পয়েসন নয় এমন প্রক্রিয়াগুলির উদাহরণ?

15

আমি শিক্ষার্থীদের মধ্যে পোয়েসন বিতরণটি ব্যাখ্যা করতে আমাকে সহায়তা করার জন্য কয়েকটি পয়সন বিতরণের মডেলের পক্ষে উপযুক্ত নয় এমন পরিস্থিতিগুলির কয়েকটি ভাল উদাহরণ খুঁজছি।

একজন সাধারণভাবে কোনও সময়ের মধ্যে একটি দোকানে আগত গ্রাহকদের সংখ্যার উদাহরণ হিসাবে পোয়েসন বিতরণ দ্বারা মডেল করা যেতে পারে uses আমি অনুরূপ শিরাতে একটি কাউন্টারেরেক্সামেল খুঁজছি, অর্থাত্, এমন একটি পরিস্থিতি যা ধারাবাহিক সময়ে ধনাত্মক গণনা প্রক্রিয়া হিসাবে বিবেচিত হতে পারে যা স্পষ্টভাবে পোইসন নয়।

শিক্ষার্থীদের উপলব্ধি এবং মনে রাখা সহজ করার জন্য পরিস্থিতিটি আদর্শ হিসাবে যতটা সম্ভব সহজ এবং সহজবোধ্য হওয়া উচিত।

poisson-distribution teaching

— নাগেল
সূত্র

5

এই প্রশ্নটি অসাধারণভাবে বিস্তৃত। সুযোগ সংকুচিত না করা এবং আরও কিছু প্রসঙ্গ যুক্ত করা না থাকলে এটি বন্ধ হয়ে যাওয়ার খুব সম্ভবত। অহেতুক কঠোর শব্দের অর্থ না দিয়ে, এটি জিজ্ঞাসার অনুরূপ: "ফুলের কিছু উদাহরণ যা লাল নয়?" (কিউ হ্যারি চ্যাপিন।)

— কার্ডিনাল

1

পয়েন্ট নেওয়া হয়েছে। আমার ক্ষমা। আমার এটি আরও নির্দিষ্ট করে দেওয়া উচিত ছিল should আমি এটিকে সম্পাদন করে আরও স্পষ্ট করার চেষ্টা করলাম।

— নাগেল

1

(+1) প্রশ্ন এবং মন্তব্য। আপডেটটি আরও ভাল। :-)

— কার্ডিনাল

2

আমি ধরে নেব আপনার বোঝানো "প্রদত্ত প্রক্রিয়া যার জন্য লোকেরা কমপক্ষে নির্লজ্জভাবে কোনও পইসন বিবেচনা করতে পারে" (উদাহরণস্বরূপ খুব কমপক্ষে, একটি গণনা প্রক্রিয়া)। সাধারণ বীমা (পি অ্যান্ড সি ইন্স্যুরেন্স) নীতিগুলির উপর দাবির সংখ্যার মধ্যে একটি সাধারণ উদাহরণ দেখা যায়, বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য কারণের কারণে, স্পষ্টতই দাবি হারের বৈচিত্র্য প্রতিফলিত হয় - তাই বিভিন্ন তীব্রতা সহ পোইসন প্রক্রিয়াগুলির একটি সুপারপজিশন রয়েছে। গামার বিতরণের মাধ্যমে দাবির হারের বিতরণ ভালভাবে অনুমান করা যায় এমন পরিস্থিতিতে, দাবি গণনাগুলির বিতরণটি ঘৃণিত দ্বি-দ্বি দ্বারা প্রায় হয় x

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

5

সময়ের মধ্যে ধূমপান করা সিগারেটের সংখ্যা: এটির জন্য শূন্য-স্ফীত প্রক্রিয়া প্রয়োজন (যেমন শূন্য-স্ফীত পোইসন বা শূন্য-স্ফীত নেতিবাচক দ্বিপদী) কারণ প্রত্যেকে সিগারেট পান করেন না।

