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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 jogo bet 365 um intervalo de tempo ou espaço fixo.

    Essa distribuição é usada em jogo bet 365 situações em jogo bet 365 que os eventos ocorrem em jogo bet 365 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 jogo bet 365 um intervalo de tempo ou espaço determinado.

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

    • defeitos em jogo bet 365 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 jogo bet 365 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 jogo bet 365 uma hora e 24 horas em jogo bet 365 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 jogo bet 365 BR-116 perto de Santos (SP) é de 5
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