Calculadora de Distribuição de Poisson
Calcule probabilidades de Poisson P(X=k), probabilidades cumulativas e visualize distribuições PMF/CDF com soluções detalhadas passo a passo.
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Calculadora de Distribuição de Poisson
Bem-vindo à Calculadora de Distribuição de Poisson, uma ferramenta abrangente para calcular probabilidades de Poisson com visualizações interativas e soluções passo a passo. Seja você um estudante aprendendo teoria da probabilidade, um pesquisador analisando dados de eventos ou um profissional trabalhando com modelos estatísticos, esta calculadora fornece resultados precisos com explicações detalhadas.
O que é a Distribuição de Poisson?
A distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que modela o número de eventos que ocorrem em um intervalo fixo de tempo ou espaço. Nomeada em homenagem ao matemático francês Siméon Denis Poisson, é uma das distribuições mais importantes na teoria da probabilidade e estatística.
A distribuição de Poisson é caracterizada por um único parâmetro lambda (λ), que representa a taxa média de eventos por intervalo. As principais propriedades incluem:
- Os eventos ocorrem de forma independente: A ocorrência de um evento não afeta a probabilidade de outro
- Taxa média constante: Os eventos ocorrem a uma taxa média constante conhecida λ
- Sem eventos simultâneos: Dois eventos não podem ocorrer exatamente no mesmo instante
- A média é igual à variância: Para uma distribuição de Poisson, tanto a média quanto a variância são iguais a λ
Entendendo Lambda (λ) e k
O que é Lambda (λ)?
Lambda (λ) é o parâmetro de taxa média da distribuição de Poisson. Representa o número esperado de eventos por intervalo. Por exemplo:
- Um call center recebe uma média de 10 chamadas por hora → λ = 10
- Um site recebe uma média de 50 visitantes por minuto → λ = 50
- Uma máquina produz uma média de 2 defeitos por dia → λ = 2
O que é k?
A variável k representa o número específico de eventos para o qual você deseja calcular a probabilidade. Deve ser um número inteiro não negativo (0, 1, 2, 3, ...). Por exemplo, se você quer saber a probabilidade de exatamente 3 chamadas em uma hora, então k = 3.
Como calcular probabilidades da distribuição de Poisson
- Identifique seus parâmetros: Determine a taxa média de eventos (λ) e o número de eventos (k) para os quais deseja calcular a probabilidade.
- Insira os valores: Insira o valor lambda (λ) representando a taxa média e o valor k representando o número de eventos na calculadora.
- Calcule as probabilidades: Clique em Calcular para obter P(X = k), P(X ≤ k), P(X > k) e outras medidas de probabilidade junto com visualizações.
- Revise a solução passo a passo: Examine os passos matemáticos detalhados mostrando como cada probabilidade foi calculada usando a fórmula de Poisson.
- Analise os gráficos: Use o gráfico de barras PMF e o gráfico de etapas CDF para visualizar a distribuição e entender a dispersão da probabilidade.
Exemplo: Chegadas de Clientes
Uma cafeteria recebe uma média de 5 clientes por hora. Qual é a probabilidade de exatamente 3 clientes chegarem em uma determinada hora?
Solução: Com λ = 5 e k = 3:
$$P(X = 3) = \frac{e^{-5} \cdot 5^3}{3!} = \frac{0,00674 \times 125}{6} \approx 0,1404$$
Há aproximadamente 14,04% de chance de exatamente 3 clientes chegarem.
Tipos de Probabilidade Explicados
| Probabilidade | Notação | Significado |
|---|---|---|
| Probabilidade Exata | P(X = k) | Probabilidade de exatamente k eventos |
| Cumulativa (no máximo k) | P(X ≤ k) | Probabilidade de k ou menos eventos |
| Cumulativa (menos que k) | P(X < k) | Probabilidade de menos de k eventos |
| Cauda (mais que k) | P(X > k) | Probabilidade de mais de k eventos |
| Cauda (pelo menos k) | P(X ≥ k) | Probabilidade de k ou mais eventos |
Qual é a Diferença Entre PMF e CDF?