— অ্যালেক্সিস
সূত্র

ধন্যবাদ! এখানে অনেকে শূন্য-স্ফীত প্রক্রিয়াগুলি উল্লেখ করেছেন, তবে আমি মনে করি এটি সবচেয়ে সরল ও চিত্রিত উদাহরণ যা দেওয়া হয়েছিল: একটি সময়ের মধ্যে এলোমেলোভাবে বাছাই করা ব্যক্তি দ্বারা ধূমপান করা সিগারেটের সংখ্যা।

— নাগেল

"সবাই সিগারেট ধূমপান করে না" যুক্তিযুক্ত যুক্তিযুক্ত যুক্তি রয়েছে, যদিও আপনি দাবি করতে পারেন যে এই প্রক্রিয়াটি এখনও পয়সন, কেবলমাত্র তীব্রতা প্যারামিটার প্রতিটি ব্যক্তির জন্য নির্দিষ্ট এবং অজানা (ধূমপায়ীকে ধূমপায়ীদের খুব ছোট করা হত) তীব্রতা) - ঠিক? তবে, কেউ এই যুক্তিও দিতে পারে যে এই পরিস্থিতি পোয়সন অনুমানকে লঙ্ঘন করে যে ধূমপান করা সিগারেটগুলি দিনের বেলা (নিয়মিত ধূমপায়ীদের জন্য) বা ক্লাস্টার (সামাজিক ধূমপায়ীদের জন্য) সমানভাবে ছড়িয়ে পড়েছিল যাতে সময়ের ব্যবধানগুলি স্বাধীন না হয়। সুতরাং এটি এখনও একটি ভাল উদাহরণ, আমি মনে করি।

— নাগেল

1

আমি মনে করি, জিপ এবং জেডআইএনবি-র জন্য আরও কিছু মাছ ধরা হয়েছে example অনুরূপ যুক্তি। তবে, খাওয়ার হারে মাছের আসক্তি প্রভাবের সম্ভাবনা নেই। (আমি জানি, আমি জানি, আপনার মায়ের মাছ জন্য, কারণ তারা ছাড়া ' যে ভাল :)।

— অ্যালেক্সিস

8

আপনি ইতিবাচক গণনা ডেটা বোঝাতে চান? সীমাবদ্ধ?

নেতিবাচক দ্বিপদী জনপ্রিয়।

আরেকটি ভাল মডেল হ'ল পুষ্পিত স্ফীত 0 সহ সেই মডেল ধরে নিয়েছে যে হয় কিছু হচ্ছে বা তা হচ্ছে না - এবং যদি তা হয় তবে এটি একটি পয়সনকে অনুসরণ করে। আমি সম্প্রতি একটি উদাহরণ দেখেছি। এইডস রোগীদের চিকিত্সা করা নার্সদের জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তারা এইডস রোগীদের সাথে জড়িত থাকার ফলে অন্যদের কাছ থেকে কত ঘন ঘন আচরণের অভিজ্ঞতা পেয়েছিলেন। সম্ভবত যেখানে তারা কাজ করেছেন বা থাকতেন বলেই সম্ভবত প্রচুর সংখ্যক এইরকম অভিজ্ঞতা কখনও পায় নি। যাঁরা করেছিলেন, তাদের মধ্যে কলঙ্কজনক অভিজ্ঞতার সংখ্যা বিভিন্ন ছিল। সোজা পোইসনের কাছ থেকে আপনি প্রত্যাশার চেয়ে আরও বেশি বেশি 0 এর প্রতিবেদন করা হয়েছে, মূলত কারণ অধ্যয়নের অধীনে থাকা গ্রুপের একটি নির্দিষ্ট অনুপাত কেবল এমন পরিবেশে ছিল না যা তাদেরকে এই ধরনের আচরণের দ্বারা প্রকাশ করে।

