Máy tính Phân phối Poisson
Tính xác suất Poisson P(X=k), xác suất tích lũy và trực quan hóa phân phối PMF/CDF với các giải pháp chi tiết từng bước.
Trình chặn quảng cáo đang ngăn chúng tôi hiển thị quảng cáo
MiniWebtool miễn phí nhờ quảng cáo. Nếu công cụ này hữu ích, hãy ủng hộ bằng Premium (không quảng cáo + nhanh hơn) hoặc cho phép MiniWebtool.com rồi tải lại trang.
- Hoặc nâng cấp Premium (không quảng cáo)
- Cho phép quảng cáo cho MiniWebtool.com, rồi tải lại
Giới thiệu về Máy tính Phân phối Poisson
Chào mừng bạn đến với Máy tính Phân phối Poisson, một công cụ toàn diện để tính xác suất Poisson với các hình ảnh trực quan tương tác và giải pháp từng bước. Cho dù bạn là sinh viên đang tìm hiểu lý thuyết xác suất, một nhà nghiên cứu đang phân tích dữ liệu sự kiện hay một chuyên gia làm việc với các mô hình thống kê, máy tính này đều cung cấp kết quả chính xác với các giải thích chi tiết.
Phân phối Poisson là gì?
Phân phối Poisson là một phân phối xác suất rời rạc mô hình hóa số lượng sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian hoặc không gian cố định. Được đặt theo tên của nhà toán học người Pháp Siméon Denis Poisson, đây là một trong những phân phối quan trọng nhất trong lý thuyết xác suất và thống kê.
Phân phối Poisson được đặc trưng bởi một tham số duy nhất lambda (λ), đại diện cho tốc độ trung bình của các sự kiện trên mỗi khoảng thời gian. Các đặc tính chính bao gồm:
- Các sự kiện xảy ra độc lập: Việc xảy ra một sự kiện không ảnh hưởng đến xác suất xảy ra của một sự kiện khác
- Tốc độ trung bình không đổi: Các sự kiện xảy ra với tốc độ trung bình λ không đổi đã biết
- Không có các sự kiện đồng thời: Hai sự kiện không thể xảy ra chính xác tại cùng một thời điểm
- Giá trị trung bình bằng phương sai: Đối với phân phối Poisson, cả giá trị trung bình và phương sai đều bằng λ
Hiểu về Lambda (λ) và k
Lambda (λ) là gì?
Lambda (λ) là tham số tốc độ trung bình của phân phối Poisson. Nó đại diện cho số lượng sự kiện dự kiến trên mỗi khoảng thời gian. Ví dụ:
- Một trung tâm cuộc gọi nhận được trung bình 10 cuộc gọi mỗi giờ → λ = 10
- Một trang web nhận được trung bình 50 khách truy cập mỗi phút → λ = 50
- Một máy tạo ra trung bình 2 lỗi mỗi ngày → λ = 2
k là gì?
Biến k đại diện cho số lượng sự kiện cụ thể mà bạn muốn tính xác suất. Nó phải là một số nguyên không âm (0, 1, 2, 3, ...). Ví dụ: nếu bạn muốn biết xác suất có đúng 3 cuộc gọi trong một giờ, thì k = 3.
Cách tính xác suất phân phối Poisson
- Xác định các tham số của bạn: Xác định tốc độ trung bình của các sự kiện (λ) và số lượng sự kiện (k) mà bạn muốn tính xác suất.
- Nhập các giá trị: Nhập giá trị lambda (λ) đại diện cho tốc độ trung bình và giá trị k đại diện cho số lượng sự kiện vào máy tính.
- Tính toán xác suất: Nhấp vào Tính toán để nhận P(X = k), P(X ≤ k), P(X > k) và các số đo xác suất khác cùng với các hình ảnh trực quan.
- Xem xét giải pháp từng bước: Kiểm tra các bước toán học chi tiết cho biết cách tính từng xác suất bằng công thức Poisson.
- Phân tích biểu đồ: Sử dụng biểu đồ thanh PMF và biểu đồ bước CDF để trực quan hóa phân phối và hiểu sự lan rộng của xác suất.
Ví dụ: Khách hàng đến
Một quán cà phê nhận được trung bình 5 khách hàng mỗi giờ. Xác suất có đúng 3 khách hàng đến trong một giờ nhất định là bao nhiêu?
Giải pháp: Với λ = 5 và k = 3:
$$P(X = 3) = \frac{e^{-5} \cdot 5^3}{3!} = \frac{0,00674 \times 125}{6} \approx 0,1404$$
Có khoảng 14,04% khả năng có đúng 3 khách hàng đến.
Giải thích các loại xác suất
| Xác suất | Ký hiệu | Ý nghĩa |
|---|---|---|
| Xác suất chính xác | P(X = k) | Xác suất của chính xác k sự kiện |
| Tích lũy (tối đa k) | P(X ≤ k) | Xác suất có k hoặc ít hơn sự kiện |
| Tích lũy (ít hơn k) | P(X < k) | Xác suất có ít hơn k sự kiện |
| Phần đuôi (nhiều hơn k) | P(X > k) | Xác suất có nhiều hơn k sự kiện |
| Phần đuôi (ít nhất k) | P(X ≥ k) | Xác suất có từ k sự kiện trở lên |
Sự khác biệt giữa PMF và CDF là gì?
PMF (Hàm khối xác suất) cho biết xác suất xảy ra chính xác k sự kiện: P(X = k). Nó hiển thị xác suất cho từng giá trị k cụ thể.