A PMF (Função de Massa de Probabilidade) fornece a probabilidade de ocorrerem exatamente k eventos: P(X = k). Ela mostra a probabilidade para cada valor específico de k.
A CDF (Função de Distribuição Cumulativa) fornece a probabilidade de ocorrerem no máximo k eventos: P(X ≤ k). É a soma de todos os valores da PMF de 0 a k:
Aplicações da Distribuição de Poisson
A distribuição de Poisson é amplamente utilizada em muitos campos:
- Negócios: Modelagem de chegadas de clientes, transações de vendas, volumes de call centers
- Saúde: Análise de surtos de doenças, chegadas de pacientes, eventos adversos raros
- Tecnologia: Análise de tráfego de rede, solicitações de servidor, falhas de sistema
- Seguros: Modelagem de frequências de sinistros, taxas de acidentes
- Biologia: Contagem de colônias de bactérias, mutações genéticas, decaimento radioativo
- Controle de Qualidade: Contagem de defeitos em processos de fabricação
Quando Usar a Distribuição de Poisson
Use a distribuição de Poisson quando:
- Os eventos ocorrem independentemente uns dos outros
- Os eventos ocorrem a uma taxa média constante
- Dois eventos não podem ocorrer exatamente no mesmo instante
- Você está contando eventos discretos em um intervalo fixo
- Os eventos são relativamente raros (a probabilidade de um evento em um pequeno intervalo é baixa)
Perguntas Frequentes
O que é a distribuição de Poisson?
A distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta que modela o número de eventos que ocorrem em um intervalo fixo de tempo ou espaço quando os eventos ocorrem a uma taxa média constante conhecida (λ) e independentemente uns dos outros. É comumente usada para modelar eventos raros como chegadas de clientes, falhas de sistema ou decaimento radioativo.
O que é lambda (λ) na distribuição de Poisson?
Lambda (λ) é o parâmetro de taxa média da distribuição de Poisson. Representa o número esperado de eventos por intervalo. Por exemplo, se um call center recebe uma média de 5 chamadas por hora, então λ = 5. Lambda deve ser positivo e pode ser qualquer número real maior que zero.
Como calculo P(X = k) para uma distribuição de Poisson?
A probabilidade de exatamente k eventos é calculada usando a fórmula PMF de Poisson: P(X = k) = (e^(-λ) × λ^k) / k!. Por exemplo, com λ = 5 e k = 3: P(X = 3) = (e^(-5) × 5^3) / 3! = (0,00674 × 125) / 6 ≈ 0,1404 ou cerca de 14,04%.
Qual é a diferença entre PMF e CDF na distribuição de Poisson?
A PMF (Função de Massa de Probabilidade) fornece a probabilidade de exatamente k eventos: P(X = k). A CDF (Função de Distribuição Cumulativa) fornece a probabilidade de no máximo k eventos: P(X ≤ k), que é a soma de todos os valores da PMF de 0 a k. A CDF é útil para calcular probabilidades de intervalos de resultados.
Quando devo usar a distribuição de Poisson?
Use a distribuição de Poisson quando: (1) os eventos ocorrem de forma independente, (2) os eventos ocorrem a uma taxa média constante, (3) dois eventos não podem ocorrer exatamente no mesmo instante, e (4) você está contando o número de eventos em um intervalo fixo. Aplicações comuns incluem modelagem de tráfego de sites, reivindicações de seguros, falhas de equipamentos e processos biológicos.
Referências
- Distribuição de Poisson - Wikipédia
- Distribuição de Poisson - Khan Academy
- A Distribuição de Poisson - Estatística Yale
Cite este conteúdo, página ou ferramenta como:
"Calculadora de Distribuição de Poisson" em https://MiniWebtool.com/br/calculadora-de-distribuição-de-poisson/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
pela equipe miniwebtool. Atualizado: 13 de jan de 2026
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