Какая постановка наиболее прямо соответствует Poisson(λ)?
AСколько
success будет среди фиксированных n trial с шансом pBИсход одного
trial, где бывает success или failureCСколько
trial нужно до первого success при шансе pDСколько
event произойдет за фиксированный интервал при средней интенсивности λПравильный ответ.
Poisson(λ) используют для числа event за фиксированный интервал при постоянной интенсивности λ.Разбор
В Poisson(λ) ключевое — фиксирован интервал, а число event в нём случайно. Это подходит для потоков: заявки, ошибки, сообщения, если интенсивность примерно постоянна в выбранном интервале. Если вместо интервала фиксировано число trial n, то для количества success обычно выбирают Binomial(n,p).
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В
Poisson(λ) для числа обращений в саппорт за час что означает λ?Ещё вопросы по теме «Дискретные распределения»
- Пользователь либо совершил покупку в сессии, либо нет (0/1). Какое распределение лучше всего описывает один такой `trial` с исходом `success` или `failure`?
- В модели `Bernoulli(p)` для клика по баннеру, что означает параметр `p`?
- У вас есть `n` показов баннера, и каждый показ — один `trial` с `success` (клик) с шансом `p`. Какое распределение описывает количество `success` среди этих `n` `trial`?
- Вы моделируете число успешно обработанных платежей за день как `Binomial(n,p)`. Как правильно интерпретировать `n` и `p`?
- Пользователь повторяет попытки оплаты до успешного прохождения проверки; каждая попытка — `trial` с шансом `p` получить `success`. Какое распределение естественно для числа `trial` до первого `success`?
- Все вопросы по «Дискретные распределения» →