Loi des probabilité

[Kisslovflex]

La distribution de Poisson est construite avec un seul paramètre, lambda (;)), qui est à la fois la moyenne et la variance (les démonstrations se trouvent en page paramètre de la loi de Poisson). On peut présenter cette distribution comme étant une approximation d’une loi binomiale lorsque l’effectif n tend vers l’infini (en pratique, plusieurs dizaines) et la probabilité d'occurrence p tend vers zéro (en pratique, p < 0,1). Le produit np tend alors vers ;). Le kurtosis de cette loi est égal à 1 / ;).

La variable aléatoire X prend des valeurs positives entières k (par exemple des unités de temps 1, 2, 3…).

Loi de Poisson

Comme on peut le voir sur les exemples ci-dessous, cette loi est asymétrique mais le devient de moins en moins au fur et à mesure que ;) augmente

[Kisslovflex]

Si l'argument x n'est pas un nombre entier, il est ramené à sa valeur entière par troncature.
Si les arguments x ou moyenne ne sont pas numériques, la fonction LOI.POISSON renvoie la valeur d'erreur #VALEUR!.
Si l'argument x < 0, la fonction LOI.POISSON renvoie la valeur d'erreur #NOMBRE!.
Si l'argument moyenne < 0, la fonction LOI.POISSON renvoie la valeur d'erreur #NOMBRE!.
La fonction LOI.POISSON se calcule comme suit :

Si l'argument cumulative = FAUX :

Équation

Si l'argument cumulative = VRAI :

Équation

[margoot1eres]

http://mathsv.univ-lyon1.fr/cours/pdf/stat/Chapitre4.pdf