En statistique, certains phรฉnomรจnes ne se mesurent pas par une moyenne simple ou une proportion, mais par le ๐๐๐๐๐๐ ๐
๐ ๐๐๐๐ ๐๐’๐๐ ๐́๐๐́๐๐๐๐๐๐ ๐๐ ๐๐๐๐
๐๐๐ dans un temps, un espace ou une zone donnรฉe.
C’est prรฉcisรฉment dans ce type de situation que la ๐๐๐ ๐
๐ ๐ท๐๐๐๐๐๐ devient trรจs utile.

La ๐๐๐ ๐
๐ ๐ท๐๐๐๐๐๐ est une distribution de probabilitรฉ qui permet d’estimer la probabilitรฉ d’observer un certain nombre d’รฉvรฉnements, lorsque l’on connaรฎt leur ๐๐๐๐ ๐๐๐๐๐ ๐
’๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐.

๐ธ๐๐๐๐
๐๐๐๐-๐๐ ๐’๐๐๐๐๐๐๐๐ ?
La loi de Poisson est adaptรฉe lorsque :

les รฉvรฉnements sont ๐๐๐
๐́๐๐๐๐
๐๐๐๐ les uns des autres ;

le ๐๐๐๐ ๐๐๐๐๐ reste relativement constant ;

les รฉvรฉnements sont comptรฉs dans un ๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐ ๐๐๐๐ : temps, distance, surface ou volume ;

deux รฉvรฉnements ne se produisent pas exactement au mรชme instant.

๐ฐ๐
๐́๐ ๐๐๐́
La loi de Poisson rรฉpond ร une question simple :

Quelle est la probabilitรฉ d’observer ๐ ๐́๐๐́๐๐๐๐๐๐๐, sachant qu’en moyenne il s’en produit un certain nombre ?

๐ฌ๐๐๐๐๐๐๐ ๐๐๐๐๐๐๐๐

Nombre d’appels reรงus par un centre d’appel en une heure.

Nombre d’emails reรงus en dix minutes.

Nombre d’erreurs d’impression sur une page.

Nombre d’accidents ร un carrefour en une journรฉe.

Nombre de clients entrant dans une boutique par heure.

Nombre de pannes sur une machine pendant une semaine.

๐ท๐๐๐๐๐๐๐ ๐๐๐-๐๐๐๐ ๐๐๐๐๐ ?
La ๐๐๐ ๐
๐ ๐ท๐๐๐๐๐๐ aide ร mieux prรฉvoir la frรฉquence des รฉvรฉnements.
Elle est utilisรฉe en ๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐, en ๐́๐๐๐๐๐๐́๐๐๐๐, en ๐
๐๐๐ ๐๐๐๐๐๐๐, en ๐๐๐๐๐́, en ๐๐๐๐๐๐๐๐๐, en ๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐ et dans la gestion des risques.
Elle permet notamment de :

anticiper la demande ;

mieux organiser les ressources ;

prรฉvoir les risques ;

amรฉliorer la planification ;

prendre des dรฉcisions plus rationnelles.

๐จ̀ ๐๐๐๐๐๐๐
La ๐๐๐ ๐
๐ ๐ท๐๐๐๐๐๐ permet de modรฉliser le ๐๐๐๐๐๐ ๐
’๐́๐๐́๐๐๐๐๐๐๐ qui se produisent dans un intervalle donnรฉ, lorsque ces รฉvรฉnements sont rares ou relativement peu frรฉquents.

๐ณ๐๐ ๐
๐ ๐ท๐๐๐๐๐๐ = ๐๐๐๐๐๐๐ ๐
๐๐ ๐́๐๐́๐๐๐๐๐๐๐ ๐๐๐๐๐ ๐
๐๐๐ ๐๐ ๐๐๐๐๐ ๐๐ ๐๐ ๐๐๐๐๐๐ ๐๐๐๐.

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