Distribuzione di Poisson
Dato che una situazione segue una distribuzione di Poisson, esiste una formula che consente di calcolare la probabilità di osservare eventi kkk in un periodo di tempo per qualsiasi valore intero non negativo di kkk.
Un ristorante fast food ottiene una media di 2,8 clienti che si avvicinano al registro ogni minuto.
Supponendo che il numero di clienti che si avvicinano al registro al minuto segua una distribuzione di Poisson, qual è la probabilità che 4 clienti si avvicinano al registro nel minuto successivo?
Arrotonda la risposta a 3 cifre decimali.
La distribuzione di Poisson può essere utilizzata per calcolare le probabilità di ” minore di “e” maggiore di “utilizzando la regola delle probabilità di somma e complemento.
Quando il produttore del disco di un computer testa un disco, scrive sul disco e poi lo verifica utilizzando un certificatore. Il certificatore conta il numero di impulsi mancanti o errori. Il numero di errori in un’area di test su un disco ha una distribuzione di Poisson con λ = 0.2 \ lambda = 0.2λ = 0.2.
Quale percentuale di aree di test ha due o meno errori?
Ci sono altre applicazioni della distribuzione Poisson che derivano da problemi più aperti. Ad esempio, può essere utilizzato per determinare la quantità di personale necessaria in un call center.