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   November 20, 2023          
 
 
 
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Distribuição de Poisson: Definição, Fórmula e Exemplos

A Distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que dá a probabilidade de um determinado número de eventos ocorrer em zebet prediction um intervalo de tempo ou espaço fixo.

Essa distribuição é usada em zebet prediction situações em zebet prediction que os eventos ocorrem em zebet prediction um ritmo médio constante, independentemente do tempo transcorrido desde o último evento.

Lambda (), na fórmula da Distribuição de Poisson, é o valor médio de eventos dentro de um certo intervalo de tempo ou espaço.

Neste artigo, veremos a Distribuição de Poisson mais detalhadamente, fornecendo definições, fórmulas e exemplos.

Definição da Distribuição de Poisson

De acordo com a definição, a Distribuição de Poisson representa a contagem de ocorrências de um evento em zebet prediction um intervalo de tempo ou espaço determinado.

Ela é usada para modelar eventos que ocorrem aleatoriamente, como:

  • defeitos em zebet prediction um produto
  • número de e-mails recebidos num determinado dia
  • veículos que passed na uma estrada num determinado tempo

Fórmula da Distribuição de Poisson

Para calcular a probabilidade da Distribuição de Poisson, é usada a seguinte fórmula:

Formula da Distribuição de Poisson: P(X=k) = (e^(-) *^k) / k!

Exemplos

Exemplo 1:

Suponha que vous dirigiez pela rodovia BR-116 e passassem pela cidade de Santos (SP). Você deseja saber o número médio de carros que você encontrará em zebet prediction um minuto.Supondo um fluxo diário de automóveis de 7.200 veículos, como você pode calcular isto?

Resposta:

  • Primeiro, precisamos identificar o numero meio de automóveis por minuto:
  • Se considerarmos que há 60 minut ensos em zebet prediction uma hora e 24 horas em zebet prediction um dia, teremos 60 x 24 hours = 1, 440 minutos
  • A taxa de tráfego seria, por tanto: 7.200 / 1,440 minutos ≈ 5
  • Portanto, a média de carros por minutter em zebet prediction BR-116 perto de Santos (SP) é de 5
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