পোইসনের মিশ্রণ আপনাকে পয়েন্ট প্রক্রিয়াও দেবে।

— Placidia
সূত্র

(+1) শূন্য-স্ফীত পোইসন বিতরণের জন্য। এই মডেলের উপর একটি আলোচনা এখানে

1

এই (এবং অন্যান্য উত্তর) এর কাছে +1 যা প্রশ্নে উল্লিখিত পরিস্থিতিতেগুলির বাস্তব উদাহরণ সরবরাহ করে কেবল বিমূর্ত বিতরণ না করে। জিপের এই উদাহরণটি বিশেষভাবে স্পষ্ট।

— whuber

1

যারা উত্তর দিয়েছিল তাদের কৃতিত্বের জন্য, আমার এটি উল্লেখ করা উচিত যে আমার প্রশ্নটি প্রথম দিকে অনেকটা স্লপি ছিল এবং পরিস্থিতিগুলিকে মোটেই উল্লেখ করে না। আমি সম্মত হই যে শূন্য-স্ফীত পোইসন একটি ভাল উদাহরণ। তবে, আমি আন্ডারগ্র্যাড শিক্ষার্থীদের বোঝাতে একটু বেশিই জড়িত বলে মনে করি, তাই আমি এখনও সাধারণ পরিস্থিতিগুলির উদাহরণগুলি অনুপস্থিত যা পোইসন বিতরণের মাধ্যমে মডেল করা যায় না।

— নাগেল

4

গণনা প্রক্রিয়া যা পয়সন নয়? ঠিক আছে, দ্বিপদী বা পৃথক ইউনিফর্মের মতো কোনও সীমাবদ্ধ স্থানের প্রক্রিয়া। আপনি স্বতঃস্ফূর্তভাবে বিতরণ করা হয় এমন স্বতন্ত্র ইন্ট্যাররিভাল সময়গুলি গণনা ইভেন্ট থেকে একটি পয়সন গণনা প্রক্রিয়া পান, সুতরাং সাধারণীকরণের পুরো হোস্টটি গামা বা লগমনরমাল বা ওয়েইবুলের বিতরণ করা ইন্টিরিরিভাল সময়, বা কোনও ধরণের অ্যাবস্ট্রাক্ট নন-প্যারাম্যাট্রিক ইন্টিরিরিভাল সময় থেকে বাদ পড়ে fall বন্টন।

— Adamo
সূত্র

আপনার জবাবের জন্য ধন্যবাদ, এবং আমি খুব দুঃখিত যে আমার প্রশ্নটি প্রাথমিকভাবে এতটা অস্পষ্ট ছিল। আমি এখন এটি স্পষ্ট করে জানিয়েছি। অ-ঘৃণ্য এবং / বা নির্ভরযোগ্য আন্তঃসংখ্যিক সময়ের সাথে প্রক্রিয়াগুলি সম্পর্কে আপনি যা বলছেন তা বোধগম্য হয় তবে পরিস্থিতিগুলির এমন কোনও উদাহরণ রয়েছে যাগুলির এই বৈশিষ্ট্যগুলি আরও সহজতর হবে?

— নাগেল

4

আপনি বাজি! হার্পিস ভাইরাসের প্রাদুর্ভাবের মধ্যে সময়। আপনার প্রাথমিক প্রাদুর্ভাবের জন্য আপনার অনেক বেশি সময় আছে কারণ আপনাকে অবশ্যই ভাইরাসের সংক্রমণ করতে হবে। এরপরে প্রাদুর্ভাবগুলির মধ্যে আপনার আন্তঃসংযোগ সময়গুলি একে অপরের থেকে পৃথক, তবে সূচক প্রাদুর্ভাবের তুলনায় অনেক দ্রুত হারে আসে। অ-সূচকীয় ইন্টিরিরিভাল সময়গুলি আদর্শ। বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে, একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত বিশ্লেষণ পদ্ধতি হ'ল কক্স প্রপোরশনাল হ্যাজার্ড মডেল যেখানে আপনি আন্তঃসংযোগকালীন সময় সম্পর্কে কোনও প্যারামেট্রিক অনুমানকে সরিয়ে দেন।

— অ্যাডমো

ভালো উদাহরণ! আমি অনুমান করি এটি উপরে প্লাসিডিয়া দ্বারা উল্লিখিত শূন্য-স্ফীত পোইসনের আরেকটি উদাহরণ?

