0:00:00.860,0:00:03.540
Recimo da ste neka vrsta saobraćajnog inženjera i

0:00:03.540,0:00:06.810
želite da saznate koliko automobila prođe

0:00:06.810,0:00:08.320
određenu tačku na ulici u bilo kom trenutku u vremenu?

0:00:08.320,0:00:10.210
Želite da saznate verovatnoću da

0:00:10.210,0:00:14.010
prođe 100 automobila ili 5 automobila u datom satu.

0:00:14.010,0:00:15.810
Dobro bi bilo početi od definisanja slučajne promenljive

0:00:15.810,0:00:20.530
koja predstavlja ono što želite da saznate.

0:00:20.530,0:00:27.350
Hajde da kažemo, broj automobila koji prođu u određenom

0:00:27.350,0:00:30.407
vremenskom periodu, npr. 1 sat.

0:00:31.710,0:00:34.510
Cilj je da se otkrije raspodela verovatnoće

0:00:34.510,0:00:37.050
ove slučajne promenljive i onda možemo

0:00:37.050,0:00:39.450
pronaći verovatnoću da

0:00:39.450,0:00:41.790
100 automobila prođu tokom 1 sata ili

0:00:41.790,0:00:45.890
verovatnoću da ni jedan automobil ne prođe tokom jednog sata i postaćete nezaustavljivi.

0:00:45.890,0:00:48.290
I samo usput da napomenem,

0:00:48.290,0:00:50.540
moramo napraviti dve pretpostavke

0:00:50.540,0:00:52.235
zato što planiramo da izučavamo Poasonovu raspodelu.

0:00:52.235,0:00:54.110
Tako da bismo je proučili, moramo napraviti

0:00:54.110,0:00:54.630
sledeće dve pretpostavke:

0:00:54.630,0:00:58.770
Da se svaki sat u datoj tački na ulici ni po čemu

0:00:58.770,0:00:59.650
ne razlikuje od bilo kog drugog sata.

0:00:59.650,0:01:01.340
Mi znamo da je to verovatno pogrešno,

0:01:01.340,0:01:03.750
jer tokom špica, u realnoj situaciji, verovatno bismo imali

0:01:03.750,0:01:06.640
više automobila na ulici nego u vreme nekog drugog špica.

0:01:06.640,0:01:08.640
A i ako želite da bude realističnija situacija, mogli bismo

0:01:08.640,0:01:12.370
uzeti dan kao meru zato što tokom dana

0:01:12.370,0:01:12.750
...ustvari ne.

0:01:12.750,0:01:14.120
Ne bih trebao da uzimam dan.

0:01:14.120,0:01:17.750
Moramo pretpostaviti da je svaki sat potpuno jednak

0:01:17.750,0:01:19.650
bilo kom drugom, i čak se sekunde u tom satu

0:01:19.650,0:01:22.990
ne razlikuju jedna od druge

0:01:22.990,0:01:25.820
kad je u pitanju verovatnoća da prođe automobil.

0:01:25.820,0:01:27.950
To je uprošćavanje pretpostavke koje se

0:01:27.950,0:01:29.950
baš i ne odnosi na saobraćaj, ali mislim

0:01:29.950,0:01:32.270
da ipak možemo to pretpostaviti.

0:01:32.270,0:01:34.160
A druga pretpostavka je da ako

0:01:34.160,0:01:36.690
veliki broj automobila prođe u jednom satu, to ne znači da

0:01:36.690,0:01:37.820
će u sledećem proći manje.

0:01:37.820,0:01:40.630
Da broj automobila koji prođu u jednom vremenskom periodu

0:01:40.630,0:01:44.860
nikako ne utiče ili nije zavisno od broja automobila

0:01:44.860,0:01:45.380
koji prođu u drugom vremenskom periodu.

0:01:45.380,0:01:47.370
Oni su potpuno nezavisni.

0:01:47.370,0:01:50.670
Uzeći to u obzir, možemo makar pokušati da iskoristimo naše sposobnosti

0:01:50.670,0:01:53.480
i odrediti ovde neku vrstu raspodele.

0:01:53.480,0:01:55.770
Prva stvar koju treba da uradite, i ja to preporučujem

0:01:55.770,0:01:59.090
kod svake raspodele je da možda možemo odrediti sredinu.