Bir toplu taşıma veri kümesi için tam bir Bayes ağı oluşturuyorsunuz. Ayrık değişkenlerden biri, bir yolcunun otobüs bekleme süresini (dakika cinsinden) temsil ediyor; otobüsler her 10 dakikada bir geliyor ve gözlemlenen ortalama bekleme süresi 3 dakika. Bu ayrık bekleme süresi değişkeni için en uygun önsel dağılım hangisidir?

Doğru cevap Poisson dağılımıdır. Poisson dağılımı, belirli bir zaman aralığında veya mekanda meydana gelen olay sayısını modellemek için kullanılır. Bu senaryoda, otobüs bekleme süresi (dakika cinsinden) ayrık bir değişken olup, belirli bir zaman diliminde (örneğin, 10 dakikalık otobüs geliş aralığı içinde) meydana gelen "olayları" (bekleme süresi birimlerini) temsil eder. Ortalama bekleme süresi (3 dakika) Poisson dağılımının lambda parametresi olarak kullanılabilir. Diğer seçenekler neden yanlış: Uniform dağılım: Tüm sonuçların eşit olasılığa sahip olduğu durumlar için uygundur, ancak bekleme süreleri genellikle eşit olasılıklı değildir (örneğin, 0 dakika bekleme ile 9 dakika bekleme olasılığı farklıdır). Normal dağılım: Sürekli veriler için kullanılır ve genellikle simetrik bir çan eğrisi şeklindedir. Bekleme süresi ayrık ve sıfırdan küçük olamaz. Binomial dağılım: Belirli sayıda denemede (n) belirli bir olayın (k) başarı sayısını modellemek için kullanılır ve her denemenin iki olası sonucu vardır. Bekleme süresi bir "başarı/başarısızlık" denemesi değildir.