Calcolatore di Distribuzione di Poisson
Calcolatore di Distribuzione di Poisson
Inserisci il tasso medio di occorrenza (λ, lambda) nel tuo intervallo di interesse, e il numero di occorrenze per cui vuoi la probabilità. Questo calcola sia la probabilità esatta che si verifichino esattamente quel numero di eventi, sia la probabilità cumulativa di quel numero o meno.
- Formula: P(X=k) = (λ^k × e^−λ) ÷ k!, dove λ è il tasso medio e k è il numero target di occorrenze.
- Modella eventi rari e indipendenti in un intervallo fisso: come chiamate che arrivano a un call center all'ora, refusi per pagina, o arrivi di clienti al minuto.
- Diverso dal binomiale: Poisson non richiede un numero fisso di "prove" — modella il conteggio di eventi nel tempo o spazio continuo, dato solo il tasso medio.
Che tipo di eventi si adattano al modello di Poisson?
Eventi che si verificano indipendentemente l'uno dall'altro a un tasso medio costante noto, entro un'unità fissa di tempo o spazio — come visite a un sito web al minuto, difetti per metro di materiale, o email all'ora.
Cosa succede se voglio la probabilità di "più di" un numero, non "al massimo"?
Sottrai la probabilità cumulativa da 1 — la probabilità di più di k occorrenze è uguale a 1 meno la probabilità di k o meno.
Calcolatore di Distribuzione di Poisson
Inserisci il tasso medio di occorrenza (λ, lambda) nel tuo intervallo di interesse, e il numero di occorrenze per cui vuoi la probabilità. Questo calcola sia la probabilità esatta che si verifichino esattamente quel numero di eventi, sia la probabilità cumulativa di quel numero o meno.
- Formula: P(X=k) = (λ^k × e^−λ) ÷ k!, dove λ è il tasso medio e k è il numero target di occorrenze.
- Modella eventi rari e indipendenti in un intervallo fisso: come chiamate che arrivano a un call center all'ora, refusi per pagina, o arrivi di clienti al minuto.
- Diverso dal binomiale: Poisson non richiede un numero fisso di "prove" — modella il conteggio di eventi nel tempo o spazio continuo, dato solo il tasso medio.
Che tipo di eventi si adattano al modello di Poisson?
Eventi che si verificano indipendentemente l'uno dall'altro a un tasso medio costante noto, entro un'unità fissa di tempo o spazio — come visite a un sito web al minuto, difetti per metro di materiale, o email all'ora.
Cosa succede se voglio la probabilità di "più di" un numero, non "al massimo"?
Sottrai la probabilità cumulativa da 1 — la probabilità di più di k occorrenze è uguale a 1 meno la probabilità di k o meno.