« Back to Glossary Index
Tiếng AnhTiếng Việt
1-sample Poisson testKiểm định Poisson một mẫu
A hypothesis test of the mean and occurrence rate of a population that follows the Poisson distribution, which models the number of times an event occurs in a given amount of time, area, volume, or other finite observation space. Examples of Poisson processes include:Một kiểm định giả thuyết về giá trị trung bình và tỷ lệ xuất hiện của một quần thể tuân theo phân phối Poisson, mô hình hóa số lần một sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định, diện tích, khối lượng, hoặc không gian quan sát hữu hạn khác. Các ví dụ về quá trình Poisson bao gồm:
– The number of telephone calls a customer support center receives in one business day– Số cuộc gọi điện thoại mà trung tâm hỗ trợ khách hàng nhận được trong một ngày làm việc
– The number of scratches on a car hood– Số vết xước trên nắp capô xe hơi
– The blood count of a hospital patient, which counts the number of blood cells in a given volume of blood– Số lượng tế bào máu của một bệnh nhân bệnh viện, đếm số lượng tế bào máu trong một lượng máu nhất định
The test’s null hypothesis states that the mean (m) or rate (l) of a Poisson population is equal to a hypothesized value (H0: l = l0). The alternative hypothesis can be left-tailed (l < l0), right-tailed (l > l0), or two-tailed (l ≠ l0).Giả thuyết không của kiểm định cho biết rằng giá trị trung bình (m) hoặc tỷ lệ (l) của một quần thể Poisson bằng một giá trị giả định (H0: l = l0). Giả thuyết thay thế có thể là đuôi trái (l < l0), đuôi phải (l > l0), hoặc hai đuôi (l ≠ l0).
For example, if the number of calls to a call center is too great, many calls go unanswered and customer service declines. If the call center receives more than 30 calls per hour, the manager will recommend opening a second branch to handle the greater load. Because the number of calls per hour follows a Poisson distribution, the manager uses a 1-sample Poisson test with the following hypotheses:Ví dụ, nếu số lượng cuộc gọi đến một trung tâm cuộc gọi quá lớn, nhiều cuộc gọi không được trả lời và dịch vụ khách hàng suy giảm. Nếu trung tâm cuộc gọi nhận được hơn 30 cuộc gọi mỗi giờ, người quản lý sẽ đề xuất mở một chi nhánh thứ hai để xử lý tải trọng lớn hơn. Vì số cuộc gọi mỗi giờ tuân theo phân phối Poisson, người quản lý sử dụng kiểm định Poisson một mẫu với các giả thuyết sau:
H0: l = 30H0: l = 30
H1: l > 30H1: l > 30
The test calculates a p-value of 0.009, so the manager rejects the null hypothesis. She concludes that the call rate is greater than 30 per hour, and recommends opening a new office to handle the calls.Kiểm định tính toán được giá trị p-value là 0,009, vì vậy người quản lý bác bỏ giả thuyết không. Cô kết luận rằng tỷ lệ cuộc gọi lớn hơn 30 mỗi giờ, và đề xuất mở một văn phòng mới để xử lý các cuộc gọi.
1-sample Poisson test
« Quay lại danh mục
Contact Me on Zalo