UTILS.
Privat von Anfang an
🎯

Poisson-Verteilung Rechner

Exakte, kumulative und Schwanz-Wahrscheinlichkeiten der Poisson-Verteilung für eine mittlere Rate λ und Anzahl k, plus Mittelwert, Varianz und Standardabweichung.

Deine Dateien bleiben auf diesem Gerät

Dateien werden im Browser verarbeitet, nie hochgeladen. Die Website lädt den benötigten Code und die Ressourcen herunter. Ohne Konto und Tracker.

Speichere dieses Tool über Herunterladen als einzelne HTML-Datei zur Offline-Nutzung.

Datenschutz →

λ ist die durchschnittliche Anzahl von Ereignissen pro Intervall; k ist eine ganze Zahl von Ereignissen. Beide aktualisieren die Ergebnisse live.

Über dieses Tool

Der Poisson-Verteilung Rechner gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass eine Anzahl von Ereignissen k in einem festen Intervall eintritt, wenn sie unabhängig mit einer konstanten durchschnittlichen Rate λ (Lambda) auftreten. Gib die mittlere Rate und eine Anzahl ein, und er liefert live die exakten und kumulativen Wahrscheinlichkeiten, alles berechnet in deinem Browser.

Die Wahrscheinlichkeitsfunktion ist P(X = k) = λᵏ·e^(−λ) / k!. Um bei großen Anzahlen numerisch stabil zu bleiben, wertet das Tool sie im Logarithmenraum als exp(−λ + k·ln λ − ln k!) aus, unter Verwendung einer Lanczos-Approximation für die Log-Fakultät. Es summiert außerdem die Wahrscheinlichkeitsfunktion, um das kumulative P(X ≤ k), das strikte P(X < k) und die obere Schwanzverteilung P(X ≥ k) zu liefern. Eine definierende Eigenschaft der Poisson-Verteilung ist, dass Mittelwert und Varianz beide gleich λ sind, sodass die Standardabweichung √λ ist.

Nutze ihn für Ankünfte pro Stunde, Defekte pro Charge, Anrufe pro Minute, Zerfallszählungen und jeden seltenen Ereignisprozess, bei dem die Anzahl eine nicht-negative ganze Zahl ist. Die Rate λ muss größer als null sein und k eine ganze Zahl von null oder mehr.

Häufig gestellte Fragen

Was ist λ (Lambda)?
Lambda ist die durchschnittlich im Intervall erwartete Anzahl von Ereignissen — die mittlere Rate. Für einen Poisson-Prozess ist sie auch die Varianz, sodass die Standardabweichung √λ ist. Sie muss eine positive Zahl sein, aber keine ganze Zahl.
Wie wird P(X = k) für große k berechnet?
Im Logarithmenraum: exp(−λ + k·ln λ − ln k!), wobei ln k! aus einer Lanczos-Log-Gamma-Funktion stammt. Das vermeidet einen Überlauf durch die direkte Berechnung von λᵏ oder k!, sodass sehr große Anzahlen genau bleiben.
Was ist der Unterschied zwischen P(X ≤ k) und P(X ≥ k)?
P(X ≤ k) ist die kumulative Wahrscheinlichkeit von k oder weniger Ereignissen; P(X ≥ k) ist k oder mehr. Sie überlappen sich genau bei k, sodass P(X ≤ k) + P(X ≥ k) = 1 + P(X = k) ist, nicht 1. Das Tool zeigt auch das strikte P(X < k).
Wann ist das Poisson-Modell angebracht?
Wenn Ereignisse unabhängig mit einer konstanten durchschnittlichen Rate über ein festes Intervall von Zeit oder Raum auftreten und zwei Ereignisse nicht im exakt gleichen Moment eintreten können. Beispiele sind Ankünfte, Defekte, Tippfehler pro Seite und radioaktive Zerfälle.

Weitere Tools