Distribuzione di Poisson - STATISTICA PROBABILITÀ - Andrea il Matematico
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- Опубликовано: 4 окт 2024
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DEFINIZIONE
La distribuzione di Poisson si utilizza è una distribuzione casuale discreta di media e varianza identiche che si utilizza per calcolare la probabilità che un certo evento si manifesti esattamente x volte in una certa unità spazio-temporale.
La prima caratteristica importante è dunque che la media deve essere uguale alla varianza.
La seconda caratteristica è che il calcolo della probabilità è circoscritto ad una certa unità spazio-temporale.
Ovvero che identifichiamo che in un certo intervallo temporale o spaziale il numero medio di volte in cui si manifesta un certo evento.
Per quanto riguarda il numero x di volte per il quale vogliamo calcolare la probabilità di manifestarsi dell’evento preso in considerazione può essere inferiore o superiore alla media e non troviamo dei limiti superiori.
So che presentata in questo modo questo tipo di probabilità risulta di difficile comprensione.
Quindi specifichiamo proseguendo nel blog tutte le caratteristiche che ve la faranno comprendere al meglio.
ESEMPI DI APPLICAZIONE
Esempi di applicazione della variabile casuale di Poisson possono essere relative a:
Numero di chiamate in call center
Quantità di persone che entrano in un negozio
Ammontare di gol segnati da un giocatore.
Tutti questi eventi devono essere riferiti ad una certa unità temporale (e/o spaziale) e in questa conosciamo il numero medio di volte (che chiameremo lambda) che si manifesta un certo evento.
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In dodici minuti hai detto tutto quello che in due ore non è riuscito a spiegare il professore, mi stai salvando l'esame 🤣
Ottimo ! Continua cosi
Bravissimo e chiarissimo, mi guarderò altri tuoi video dato che questo mi ha aiutato molto. Poi che dire... pure milanista 😈❤️🖤
Grazie ;)
Dai che quest’anno ci portiamo a casa pure lo scudetto ♠️❤️😛
@@andreailmatematico Già. Speriamo anche che io mi porti a casa l'esame di statistica.....
@@peppertheclumsyterrapin impegno, dedizione e tanta concentrazione. Questi sono i segreti ;)
Bravissimo!
Grazie ;)
Bravissimo!chiaro, grazie
Thanks ;)
e dopo l'esame di matematica, di intermediari finanziari, sono ancora qui per l'ultimo esame della triennale di statistica. Se riesci a farmi passare anche questo ti costruisco una statua fuori dall'ateneo
💪🏻💪🏻💪🏻
Sul sito ci sono i corsi completi
Grazie!
Di nulla 🤟
Di nulla 🤟
Grazie mille per il video innanzitutto, e complimenti.
Una domanda però: sul mio libro di testo la formula della P(x) usa "lambda*t" ove nella formula da lei usata vi é solo "lambda", non capisco il perché
Lambda*t è solo un modo per dire che quando varia L’Unità spazio-temporale deve variare anche lambda
Se chiamano 10 persone allora
E l’esercizio si riferisce ad un tempo di due ore il lambda nuovo è lamda*2=10*2=20
Dunque è solo una questione di adeguamento
Il t indica quante volte ci sta il nuovo spazio-tempo rispetto al precedente
@@andreailmatematico grazie ancoraa ✌
Ciao, ho un dubbio puramente concettuale. La distribuzione di Poisson di questi esercizi si riferisce ad un campione o alla popolazione? Siamo già nel campo dell'inferenza o per quello bisogna conisderare stimatori come la media campionaria?
Qui siamo prima del linferenza
Siamo nella parte della probabilità
Poi se sei nel linferenza bisogna osservare come si muove una certa distribuzione di probabilità e cercare di fare dei test per vedere se può essere binomiale, oppure normale o una esponenziale o una Poisson e verificare quella che si avvicina di più al modello
@@andreailmatematico grazie mille
@@datascience1274figurati
Ciao Andrea, c è modo di contattarti ..?
scrivi una mail su andreailmatematico@gmail.com