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?
A
λB
2*λC
λ/2D
Binomial(n,p)Правильный ответ. В
Poisson(λ) параметр λ масштабируется с длиной интервала, поэтому для 2 минут будет 2*λ.Разбор
Интуиция простая: если интенсивность постоянна, за вдвое больший интервал приходит примерно вдвое больше event. Поэтому λ для интервала 2 минуты становится 2*λ. Это удобно для перевода между разными интервалами наблюдения без пересборки модели.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
За день система обработала ровно
n загрузок файла; каждая загрузка — trial и может завершиться success с шансом p. Какое распределение описывает число успешных загрузок за день?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» →