Aiuto, eserciziodi poisson
i passeggeri arrivano al check in con una media di 1000/ora. Ciascuno sportello effettua l'imbarco per 40 passeggeri l'ora. Qual è il numero minimo di sportelli per garantire che sia al più pari a 0.09 la probabilità che in un'ora arrivino più passeggeri di quanti ne sia possibile assistere?
io ho pensato che la variabile si distribuisce come una poisson, somma di poisson.
Y= X1 + X2 +.... Xn con Xi generica, distribuita come una poisson com mu = 40. Però non riesco a proseguire....
potreste aiutarmi?
grazie
io ho pensato che la variabile si distribuisce come una poisson, somma di poisson.
Y= X1 + X2 +.... Xn con Xi generica, distribuita come una poisson com mu = 40. Però non riesco a proseguire....
potreste aiutarmi?
grazie
Risposte
Interpreterei il testo in questo senso: i passeggeri in arrivo al check in sono una variabile aleatoria $Y\simPoisson(1000)$,
mentre ogni sportello serve con certezza 40 passeggeri l'ora (non è una variabile aleatoria).
Se chiamo $n$ il numero di sportelli necessario, si richiede che $P(Y>40*n)<=0.09$
mentre ogni sportello serve con certezza 40 passeggeri l'ora (non è una variabile aleatoria).
Se chiamo $n$ il numero di sportelli necessario, si richiede che $P(Y>40*n)<=0.09$
mmm si...potrebbe essere l'interpretazione esatta.
A questo punto cosa proponi/proponete di fare?
stando alla tua interpretazione, io porseguirei a distribuire la variabile "normalmente", cioè tramita la v.c. gaussiana standardizzo la variabile
P(Y>40n)<0,09
per standardizzare la variabile però ho bisogno di due parametri: Mu= valore atteso, e sigma= radice quadrata della varianza. Per conoscere suddetti parametri, a sua volta devo individuare il tipo di distribuzione... come "Mu" uso 1000. E come sigma?
A questo punto cosa proponi/proponete di fare?
stando alla tua interpretazione, io porseguirei a distribuire la variabile "normalmente", cioè tramita la v.c. gaussiana standardizzo la variabile
P(Y>40n)<0,09
per standardizzare la variabile però ho bisogno di due parametri: Mu= valore atteso, e sigma= radice quadrata della varianza. Per conoscere suddetti parametri, a sua volta devo individuare il tipo di distribuzione... come "Mu" uso 1000. E come sigma?
"eagles10":
porseguirei a distribuire la variabile "normalmente", cioè tramita la v.c. gaussiana standardizzo la variabile
Sono d'accordo. $mu=1000$ è così grande che puoi approssimare la Poisson con una normale di media $\mu=1000$ e varianza la stessa varianza della Poisson, cioè proprio $\mu=1000$
mmm.... la poisson che varianza ha? 
che io sappia è distinta da un solo parametro...
che io sappia è distinta da un solo parametro...
Questa si trova su un libro di testo, non è difficile!
si lo so che si trova in un libro di testo. Mi stavo semplicemente chiedendo il valore della varianza nella poisson dell'esercizio specifico..... cioè 1000.
grazie per l'aiuto.
grazie per l'aiuto.
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