طريقة الاستخدام
- أدخل المعدل المتوسط λ: متوسط عدد الأحداث في الفترة، مثلاً 3 قادمين في الدقيقة.
- أدخل عدد الأحداث k الذي تريد احتماله.
- اقرأ P(X = k): حدوث k حدثاً بالضبط وP(X ≤ k) وP(X ≥ k).
- راجع جدول التوزيع وطريقة الحساب.
صيغة بواسون
يعدّ توزيع بواسون الأحداث التي تقع بشكل مستقل بمعدل متوسط ثابت λ في فترة محددة من الزمن أو الطول أو المساحة. احتمال حدوث k حدثاً بالضبط هو e^(−λ) λᵏ ÷ k!. ومتوسطه وتباينه كلاهما λ، لذلك لا يناسب هذا النموذج عدّاً يكون انتشاره أكبر بكثير أو أصغر بكثير من متوسطه.
احتمال عدم وقوع أي حدث في الفترة هو e^(−λ). وكل حدث إضافي يضرب الاحتمال في λ ويقسمه على العدد الذي وصلنا إليه، ولهذا ترتفع الاحتمالات حتى تبلغ ذروة قرب λ ثم تنخفض.
P(X = k) = e^(−λ) × λᵏ ÷ k!
P(X ≤ k) = مجموع P(X = j) لـ j من 0 إلى k
المتوسط = التباين = λ
متى يناسب توزيع بواسون
يناسب عدّ الأحداث النادرة والمستقلة، مثل وصول الزبائن في دقيقة، أو المكالمات إلى مكتب المساعدة في ساعة، أو أخطاء الكتابة في صفحة، عندما لا يتغير المعدل المتوسط خلال الفترة. وهو أيضاً النهاية لتوزيع ذي الحدين مع محاولات كثيرة واحتمال نجاح صغير، حيث λ = np. وتعمل حاسبة احتمال ذي الحدين مع عدد ثابت من المحاولات.
ما لا تغطيه الحاسبة
- العدّ الذي يختلف تباينه عن متوسطه، مثل الأحداث المتجمعة. وهذه تحتاج توزيع ذي الحدين السالب.
- المعدلات التي تتغير خلال الفترة. قسّم الفترة إلى أجزاء لكل منها معدله، ثم اجمع النتائج.
- المعدلات فوق 1000 التي لا تقبلها الحاسبة، والأعداد فوق 1000.
مثال محلول: 3 قادمين في الدقيقة
يستقبل محل متوسط 3 زبائن في الدقيقة، لذلك λ = 3. احتمال وصول 2 بالضبط في دقيقة واحدة هو e^(−3) × 3² ÷ 2! = 0.224042. واحتمال وصول 2 على الأكثر هو 0.423190، وعلى الأقل 2 هو 0.800852.
المتوسط 3، والتباين 3 أيضاً.
| عدد الأحداث j | P(X = j) | P(X ≤ j) |
|---|---|---|
| 0 | 0.049787 | 0.049787 |
| 1 | 0.149361 | 0.199148 |
| 2 | 0.224042 | 0.423190 |
| 3 | 0.224042 | 0.647232 |
| 4 | 0.168031 | 0.815263 |
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين توزيع بواسون وتوزيع ذي الحدين؟
يعدّ ذو الحدين النجاحات في عدد ثابت من المحاولات، لكل منها احتمال نجاح. ويعدّ بواسون الأحداث عبر فترة متصلة بمعدل متوسط، دون عدد ثابت من المحاولات. ومع محاولات كثيرة واحتمال صغير يعطي الاثنان الجواب نفسه تقريباً.
لماذا يكون المتوسط والتباين لهما القيمة نفسها؟
هذه خاصية من خواص توزيع بواسون. فإذا لوحظ أن العدّ يتغير أكثر بكثير من متوسطه، فنموذج بواسون غير مناسب، ويلزم نموذج ذي الحدين السالب.
كيف أحصل على المعدل λ لفترة مختلفة؟
حوّله بالنسبة. إذا كان المعدل 3 في الدقيقة، فهو 15 في خمس دقائق و180 في الساعة. استخدم الوحدة نفسها للفترة التي تسأل عنها.
ما احتمال عدم وقوع أي حدث على الإطلاق؟
هو P(X = 0) = e^(−λ). ومع λ = 3 يساوي نحو 0.0498، أي أن نحو 5٪ من الدقائق لا يصل فيها أي زبون.
ماذا يعني P(X ≥ k)؟
هو احتمال k حدثاً أو أكثر. ويساوي واحداً ناقص احتمال k − 1 حدثاً على الأكثر، لذلك تعرض الخطوات هذه الصيغة.
هل ترسل الحاسبة أرقامي إلى أي جهة؟
لا. يجري الحساب في متصفحك، ولا يُرسل أي شيء تكتبه إلى خوادمنا.
المصادر
- ويكيبيديا (باللغة الإنجليزية): Poisson distribution
- ويكيبيديا (باللغة الإنجليزية): Poisson distribution، العلاقة بذي الحدين ودالة غاما الناقصة
آخر مراجعة للأرقام والنص: الثلاثاء، 30 جمادى الأولى 1448 بعد الهجرة.