Você está construindo uma rede Bayesiana completa para um conjunto de dados de transporte público. Uma variável discreta representa quantos minutos um passageiro espera por um ônibus; os ônibus chegam a cada 10 minutos e o tempo médio de espera observado é de 3 minutos. Qual distribuição a priori é a mais apropriada para esta variável discreta de tempo de espera?

A distribuição de Poisson é a mais apropriada porque modela o número de eventos (chegadas de ônibus) em um intervalo de tempo fixo, dado um tempo médio de ocorrência conhecido. Como os ônibus chegam a cada 10 minutos e o tempo médio de espera é de 3 minutos, isso se alinha com o cenário de eventos discretos ocorrendo em um período contínuo. A distribuição uniforme seria inadequada, pois implica que todos os tempos de espera dentro de um intervalo são igualmente prováveis, o que não é o caso aqui (tempos mais curtos são mais prováveis). A distribuição normal é para dados contínuos e simétricos em torno da média, o que não se encaixa em contagens de eventos discretos. A distribuição binomial é para o número de sucessos em um número fixo de tentativas, o que não se aplica ao tempo de espera por um ônibus.