CDF (Hàm phân phối tích lũy) cho biết xác suất xảy ra tối đa k sự kiện: P(X ≤ k). Nó là tổng của tất cả các giá trị PMF từ 0 đến k:
Ứng dụng của Phân phối Poisson
Phân phối Poisson được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:
- Kinh doanh: Mô hình hóa lượng khách hàng đến, các giao dịch bán hàng, khối lượng cuộc gọi của trung tâm cuộc gọi
- Y tế: Phân tích các đợt bùng phát dịch bệnh, bệnh nhân đến, các tác dụng phụ hiếm gặp
- Công nghệ: Phân tích lưu lượng mạng, các yêu cầu máy chủ, lỗi hệ thống
- Bảo hiểm: Mô hình hóa tần suất khiếu nại, tỷ lệ tai nạn
- Sinh học: Đếm các khuẩn lạc vi khuẩn, đột biến gen, phân rã phóng xạ
- Kiểm soát chất lượng: Đếm lỗi trong quy trình sản xuất
Khi nào nên sử dụng Phân phối Poisson
Sử dụng phân phối Poisson khi:
- Các sự kiện xảy ra độc lập với nhau
- Các sự kiện xảy ra với tốc độ trung bình không đổi
- Hai sự kiện không thể xảy ra tại cùng một thời điểm chính xác
- Bạn đang đếm các sự kiện rời rạc trong một khoảng thời gian cố định
- Các sự kiện tương đối hiếm (xác suất sự kiện trong một khoảng thời gian nhỏ là nhỏ)
Câu hỏi thường gặp
Phân phối Poisson là gì?
Phân phối Poisson là một phân phối xác suất rời rạc mô hình hóa số lượng sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian hoặc không gian cố định khi các sự kiện xảy ra với tốc độ trung bình không đổi (λ) đã biết và độc lập với nhau. Nó thường được sử dụng để mô hình hóa các sự kiện hiếm gặp như khách hàng đến, lỗi hệ thống hoặc phân rã phóng xạ.
Lambda (λ) trong phân phối Poisson là gì?
Lambda (λ) là tham số tốc độ trung bình của phân phối Poisson. Nó đại diện cho số lượng sự kiện dự kiến trên mỗi khoảng thời gian. Ví dụ: nếu một trung tâm cuộc gọi nhận được trung bình 5 cuộc gọi mỗi giờ, thì λ = 5. Lambda phải dương và có thể là bất kỳ số thực nào lớn hơn 0.
Làm thế nào để tính P(X = k) cho phân phối Poisson?
Xác suất của chính xác k sự kiện được tính bằng công thức PMF Poisson: P(X = k) = (e^(-λ) × λ^k) / k!. Ví dụ: với λ = 5 và k = 3: P(X = 3) = (e^(-5) × 5^3) / 3! = (0,00674 × 125) / 6 ≈ 0,1404 hoặc khoảng 14,04%.
Sự khác biệt giữa PMF và CDF trong phân phối Poisson là gì?
PMF (Hàm khối xác suất) cho biết xác suất của chính xác k sự kiện: P(X = k). CDF (Hàm phân phối tích lũy) cho biết xác suất của tối đa k sự kiện: P(X ≤ k), là tổng của tất cả các giá trị PMF từ 0 đến k. CDF hữu ích để tính xác suất của các phạm vi kết quả.
Khi nào tôi nên sử dụng phân phối Poisson?
Sử dụng phân phối Poisson khi: (1) các sự kiện xảy ra độc lập, (2) các sự kiện xảy ra với tốc độ trung bình không đổi, (3) hai sự kiện không thể xảy ra tại cùng một thời điểm và (4) bạn đang đếm số lượng sự kiện trong một khoảng thời gian cố định. Các ứng dụng phổ biến bao gồm mô hình hóa lưu lượng truy cập trang web, yêu cầu bồi thường bảo hiểm, lỗi thiết bị và các quy trình sinh học.
Tài liệu tham khảo
Tham khảo nội dung, trang hoặc công cụ này như sau:
"Máy tính Phân phối Poisson" tại https://MiniWebtool.com/vi/máy-tính-phân-phối-poisson/ từ MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
bởi đội ngũ miniwebtool. Cập nhật ngày: 13 tháng 1 năm 2026
Bạn cũng có thể thử AI Giải Toán GPT của chúng tôi để giải quyết các vấn đề toán học của bạn thông qua câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các công cụ liên quan khác:
Phép toán toán học nâng cao:
- Máy Tính Antilog
- Máy tính hàm Beta
- Máy tính hệ số nhị thức
- Máy tính phân phối xác suất nhị thức
- Máy tính Bitwise Nổi bật
- Máy tính Định lý Giới hạn Trung tâm
- Máy tính kết hợp
- Máy tính hàm lỗi bổ sung
- Máy tính số phức
- Máy tính Entropy Mới
- Máy tính chức năng lỗi
- Máy tính giảm dần theo cấp số nhân
- Máy tính tăng trưởng theo cấp số nhân
- Máy tính Tích phân Lũy thừa
- máy-tính-số-mũ-độ-chính-xác-cao Nổi bật
- Máy tính giai thừa Nổi bật
- Máy tính Hàm Gamma
- Máy tính tỷ lệ vàng
- Máy tính Nửa đời
- Máy tính phần trăm tăng trưởng
- Máy tính hoán vị
- Máy tính Phân phối Poisson Mới
- Máy tính căn bậc của đa thức với các bước chi tiết
- Máy tính xác suất
- Máy Tính Phân Bố Xác Suất
- Máy tính Tỷ lệ
- Máy tính công thức bậc hai
- Máy tính ký hiệu khoa học
- Máy tính tổng khối
- Máy tính tổng các số liên tiếp
- Máy tính Tổng Bình phương