Calculadora de distribuição de Poisson
A probabilidade de exatamente k eventos quando ocorrem a uma taxa média λ por intervalo, de forma independente — P(X=k) = e^(−λ)·λ^k / k!. Devolve a probabilidade exata, o acumulado P(X≤k), a cauda P(X≥k) e lembra que a média e a variância valem λ.
Ferramentas relacionadas
Todas as ferramentas: Estatística e probabilidade →Introduz Taxa média λ, Número de eventos k e a Calculadora de distribuição de Poisson obtém P(X = k), P(X ≤ k), P(X ≥ k), Média = variância = λ de imediato. Por exemplo, com Taxa média λ = 5 e Número de eventos k = 3 devolve P(X = k) = 0,14, P(X ≤ k) = 0,265 e P(X ≥ k) = 0,875.
Como usar
- Introduz os teus valores: Taxa média λ, Número de eventos k.
- Vê o resultado ao instante: P(X = k), P(X ≤ k), P(X ≥ k), Média = variância = λ.
Perguntas frequentes
O que calcula exatamente a Calculadora de distribuição de Poisson?
Parte de Taxa média λ e Número de eventos k para deduzir P(X = k), P(X ≤ k), P(X ≥ k) e Média = variância = λ. O cálculo é feito à medida que escreves, por isso o resultado atualiza a cada alteração.
Que informação preciso de fornecer?
2 valores: Taxa média λ e Número de eventos k. Não é preciso mais nada — nem conta, nem carregar ficheiros.
Podem dar um exemplo com números?
Com Taxa média λ = 5 e Número de eventos k = 3, a calculadora devolve P(X = k) = 0,14, P(X ≤ k) = 0,265 e P(X ≥ k) = 0,875. Estes números vêm desta mesma ferramenta: introduz os mesmos valores para os reproduzires.
O que acontece com valores mais altos?
Bastante. Com Taxa média λ = 5,5 e Número de eventos k = 6, P(X = k) passa de 0,14 para 0,157 — por isso vale a pena testar vários cenários em vez de confiar num só número.
O que dá com valores mais baixos?
Reduzido a Taxa média λ = 4,5 e Número de eventos k = 2, P(X = k) dá 0,112. Vale a pena verificar os dois extremos antes de confiar num único resultado.
Em que casos se usa na prática?
Resumir um conjunto de dados antes de tirar conclusões, verificar se uma diferença entre dois grupos é real e colocar um intervalo em torno de uma estimativa.
Qual é o erro mais comum?
Ler um valor-p como a probabilidade de a hipótese ser falsa. É a probabilidade de observar dados pelo menos tão extremos se a nula fosse verdadeira — uma afirmação diferente, e muito mais fraca.
Qual é a diferença entre a Calculadora de distribuição de Poisson e a Calculadora de distribuição beta?
Esta devolve P(X = k) e P(X ≤ k); a Calculadora de distribuição beta devolve Resultado. É toda a diferença: abre a que dá o número de que precisas.
Existe uma ferramenta para o passo seguinte?
Calculadora de distribuição exponencial é o mais próximo a seguir a este: Calcula probabilidades da distribuição exponencial para tempos de espera a partir da taxa λ: P(X≤x), P(X>x) e um intervalo.
Que mais vale a pena ter aberto ao lado?
Gerador de distribuição gaussiana e Calculadora de distribuição geométrica — surgem na mesma tarefa com frequência suficiente para merecerem outro separador.