Distribuzione di Poisson calcolatrice

✖La media della distribuzione è il valore medio aritmetico di lungo periodo di una variabile casuale avente quella distribuzione.ⓘ Media di distribuzione [μ]			+10% -10%
✖I risultati specifici all'interno delle prove sono il numero di volte in cui un determinato risultato si verifica all'interno di un dato insieme di prove.ⓘ Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni [x]			+10% -10%

✖La distribuzione di Poisson è la distribuzione di probabilità discreta del numero di eventi che si verificano in un dato periodo di tempo, dato il numero medio di volte in cui l'evento si verifica in quel periodo di tempo.ⓘ Distribuzione di Poisson [P_poisson]

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Formula

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Distribuzione di Poisson

Formula

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

Esempio

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

Calcolatrice

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Distribuzione di Poisson Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Distribuzione di Poisson = Media di distribuzione^(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*e^(-Media di distribuzione)/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!)
P_poisson = μ^(x)*e^(-μ)/(x!)
Questa formula utilizza 1 Costanti, 3 Variabili

Costanti utilizzate

e - Costante di Napier Valore preso come 2.71828182845904523536028747135266249

Variabili utilizzate

Distribuzione di Poisson - La distribuzione di Poisson è la distribuzione di probabilità discreta del numero di eventi che si verificano in un dato periodo di tempo, dato il numero medio di volte in cui l'evento si verifica in quel periodo di tempo.
Media di distribuzione - La media della distribuzione è il valore medio aritmetico di lungo periodo di una variabile casuale avente quella distribuzione.
Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni - I risultati specifici all'interno delle prove sono il numero di volte in cui un determinato risultato si verifica all'interno di un dato insieme di prove.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Media di distribuzione: 2 --> Nessuna conversione richiesta
Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni: 3 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

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

Valutare ... ...

P_poisson = 0.180447044315484

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

0.180447044315484 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

0.180447044315484 ≈ 0.180447 <-- Distribuzione di Poisson

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Suman Ray Pramanik

Istituto indiano di tecnologia (IO ESSO), Kanpur

Suman Ray Pramanik ha creato questa calcolatrice e altre 50+ altre calcolatrici!

Verificato da Akshada Kulkarni

Istituto nazionale di tecnologia dell'informazione (NIIT), Neemrana

Akshada Kulkarni ha verificato questa calcolatrice e altre 900+ altre calcolatrici!

< 12 Parametri industriali Calcolatrici

Distribuzione binomiale

Partire Distribuzione binomiale = Numero di prove!*(Probabilità di successo della singola prova^Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*(Probabilità di fallimento della prova unica^(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni))/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!*(Numero di prove-Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)!)

Distribuzione normale

Partire Distribuzione normale = e^(-(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni-Media di distribuzione)^2/(2*Deviazione standard della distribuzione^2))/(Deviazione standard della distribuzione*sqrt(2*pi))

Distribuzione di Poisson

Partire Distribuzione di Poisson = Media di distribuzione^(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni)*e^(-Media di distribuzione)/(Risultati specifici all'interno delle sperimentazioni!)

Fattore di apprendimento

Partire Fattore di apprendimento = (log10(Tempo per l'attività 1)-log10(Tempo per n compiti))/log10(Numero di attività)

Crashing

Partire Pendenza di costo = (Costo dell'incidente-Costo normale)/(Orario normale-Tempo di schianto)

Tasso di svalutazione annuale

Partire Tasso di svalutazione annuale = (Tasso di Rendimento Valuta Estera-Tasso di ritorno USD)/(1+Tasso di ritorno USD)

Errore di previsione

Partire Errore di previsione = Valore osservato al tempo t-Previsione media regolare per il periodo t

Densità di traffico macroscopica

Partire Densità del traffico in vpm = Portata oraria in vph/(media Velocità di viaggio/0.277778)

Dati generali di cucitura

Partire GSD = (Potere dell'uomo*Ore di lavoro)/Bersaglio

Intensità del traffico

Partire Intensità del traffico = Tasso medio di arrivo/Tasso di servizio medio

Punto di riordino

Partire Punto di riordino = Tempi di consegna richiesti+Scorta di sicurezza

Varianza

Partire Varianza = ((Tempo pessimistico-Tempo ottimista)/6)^2

Distribuzione di Poisson Formula

Cos'è la distribuzione di probabilità di Poisson?

La distribuzione di probabilità di Poisson è la distribuzione di probabilità discreta del numero di eventi che si verificano in un determinato periodo di tempo, dato il numero medio di volte in cui l'evento si verifica in quel periodo di tempo. La distribuzione di Poisson viene utilizzata per descrivere la distribuzione di eventi rari in una vasta popolazione. La distribuzione di Poisson descrive la distribuzione dei dati binari da un campione infinito. Quindi fornisce la probabilità di ottenere r eventi in una popolazione.

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