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A Distribui莽茫o de Poisson 茅 uma distribui莽茫o de probabilidade discreta que d谩 a probabilidade de um determinado n煤mero de eventos ocorrer em moovbet um intervalo de tempo ou espa莽o fixo.

Essa distribui莽茫o 茅 usada em moovbet situa莽玫es em moovbet que os eventos ocorrem em moovbet um ritmo m茅dio constante, independentemente do tempo transcorrido desde o 煤ltimo evento.

Lambda (), na f贸rmula da Distribui莽茫o de Poisson, 茅 o valor m茅dio de eventos dentro de um certo intervalo de tempo ou espa莽o.

Neste artigo, veremos a Distribui莽茫o de Poisson mais detalhadamente, fornecendo defini莽玫es, f贸rmulas e exemplos.

Defini莽茫o da Distribui莽茫o de Poisson

De acordo com a defini莽茫o, a Distribui莽茫o de Poisson representa a contagem de ocorr锚ncias de um evento em moovbet um intervalo de tempo ou espa莽o determinado.

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

• defeitos em moovbet um produto
• n煤mero de e-mails recebidos num determinado dia
• ve铆culos que passed na uma estrada num determinado tempo

F贸rmula da Distribui莽茫o de Poisson

Para calcular a probabilidade da Distribui莽茫o de Poisson, 茅 usada a seguinte f贸rmula:

Exemplos

Exemplo 1:

Suponha que vous dirigiez pela rodovia BR-116 e passassem pela cidade de Santos (SP). Voc锚 deseja saber o n煤mero m茅dio de carros que voc锚 encontrar谩 em moovbet um minuto. Supondo um fluxo di谩rio de autom贸veis de 7.200 ve铆culos, como voc锚 pode calcular isto?

Resposta:

• Primeiro, precisamos identificar o numero meio de autom贸veis por minuto:
• Se considerarmos que h谩 60 minut ensos em moovbet uma hora e 24 horas em moovbet um dia, teremos 60 x 24 hours = 1, 440 minutos
• A taxa de tr谩fego seria, por tanto: 7.200 / 1,440 minutos 鈮?5
• Portanto, a m茅dia de carros por minutter em moovbet BR-116 perto de Santos (SP) 茅 de 5