![]() 図1 ポアソン分布となるウェブ訪問者数の例題グラフ |
単位時間にλ人の訪問者があるウェブの場合、時刻0から時刻tの間に訪問者がx人である確率P(x)は次式に従う。 P(x) = {(λt)x/x!}・e-λt ・・・ (1) この確率分布をポアソン分布という。 連続する時間上で生起する事象を表すモデルとして、ポアソン過程があり、下記の条件を満足する。 @ 微小時間をΔtとするとき、任意の時刻tからt+Δtの間に事象生起する確率は、時刻tに無関係にλΔtであたえられる。ただしλは発生率と呼ばれる定数である。 A 時刻tからt+Δtの間に事象が2回以上生起する確率は、λΔtに比べて無視できる。 B 重複しない2つの区間における事象の生起は独立である。 μ=λtとおくと、(1)式は(2)式となる。 P(x) = (μx/x!)・e-μ ・・・ (2) (2)式は、μ人のウェブ訪問者がある場合、その時間内に来る訪問者数の確率分布である。エクセルのポアソン分布関数はこの(2)式にあたる。 ウェブ訪問者の場合、時間帯(曜日、昼夜等)によりλの値は変化するため完全なポアソン過程とは言いがたい。 パチンコで入賞した時、ある確率で特賞となる。設定された特賞確率値に基づき、コンピュータが乱数を発生させ制御しているため、完全なポアソン過程といえる。ただし、生起する時間ではなく入賞回数が対象となる。 ポアソン分布の平均E(X),分散E(X2)は次の式となる。 平均 E(X) = λt = μ 分散 E(X2) = λt = μ |
参考文献 工学のための確率・統計 北村隆一・堀智晴 編著 ポートフォリオ最適化と数理計画法 (シリーズ・金融工学の基礎) ビジネスマンのための「数字力」養成講座 (ディスカヴァー携書 20) 完全独習 統計学入門 |
エクセルには次のポアソン分布関連の関数があり、計算に利用できる。 @ n!= FACT(n) A 乗数計算 μx = μ^x B 指数計算 e-μ = EXP(-μ) C ポアソン分布関数 = POISSON(x,μ,false) falseがtrue の場合、x以下の確率となる。 訪問者が1分間に5人来るウェブの場合、1分間の訪問者がx人である確立分布の計算は図2となる。 ![]() 図2 エクセルを用いたポアソン分布の計算例 |
最初のウェブ訪問者が訪問する時間(t)は指数分布となる。同様に、再帰時間(一度訪問者が訪れてから次の訪問者が訪れるまでの時間)も指数分布となる。発生率λのポアソン過程の場合、指数分布は次式となる。 f(t) = λe-λt ・・・ (3) ただし、t ≧0 である。 指数分布の平均E(X),分散E(X2)は次の式となる。 平均 E(X) = 1/λ 分散 E(X2) = 1/λ2 |

発生率λ=5の場合、指数分布は図4のように計算できる。 ![]() 図4 エクセルを用いた指数分布の計算例 |
