UTILS.
Приватність за замовчуванням
🎯

Калькулятор розподілу Пуассона

Точні, кумулятивні та хвостові ймовірності Пуассона для середньої частоти λ і кількості k, а також середнє, дисперсія та стандартне відхилення.

Ваші файли залишаються на цьому пристрої

Файли обробляються у браузері й не надсилаються на сервер. Сайт завантажує код і ресурси для роботи інструментів. Без акаунтів і трекерів.

Натисніть «Завантажити», щоб зберегти інструмент одним HTML-файлом для роботи офлайн.

Конфіденційність →

λ — це середня кількість подій за інтервал; k — ціле число подій. Обидва оновлюють результати в реальному часі.

Про цей інструмент

Калькулятор розподілу Пуассона дає ймовірність того, що кількість подій k відбудеться у фіксованому інтервалі, коли вони настають незалежно з постійною середньою частотою λ (лямбда). Введіть середню частоту та кількість, і він повертає точні й кумулятивні ймовірності в реальному часі — усе обчислюється у вашому браузері.

Функція маси ймовірності — це P(X = k) = λᵏ·e^(−λ) / k!. Для чисельної стабільності при великих значеннях інструмент обчислює її в логарифмічному просторі як exp(−λ + k·ln λ − ln k!), використовуючи наближення Ланцоша для логарифма факторіала. Він також підсумовує функцію маси, щоб дати кумулятивну P(X ≤ k), строгу P(X < k) і верхній хвіст P(X ≥ k). Визначальна властивість розподілу Пуассона полягає в тому, що його середнє й дисперсія обидва дорівнюють λ, тож стандартне відхилення дорівнює √λ.

Використовуйте його для прибуттів за годину, дефектів на партію, дзвінків за хвилину, підрахунків розпаду та будь-якого процесу рідкісних подій, де кількість — невід'ємне ціле число. Частота λ має бути більшою за нуль, а k — цілим числом нуль або більше.

Поширені запитання

Що таке λ (лямбда)?
Лямбда — це середня кількість подій, очікуваних в інтервалі, тобто середня частота. Для пуассонівського процесу вона також є дисперсією, тож стандартне відхилення дорівнює √λ. Це має бути додатне число, але не обов'язково ціле.
Як обчислюється P(X = k) для великих k?
У логарифмічному просторі: exp(−λ + k·ln λ − ln k!), де ln k! походить з лог-гамми Ланцоша. Це уникає переповнення від прямого обчислення λᵏ чи k!, тож дуже великі значення залишаються точними.
У чому різниця між P(X ≤ k) та P(X ≥ k)?
P(X ≤ k) — це кумулятивна ймовірність k або менше подій; P(X ≥ k) — k або більше. Вони перекриваються рівно при k, тож P(X ≤ k) + P(X ≥ k) = 1 + P(X = k), а не 1. Інструмент також показує строгу P(X < k).
Коли модель Пуассона доречна?
Коли події настають незалежно з постійною середньою частотою протягом фіксованого інтервалу часу чи простору, і дві події не можуть відбутися в один і той самий момент. Приклади: прибуття, дефекти, помилки на сторінку та радіоактивні розпади.

Більше інструментів