Калькулятор Распределения Пуассона

Оценка вероятности редких, случайных и независимых событий.

Точная вероятность: P(X = k)
14.0374 %
  • Кумулятивная вероятность P(X ≤ k): 26.5026 %
  • * Формула Пуассона: P(k) = (λ^k * e^-λ) / k!

Важно знать перед использованием результата

Этот инструмент относится к разделу «Статистика и вероятности» и предназначен для быстрой ориентировочной оценки прямо в браузере.

  • Исходные значения не требуют регистрации и используются для расчета результата на странице.
  • Полученные цифры удобно использовать как черновой ориентир перед сравнением вариантов или принятием решения.

Подробнее о принципах расчета и ограничениях смотрите на странице «Как считаем».

Как пользоваться — пошагово

  1. Впишите Среднюю интенсивность (Лямбда, λ). Это среднее ожидаемое количество событий в данном интервале. Например, в среднем сайт падает 5 раз в месяц (λ = 5).
  2. Впишите Целевое количество событий (k). Какова вероятность того, что сайт упадет ровно 3 раза (k = 3).
  3. Калькулятор вычислит точный шанс наступления ровно K событий, а также кумулятивный шанс от 0 до K событий.

Часто задаваемые вопросы

  • Распределение Пуассона идеально подходит для подсчета количества событий в фиксированном интервале времени или пространства, когда эти события происходят с известной средней интенсивностью и независимо о времени последнего события. Примеры: количество звонков в call-центр за час, количество ДТП на перекрестке за месяц.

  • В биномиальном мы знаем точное число попыток (N бросков монеты). В распределении Пуассона число попыток стремится к бесконечности (мы не считаем моменты, когда звонков НЕ было), а вероятность отдельного события очень мала, поэтому мы используем только 'среднюю интенсивность' λ.

  • Когда считаем редкие события за интервал времени или пространства: обращения, ошибки, заявки, поломки, звонки или другие независимые события с известной средней интенсивностью.

  • Биномиальное распределение опирается на фиксированное число испытаний, а Пуассон описывает количество событий в непрерывном интервале, когда важна средняя частота, а не число попыток.

  • Часто рядом используют [биномиальное распределение](/binomial-dist), [нормальное распределение](/normal-distribution) и [дисперсию выборки](/sample-variance), если потом нужен более широкий статистический разбор.