— নাগেল

4

আপনি গণনা প্রক্রিয়া চান বা না চান এটি অস্পষ্ট।

যদি আমি 'টিচিং' ট্যাগটির অর্থ যদি আপনি পইসন প্রক্রিয়াটি পড়ান তার অর্থ, সাধারণভাবে কোনও প্রক্রিয়া সম্পর্কে শেখানোর জন্য, বার্নোল্লি প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা এবং দৃশ্যমান করার জন্য একটি সহজ এলোমেলো প্রক্রিয়া এবং এটি পোইসন প্রক্রিয়া সম্পর্কিত। বার্নোল্লি প্রক্রিয়াটি পৃথক অ্যানালগ তাই এটি একটি সহায়ক সহযোগী ধারণা হতে পারে। এটি ঠিক যে অবিচ্ছিন্ন সময়ের পরিবর্তে আমাদের কাছে সময়ের ব্যবধান থাকে।

একটি দরজা দরজার বিক্রয় ম্যানের একটি উদাহরণ হতে পারে যেখানে আমরা কোনও বাড়ি কিনে সাফল্য গণনা করছি।

প্রথম এন পরীক্ষায় সাফল্যের সংখ্যা, পয়সনের
পরিবর্তে দ্বিপদী বিতরণ বি (এন, পি) রয়েছে
আর সাফল্য পেতে প্রয়োজনীয় পরীক্ষার সংখ্যা গামা বিতরণের পরিবর্তে একটি নেতিবাচক দ্বিপদী বিতরণ এনবি (আর, পি) রয়েছে
একটি সাফল্য পেতে প্রয়োজনীয় পরীক্ষাগুলির সংখ্যা, অপেক্ষার সময়টির একটি জ্যামিতিক বিতরণ এনবি (1, পি) রয়েছে, যা তাত্পর্যপূর্ণর পৃথক এনালগ।

যে পদ্ধতির Bertsekas এবং Tsitsiklis ব্যবহার এর পরিচিতি সম্ভাব্যতা প্রক্রিয়াটির আগে প্রক্রিয়াটি প্রবর্তন দ্বিতীয় । তাদের পাঠ্যপুস্তকে বার্নোল্লি প্রক্রিয়াতে আরও এক্সটেনশন রয়েছে যা পোইসন প্রক্রিয়ার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য যেমন তাদের মার্জ করা বা বিভাজন করা, পাশাপাশি সমস্যার সমাধানগুলিও রয়েছে।

আপনি যদি এলোমেলো প্রক্রিয়াগুলির উদাহরণ সন্ধান করেন এবং আপনি কেবল নামগুলি বাইরে ফেলে দিতে চান তবে বেশ কয়েকটি রয়েছে।

গাউসিয়ান প্রক্রিয়া অ্যাপ্লিকেশনগুলির ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য one বিশেষত ওয়েইনার প্রক্রিয়া, যা এক ধরণের গাউস প্রক্রিয়া, এটি স্ট্যান্ডার্ড ব্রাউনিয়ান গতিও বলে এবং এটি ফিনান্স এবং পদার্থবিজ্ঞানে প্রয়োগ করে।

— মীডোয়ালার্ক ব্র্যাডশার
সূত্র

আপনার জবাবের জন্য ধন্যবাদ, এবং আমি খুব দুঃখিত যে আমার প্রশ্নটি প্রাথমিকভাবে এতটা দ্য কাফ এবং অস্পষ্ট ছিল। আমি এখন এটি স্পষ্ট করার চেষ্টা করেছি। বার্নোল্লি থেকে পোইসনের যোগসূত্রটি আকর্ষণীয় তবে আমি যা খুঁজছি তা হ'ল ধারাবাহিক সময়ের পরিস্থিতিগুলির উদাহরণ যা পোইসন বিতরণ দ্বারা মডেল হওয়ার উপযুক্ত নয়, আরও সহজতর।

