В модели Poisson(λ) для числа обращений в саппорт за час что означает параметр λ?
A
λ: вероятность одного успеха в одном испытании, как в схеме БернуллиB
λ: число независимых испытаний за интервал, аналог параметра n в биномиальной моделиC
λ: среднее число событий за выбранный интервал, задаёт интенсивность потокаD
λ: максимально возможное число событий за час в данной моделиПравильный ответ. Параметр
λ в Poisson(λ) — это среднее число событий за выбранный интервал.Разбор
Если λ равно 4, это означает примерно 4 обращения в час в среднем, а не гарантию ровно 4 обращений. Увеличение λ сдвигает распределение к большим счётчикам событий, но не задаёт верхний потолок. При удвоении длины интервала при той же интенсивности параметр становится примерно 2*λ. Описания через «вероятность успеха» или «число испытаний» относятся к биномиальной модели, а не к пуассоновской.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
У вас есть n показов баннера, каждый показ — независимое испытание с вероятностью клика p. Какое распределение описывает количество кликов среди этих n показов?
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» →