Loi de Poisson Calculatrice

✖La moyenne de distribution est la valeur moyenne arithmétique à long terme d'une variable aléatoire ayant cette distribution.ⓘ Moyenne de distribution [μ]			+10% -10%
✖Les résultats spécifiques au sein des essais sont le nombre de fois qu'un certain résultat se produit dans un ensemble d'essais donné.ⓘ Résultats spécifiques des essais [x]			+10% -10%

✖La distribution de Poisson est la distribution de probabilité discrète du nombre d'événements se produisant au cours d'une période donnée, compte tenu du nombre moyen de fois où l'événement se produit au cours de cette période.ⓘ Loi de Poisson [P_poisson]

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Formule

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Loi de Poisson

Formule

`"P"_{"poisson"} = "μ"^("x")*e^(-"μ")/("x"!)`

Exemple

`"0.180447"=("2")^("3")*e^(-"2")/("3"!)`

Calculatrice

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Loi de Poisson Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Loi de Poisson = Moyenne de distribution^(Résultats spécifiques des essais)*e^(-Moyenne de distribution)/(Résultats spécifiques des essais!)
P_poisson = μ^(x)*e^(-μ)/(x!)
Cette formule utilise 1 Constantes, 3 Variables

Constantes utilisées

e - constante de Napier Valeur prise comme 2.71828182845904523536028747135266249

Variables utilisées

Loi de Poisson - La distribution de Poisson est la distribution de probabilité discrète du nombre d'événements se produisant au cours d'une période donnée, compte tenu du nombre moyen de fois où l'événement se produit au cours de cette période.
Moyenne de distribution - La moyenne de distribution est la valeur moyenne arithmétique à long terme d'une variable aléatoire ayant cette distribution.
Résultats spécifiques des essais - Les résultats spécifiques au sein des essais sont le nombre de fois qu'un certain résultat se produit dans un ensemble d'essais donné.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Moyenne de distribution: 2 --> Aucune conversion requise
Résultats spécifiques des essais: 3 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

P_poisson = μ^(x)*e^(-μ)/(x!) --> 2^(3)*e^(-2)/(3!)

Évaluer ... ...

P_poisson = 0.180447044315484

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

0.180447044315484 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

0.180447044315484 ≈ 0.180447 <-- Loi de Poisson

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Crédits

Créé par Suman Ray Pramanik

Institut indien de technologie (IIT), Kanpur

Suman Ray Pramanik a créé cette calculatrice et 50+ autres calculatrices!

Vérifié par Akshada Kulkarni

Institut national des technologies de l'information (NIIT), Neemrana

Akshada Kulkarni a validé cette calculatrice et 900+ autres calculatrices!

< 12 Paramètres industriels Calculatrices

Distribution binomiale

Aller Distribution binomiale = Nombre d'essais!*(Probabilité de succès d'un essai unique^Résultats spécifiques des essais)*(Probabilité d'échec d'un seul essai^(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais))/(Résultats spécifiques des essais!*(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais)!)

Distribution normale

Aller Distribution normale = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi))

Facteur d'apprentissage

Aller Facteur d'apprentissage = (log10(Il est temps pour la tâche 1)-log10(Temps pour n tâches))/log10(Nombre de tâches)

Loi de Poisson

Aller Loi de Poisson = Moyenne de distribution^(Résultats spécifiques des essais)*e^(-Moyenne de distribution)/(Résultats spécifiques des essais!)

Taux de dévaluation annuel

Aller Taux de dévaluation annuel = (Taux de rendement Devise étrangère-Taux de rendement USD)/(1+Taux de rendement USD)

Crashing

Aller Pente de coût = (Coût de l'accident-Coût normal)/(Temps normal-Temps de crash)

Erreur de prévision

Aller Erreur de prévision = Valeur observée au temps t-Prévision moyenne lisse pour la période t

Densité de trafic macroscopique

Aller Densité du trafic en vpm = Débit horaire en vph/(Moy. Vitesse de voyage/0.277778)

Données générales de couture

Aller DSG = (Pouvoir humain*Heures de travail)/Cible

Point de commande

Aller Point de commande = Demande de délai de livraison+Stock de Sécurité

Intensité du trafic

Aller Intensité du trafic = Taux d'arrivée moyen/Taux de service moyen

Variance

Aller Variance = ((Temps pessimiste-Temps optimiste)/6)^2

Loi de Poisson Formule

Loi de Poisson = Moyenne de distribution^(Résultats spécifiques des essais)*e^(-Moyenne de distribution)/(Résultats spécifiques des essais!)
P_poisson = μ^(x)*e^(-μ)/(x!)

Qu'est-ce que la distribution de probabilité de Poisson?

La distribution de probabilité de Poisson est la distribution de probabilité discrète du nombre d'événements survenant dans une période donnée, étant donné le nombre moyen de fois où l'événement se produit au cours de cette période. La distribution de Poisson est utilisée pour décrire la distribution d'événements rares dans une grande population. La distribution de Poisson décrit la distribution de données binaires à partir d'un échantillon infini. Ainsi, il donne la probabilité d'obtenir r événements dans une population.

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