Calculadora de probabilidad de Poisson
Calcular las probabilidades de recuento de exact- y acumulativo para eventos con una media especificada por intervalo. Compare a continuación, a la mayoría, al menos y más allá de las probabilidades.
SU CÁLCULO
Resultado
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Pasos del cálculo
Trabaje a través de un paso a la vez o revele el cálculo completo. Los pasos utilizan sus entradas actuales.
Cómo calcular
Modelos eventos independientes a un ritmo medio constante para un intervalo fijo. Evaluar la masa Poisson en el espacio de registro y sumar la cola numéricamente más pequeña por reaparición para reducir la cancelación.
P(X=k)=exp(−λ)λ^k/k!; E[X]=variance=λ; standard deviation=√λ
Ejemplo resuelto
Para 2 eventos promedio por intervalo, P(X=3)=0.180447044, P(X≤3)=0.857123460 y P(X≥3)=0.323323584.
Suposiciones y detalles de entrada
El promedio es 0 - 10000; el recuento observado es un entero 0 - 100000. En promedio cero, cero eventos tiene probabilidad uno. El modelo asume eventos independientes con un ritmo constante y sin llegadas simultáneas de compuestos; no establece que un proceso real satisfaga esos supuestos. El recuento medio y observado debe referirse al mismo tiempo, área u otro intervalo. Las probabilidades de un punto flotante pueden redondear o subfluir a cero para las colas extremas. El gráfico / cuadro muestra hasta 103 números enteros muestra cerca de la media y omite el resto; los resultados acumulativos utilizan la distribución completa, no sólo muestras mostradas.
Referencias: Distribución de NIST Poisson
Usando esta calculadora
¿Puedo entrar en mi propio problema?
Sí. Sustitúyase los valores de ejemplo por sus propias entradas. El resultado, los pasos de cálculo, los cuadros y los diagramas aplicables se actualizan a partir de esos insumos. Los valores blanks o inválidos despejan el resultado; los valores de ejemplo nunca se sustituyen silenciosamente por los insumos que faltan.
¿Los resultados son exactos?
Los resultados utilizan la aritmética de un punto flotante y se muestran redondeados. Leer la fórmula, suposiciones y cualquier precisión de los datos antes de interpretar el resultado.
¿Mi entrada está cargada?
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Calcula la probabilidad de exactamente k, como máximo k o al menos k éxitos en ensayos independientes. Explora la distribución binomial, su valor esperado y su desviación estándar.
Calcular una probabilidad normal por debajo, por encima o entre los valores introducidos. Ver puntuaciones de z estandarizadas, un desglose de probabilidad y una curva de campana con la región seleccionada.
Introduzca resultados discretos y sus probabilidades de calcular el valor esperado, expectativas netas tras un coste fijo y propagación de los resultados.
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