— নাগেল

3

সম্পত্তি / দুর্ঘটনার শিকার হিসাবে, আমি বিচ্ছিন্ন প্রক্রিয়াগুলির বাস্তব জীবনের উদাহরণগুলির সাথে ডিল করি যা সর্বকালে পয়েসন নয়। উচ্চ-তীব্রতা, ব্যবসায়ের নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি লাইনের জন্য, পয়েসন বিতরণটি উপযুক্ত নয় কারণ এটি উপরে উল্লিখিত negativeণাত্মক দ্বিপদী বিতরণটি অনেক বেশি ব্যবহৃত হয়, এবং ডেলাপোর্ট বিতরণ কিছুটা সাহিত্যে ব্যবহৃত হয়, যদিও কম উত্তর আমেরিকার অ্যাকিউরিয়াল অনুশীলনে কম ব্যবহৃত হয়।

কেন এটি এত গভীর প্রশ্ন is নেতিবাচক দ্বিপদী কি এত বেশি ভাল কারণ এটি কোনও পয়সন প্রক্রিয়া প্রতিনিধিত্ব করে যার জন্য গড় প্যারামিটারটি নিজেই গামা বিতরণ করা হয়? বা এটি হ'ল ক্ষতির প্রকোপগুলি স্বাধীনতা ব্যর্থ করে (বর্তমান তত্ত্বের অধীনে ভূমিকম্পের ঘটনাগুলি যেহেতু পৃথিবীটি পিছলে যাওয়ার জন্য অপেক্ষা করবে, চাপ বাড়ানোর ফলে এটি তত বেশি সম্ভাবনা দেখা দেয়) এটি কি অচল স্থির হয় (অন্তর অন্তর) সিকোয়েন্সগুলিতে বিভক্ত করা যাবে না, যার প্রতিটি স্থির, যা একজাতীয় পোইসন ব্যবহারের অনুমতি দেয়), এবং অবশ্যই ব্যবসায়ের কয়েকটি লাইন যুগপত ঘটনাগুলির জন্য অনুমতি দেয় (যেমন নীতিমালা দ্বারা আচ্ছাদিত একাধিক চিকিত্সকের সাথে চিকিত্সা সংক্রান্ত দুর্বলতা)।

— ইব্রাহিমের
সূত্র

2

অন্যরা পয়েন্ট প্রসেসের কয়েকটি উদাহরণ উল্লেখ করেছেন যা পয়সন নয়। কারণ পোইসন তাত্পর্যপূর্ণ আন্তঃআগ্রহকালীন সময়ের সাথে সামঞ্জস্য করে যদি আপনি এমন কোনও আন্তঃআত্রিকালীন সময় বিতরণ বেছে নেন যা কোনও ক্ষতিকারক নয় ফলে ফলাফল বিন্দু প্রক্রিয়া পোইসন নয়। অ্যাডামো ওয়েবুলের দিকে ইঙ্গিত করলেন। আপনি গামা, লগনরমাল বা বিটা সম্ভাব্য পছন্দ হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন।

পোইসনের এমন সম্পত্তি রয়েছে যেটির গড়টি তারতম্যের সমান। একটি বিন্দু প্রক্রিয়া যার গড়ের চেয়ে বেশি তারতম্য থাকে কখনও কখনও তাকে অতিরিক্ত সংখ্যক হিসাবে চিহ্নিত করা হয় এবং যদি গড়টি তারতম্যের চেয়ে বড় হয় তবে এটি নিম্নচাপিত হয়। এই পদগুলি একটি পয়সের সাথে প্রক্রিয়া সম্পর্কিত করতে ব্যবহৃত হয়। নেতিবাচক দ্বিপদীটি প্রায়শই ব্যবহৃত হয় কারণ এটি এর পরামিতিগুলির উপর নির্ভর করে অতিরিক্ত পরিমাণে বা নিমজ্জিত হতে পারে।

