin eden çağrı merkezleri, bir sistemin belirli bir dönemde kaç arıza göreceğini tahmin eden güvenilirlik mühendisleri, hastalık vaka sayılarını modelleyen epidemiyologlar ve beklenen hasar sayısına göre poliçe fiyatlandıran sigortacılar. Birikimli sürüm, yalnızca tam olarak 10 olma olasılığı değil, ‘bu saat 10 veya daha az çağrı alma şansı nedir’ gibi pratik sorulara cevap verir.
Bir λ oranı ve bir k sayısı girin; hesaplayıcı birikimli Poisson olasılığını P(X ≤ k), k noktasındaki tam olasılıkla ve dağılımın ortalamasıyla birlikte hesaplar.
Bu faydalı oldu mu?
En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.
Popüler hesaplayıcılar
Kredi Hesaplama
Aylık taksit, toplam faiz ve ödeme planını hesaplayın.
Yüzde Hesaplama
Yüzde değişim, indirim ve oran hesaplamaları.
İndirim Hesaplama
İndirimli fiyatı, kazancı ve indirim tutarını hesaplayın.
Vücut Kitle Endeksi (BMI)
Boy ve kiloya göre vücut kitle endeksini hesaplayın.
Yaş Hesaplama
Doğum tarihinden bugüne tam yıl, ay ve gün cinsinden yaşınızı hesaplayın.
Bileşik Faiz Hesaplama
Ana para, faiz oranı ve süreye göre bileşik faizle nihai tutarı hesaplayın.
Tüm Hesaplayıcılar
Hesaplayıcı bulunamadı
Yorumlar (0)