Probabilità/Distribuzioni importanti: differenze tra le versioni

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Il processo di limitazione sopra menzionato può essere illustrato con il seguente esempio: contare il numero annuo <math>X</math> di incidenti stradali verificatisi in una rotatoria trafficata. Assumiamo come valore medio di incidenti che si verificano all’anno il valore 8. Per calcolare la distribuzione, consideriamo i 12 mesi e contiamo come "successo" quando un incidente è accaduto quel mese, altrimenti come un evento "guasto". Il numero di successi costituiranno una variabile binomiale casuale <math>X_{12}</math> con parametri <math>n=12</math> e <math>p=\frac {8}{12}</math>. Poiché il valore medio è 8, è ancora probabile che in alcuni mesi troveremo più di un incidente, quindi consideriamo le settimane e contiamo il numero di settimane con un incidente come un "successo". Questo numero, <math>X_{52}</math>, può essere considerato binomialmente distribuito con i parametri <math>n=52</math> e <math>p=\frac{8}{52}</math>. Però ci possono essere ancora settimane con due incidenti, ci riferiamo quindi ai giorni. Il numero <math>X_{365}</math> di giorni con successo può essere considerato binomialmente distribuito con i parametri <math>n=365</math> e <math>p=\frac {8}{365}</math>. La distribuzione limite considerando ore, minuti, secondi, etc. fornisce la distribuzione di Poisson di <math>X</math> con parametro 8. Annotiamo però un importante condizione al verificarsi degli eventi (incidenti): li contiamo solamente se alla fine possiamo separarli in intervalli di tempo distinti. Quindi non è ammesso che due incidenti accadano nello stesso istante.
 
Per un 'analisi più approfondita su questo argomento consultare la pagina Wikipedia [[w:it:Distribuzione di Poisson|Distribuzione di Poisson]].
 
==Distribuzione Normale==