পোইসনের একটি বৈকল্পিক রয়েছে যা ধ্রুবক। একটি পয়েন্ট প্রক্রিয়া যা ধ্রুবক হারের প্যারামিটার না করে এবং ফলস্বরূপ সময় পরিবর্তিত গড় এবং ভেরিয়েন্স ব্যতীত পোইসন শর্তগুলির সাথে ফিট করে an

ইন্টিরিরিভাল টাইম এক্সফেনশনিয়াল সহ একটি প্রক্রিয়া তবে আগমনের সময় একাধিক ইভেন্ট থাকতে পারে তাকে যৌগিক পোইসন বলে called পোইসন প্রক্রিয়াটির মতো এবং এর মধ্যে পয়সন শব্দের সাথে একটি নাম থাকার পরেও অসাধারণ এবং যৌগিক পোইসন প্রক্রিয়া একটি পায়সন পয়েন্ট প্রক্রিয়া থেকে পৃথক।

— মাইকেল আর চেরনিক
সূত্র

আপনার জবাবের জন্য ধন্যবাদ, এবং আমি খুব দুঃখিত যে আমার প্রশ্নটি প্রাথমিকভাবে এতটা দ্য কাফ এবং অস্পষ্ট ছিল। আমি এখন এটি স্পষ্ট করার চেষ্টা করেছি। আপনি অ-ঘৃণ্য এবং / অথবা নির্ভরযোগ্য ইন্টিরিগ্রাভাল সময়গুলির সাথে প্রক্রিয়াগুলি উল্লেখ করেন এবং আপনি অতিরিক্ত ও অনুন্নত বিতরণ সম্পর্কে যা বলেন তা খুব আকর্ষণীয় তবে আপনার কি এই বৈশিষ্ট্যগুলি পাবে এমন কংক্রিট পরিস্থিতির কোনও উদাহরণ আছে? আরও সহজতর :)

— নাগেল

1

আমার নিজের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করার পরিবর্তে আমি মনে করি সত্যিই অনেকগুলি রয়েছে, অনেকগুলি উদাহরণ যা আপনি বইগুলিতে খুঁজে পেতে পারেন যা গণনা প্রক্রিয়াগুলি নিয়ে কাজ করে। আমাকে সুপারিশ করতে দিন যে আপনি জো হিল্বের বইটি নেতিবাচক দ্বিপদী রিগ্রেশন সম্পর্কিত দিকে তাকান ।

— মাইকেল আর চেরনিক

2

নন-পইসন গণনা প্রক্রিয়ার আর একটি আকর্ষণীয় উদাহরণ শূন্য-কাটা পোয়েসন বিতরণ (জেডটিপিডি) দ্বারা উপস্থাপিত হয়। জেডটিপিডি শারীরবৃত্তীয় পরিস্থিতিতে কতগুলি ভাষার বিষয়ে কথা বলতে পারে সে সম্পর্কিত ডেটা ফিট করতে পারে। এই উদাহরণস্বরূপ, পোসন বিতরণ খারাপ আচরণ করছে, কারণ কথ্য ভাষার সংখ্যা সংজ্ঞা> = 1 দ্বারা হয়: সুতরাং 0 টি অগ্রাধিকারের বিষয়টি অস্বীকার করা হয়।

— কার্লো লাজারো
সূত্র

2

আমি বিশ্বাস করি যে আপনি আপনার গ্রাহক-আগমন পোইসন প্রক্রিয়াটি গ্রহণ করতে এবং এটি দুটি ভিন্ন উপায়ে টুইঙ্ক করতে পারেন: 1) গ্রাহক আগমনগুলি দিনে 24 ঘন্টা পরিমাপ করা হয়, তবে দোকানটি আসলে পুরো দিন খোলা থাকে না, এবং 2) দুটি প্রতিযোগিতামূলক স্টোর কল্পনা করুন পইসন গ্রাহকদের আগমনের সময়গুলি প্রক্রিয়া করে এবং দুটি দোকানে আগতদের মধ্যে পার্থক্যটি দেখে। (উদাহরণ # 2 হ'ল ইঞ্জিনিয়ারিং স্ট্যাটিস্টিকসের স্প্রিঞ্জার হ্যান্ডবুক, পার্ট এ প্রপার্টি 1.4 সম্পর্কে আমার বোঝার থেকে from)

