Пусть число оплат за 1 минуту описывается Poisson(λ) с параметром λ для одной минуты. Какой параметр будет у распределения числа оплат за 2 минуты при той же интенсивности?
AПараметр равен
λBПараметр равен
λ / 2CПараметр равен
2 * λDПараметр равен
λ^2Правильный ответ. В
Poisson(λ) параметр λ масштабируется с длиной интервала, поэтому для 2 минут будет 2 * λ.Разбор
Идея простая: если интенсивность постоянна, за вдвое больший интервал в среднем приходит вдвое больше событий. Поэтому λ для интервала 2 минуты становится 2 * λ. Это удобно для перевода между разными интервалами наблюдения без пересборки модели. Биномиальное распределение здесь не подходит — у него фиксировано число испытаний, а не длительность интервала.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы мониторите, сколько ошибок типа таймаут происходит за 1 минуту. Поток примерно стационарен, ошибки — это отдельные события. Какое распределение обычно используют для числа событий за интервал?
Ещё вопросы по теме «Дискретные распределения»
- Пользователь либо совершил покупку в сессии, либо нет (0/1). Какое распределение лучше всего описывает один такой исход — успех или неудача?
- В модели `Bernoulli(p)` для клика по баннеру, что означает параметр `p`?
- У вас есть n показов баннера, каждый показ — независимое испытание с вероятностью клика p. Какое распределение описывает количество кликов среди этих n показов?
- 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 независима и имеет шанс `p` на успех. Какое распределение естественно для числа попыток до первого успеха?
- Все вопросы по «Дискретные распределения» →