< Return to Video

Poisson Process 1

  • 0:01 - 0:04
    Recimo da ste neka vrsta saobraćajnog inženjera i
  • 0:04 - 0:07
    želite da saznate koliko automobila prođe
  • 0:07 - 0:08
    određenu tačku na ulici u bilo kom trenutku u vremenu?
  • 0:08 - 0:10
    Želite da saznate verovatnoću da
  • 0:10 - 0:14
    prođe 100 automobila ili 5 automobila u datom satu.
  • 0:14 - 0:16
    Dobro bi bilo početi od definisanja slučajne promenljive
  • 0:16 - 0:21
    koja predstavlja ono što želite da saznate.
  • 0:21 - 0:27
    Hajde da kažemo, broj automobila koji prođu u određenom
  • 0:27 - 0:30
    vremenskom periodu, npr. 1 sat.
  • 0:32 - 0:35
    Cilj je da se otkrije raspodela verovatnoće
  • 0:35 - 0:37
    ove slučajne promenljive i onda možemo
  • 0:37 - 0:39
    pronaći verovatnoću da
  • 0:39 - 0:42
    100 automobila prođu tokom 1 sata ili
  • 0:42 - 0:46
    verovatnoću da ni jedan automobil ne prođe tokom jednog sata i postaćete nezaustavljivi.
  • 0:46 - 0:48
    I samo usput da napomenem,
  • 0:48 - 0:51
    moramo napraviti dve pretpostavke
  • 0:51 - 0:52
    zato što planiramo da izučavamo Poasonovu raspodelu.
  • 0:52 - 0:54
    Tako da bismo je proučili, moramo napraviti
  • 0:54 - 0:55
    sledeće dve pretpostavke:
  • 0:55 - 0:59
    Da se svaki sat u datoj tački na ulici ni po čemu
  • 0:59 - 1:00
    ne razlikuje od bilo kog drugog sata.
  • 1:00 - 1:01
    Mi znamo da je to verovatno pogrešno,
  • 1:01 - 1:04
    jer tokom špica, u realnoj situaciji, verovatno bismo imali
  • 1:04 - 1:07
    više automobila na ulici nego u vreme nekog drugog špica.
  • 1:07 - 1:09
    A i ako želite da bude realističnija situacija, mogli bismo
  • 1:09 - 1:12
    uzeti dan kao meru zato što tokom dana
  • 1:12 - 1:13
    ...ustvari ne.
  • 1:13 - 1:14
    Ne bih trebao da uzimam dan.
  • 1:14 - 1:18
    Moramo pretpostaviti da je svaki sat potpuno jednak
  • 1:18 - 1:20
    bilo kom drugom, i čak se sekunde u tom satu
  • 1:20 - 1:23
    ne razlikuju jedna od druge
  • 1:23 - 1:26
    kad je u pitanju verovatnoća da prođe automobil.
  • 1:26 - 1:28
    To je uprošćavanje pretpostavke koje se
  • 1:28 - 1:30
    baš i ne odnosi na saobraćaj, ali mislim
  • 1:30 - 1:32
    da ipak možemo to pretpostaviti.
  • 1:32 - 1:34
    A druga pretpostavka je da ako
  • 1:34 - 1:37
    veliki broj automobila prođe u jednom satu, to ne znači da
  • 1:37 - 1:38
    će u sledećem proći manje.
  • 1:38 - 1:41
    Da broj automobila koji prođu u jednom vremenskom periodu
  • 1:41 - 1:45
    nikako ne utiče ili nije zavisno od broja automobila
  • 1:45 - 1:45
    koji prođu u drugom vremenskom periodu.
  • 1:45 - 1:47
    Oni su potpuno nezavisni.
  • 1:47 - 1:51
    Uzeći to u obzir, možemo makar pokušati da iskoristimo naše sposobnosti
  • 1:51 - 1:53
    i odrediti ovde neku vrstu raspodele.
  • 1:53 - 1:56
    Prva stvar koju treba da uradite, i ja to preporučujem
  • 1:56 - 1:59
    kod svake raspodele je da možda možemo odrediti sredinu.
Title:
Poisson Process 1
Description:

Introduction to Poisson Processes and the Poisson Distribution.

more » « less
Video Language:
English
Duration:
11:01
neda.drincevic added a translation

Serbian subtitles

Incomplete

Revisions