— ওয়েন
সূত্র

1

আপনি সকার উদাহরণটি পুনর্বিবেচনা করতে চাইতে পারেন। মনে হচ্ছে ম্যাচটি এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে উভয় দলের স্কোরিং হার বেড়েছে, এবং বর্তমান স্কোরের জবাবে দলগুলি আক্রমণাত্মক / রক্ষণকারী অগ্রাধিকারগুলি পরিবর্তন করলে তারা পরিবর্তন হয়।

বা এর পরিবর্তে, কীভাবে সাধারণ মডেলগুলি আশ্চর্যজনকভাবে ভাল পারফরম্যান্স করতে পারে, কিছু ঘটনার পরিসংখ্যানগত তদন্তে আগ্রহকে উত্সাহিত করে, এবং ভবিষ্যতের অধ্যয়নের জন্য একটি মানদণ্ড সরবরাহ করে যা তাত্পর্য তদন্ত করতে এবং বিশদ বিবরণের প্রস্তাব দিতে আরও তথ্য সংগ্রহ করে।

ডিকসন অ্যান্ড রবিনসন (1998), "অ্যাসোসিয়েশন ফুটবল ম্যাচগুলির জন্য একটি জন্ম প্রক্রিয়া মডেল", দ্য স্ট্যাটিস্টিশিয়ান , 47 , 3।

— স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় স্থাপন করুন
সূত্র

আমার মনে হয়েছিল যে সকার ম্যাচগুলি বেশ পয়সন নয়, তবে রেফারেন্সের জন্য ধন্যবাদ :)

— নেগেল

1

যেহেতু প্রশ্নটি পয়েসন বিতরণটিকে আরও বোধগম্য করার সাথে সম্পর্কিত, তাই আমি এটি দিয়ে যাব, যেহেতু আমি সম্প্রতি এই কল সেন্টারের আগত কল প্যাটার্নগুলির জন্য যা কিছুটা দেখেছি (যা সময়ের সাথে সাথে একটি স্মৃতিশক্তি কম, ঘৃণ্য বিতরণ অনুসরণ করে)।

আমি মনে করি যে অন্য একটি স্পর্শকাতর মডেলটির জন্য ডিলিংয়ের জন্য মূলত পোইসনের জ্ঞান প্রয়োজন এটি বুঝতে কীভাবে এটি কোনওরকম বিভ্রান্তিকর হতে পারে তা নয়, তবে এটি কেবল আমারই।

আমার ধারণা পোয়সনকে বোঝার সমস্যাটি এটি যে অবিচ্ছিন্ন সময় অক্ষ হিসাবে চলছে --- প্রতি সেকেন্ডে যেমন ঘটেছিল তেমন ঘটনাটি হওয়ার সম্ভাবনা নেই --- তবে ভবিষ্যতে আপনি যেদিকে যাবেন, তত বেশি নিশ্চিত ঘটছে।

সত্যিই, আমি মনে করি আপনি যদি 'পরীক্ষার' জন্য বা 'ইভেন্টস' এর জন্য 'সময়' অক্ষটি বাণিজ্য করেন তবে এটি বোঝাপড়াটি সহজতর করে।

কেউ যদি এটি বেসের বাইরে চলে যায় তবে আমাকে সংশোধন করতে পারে, কারণ আমি মনে করি এটি একটি সহজ ব্যাখ্যা, তবে আমি মনে করি আপনি একটি মুদ্রার ফ্লিপ বা একটি পাশের টসকে 'ফোন কল আসার আগ পর্যন্ত' প্রতিস্থাপন করতে পারবেন (আমি কি সাধারণত এরলং সি / কল সেন্টার কর্মীদের জন্য ব্যবহার করুন)।

'কোনও ফোন কল আসার আগ পর্যন্ত সময়ের পরিবর্তে' - আপনি এটিকে প্রতিস্থাপন করতে পারেন ... 'একটি ডাইস ছয়টি আঘাত না করা পর্যন্ত রোলগুলি'।

এটি একই সাধারণ যুক্তি অনুসরণ করে। সম্ভাবনা (যেমন কোনও জুয়ার মতো) প্রতিটি রোল (বা মিনিট) সম্পূর্ণ স্বাধীন এবং স্মৃতিশক্তি কম। যাইহোক, 'না 6' এর সম্ভাবনা ধীরে ধীরে কমে যায় তবে অবশ্যই পরীক্ষার সংখ্যা বাড়ায় 0 এর দিকে চলে যায়। আপনি যদি উভয় গ্রাফ (সময়ের সাথে কল করার সম্ভাবনা, বনাম ছয়টি রোল সহ সম্ভাবনা) দেখেন তবে এটি আরও সহজ।

আমি জানিনা যে এটি বুঝতে পারছে কিনা --- এটাই আমাকে এটিকে কংক্রিট পদে একত্রিত করতে সহায়তা করেছে। এখন, পয়েসন বিতরণ 'কলগুলির মধ্যে সময়' বা 'ছয়টি ঘূর্ণন না করা পর্যন্ত ট্রায়ালের মধ্যে' এর চেয়ে একটি গণনা - তবে এটি এই সম্ভাবনার উপর নির্ভর করে।

— জন বাবসন
সূত্র

আমি দেখতে পাচ্ছি যে আপনি কীভাবে এটি শিক্ষার্থীদের কাছে বিভ্রান্তিকর হতে পারেন ভাবতে পারেন, তবে আমার ধারণাটি কেবল এটাই ছিল যে এটি ব্যাখ্যা করা আমার পক্ষে সহজ হবে যে কোনও সময়ের মধ্যে একটি রেস্তোঁরাটিতে আগত গ্রাহকদের সংখ্যা পোইসন কেন, যদি আমার একটি কাউন্টার থাকে had - অবিচ্ছিন্ন সময়ে বিচ্ছিন্ন ঘটনাবলী সহ একটি সাধারণ প্রক্রিয়ার উদাহরণ যা পয়সন ছিল না।

— নাগেল

1

আমার মনে হয় অনেকগুলি বিকল্প রয়েছে। একটি সুস্পষ্ট প্যাটার্ন হ'ল এমন ইভেন্টগুলি যা তাদের নিজস্ব উপস্থিতিগুলির সাথে সম্ভাবনা বৃদ্ধি বা হ্রাস করে। কিছু উদাহরণ চিন্তা করা শক্ত। সম্ভবত আপনার রান্নাঘর / পিকনিকে পিঁপড়ে পৌঁছেছে। প্রথম পিঁপড়াটি পৌঁছাতে যে সময় লাগে এটি সম্ভবত দ্বিতীয় বা তৃতীয়ের চেয়ে অনেক বেশি দীর্ঘ এবং অবশ্যই আরও বেশি পিঁপড়ের আগমন সম্ভবত ভবিষ্যতের পিঁপড়ের আগমনকারীদের (অর্থাত তাদের ট্রেলগুলি / একে অপরের সাথে যোগাযোগের ক্ষেত্রে) আরও বেশি বোঝায়। নিশ্চিত যে এটি গণনা করা হবে না।

— জন বাবসন

1

নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধানের মধ্যে মুদি দোকানে কোনও পৃথক গ্রাহকের দ্বারা পরিদর্শন সংখ্যা।

মুদি দোকানে যাওয়ার পরে, আপনি যদি কোনও পরিকল্পনার ভুল না করেন তবে আপনি কিছুক্ষণের জন্য ফিরে আসার সম্ভাবনা নেই।

আমি মনে করি hereণাত্মক দ্বিপদী বিতরণটি এখানে ব্যবহার করা যেতে পারে তবে এটি পৃথক, যেখানে পরিদর্শনগুলি অবিচ্ছিন্ন সময়ে।

— জোশিয়ার যোদার-ডিএ্যাকটিভ বাদে ..
সূত্র