Sitze gerade an einer Aufgabe zur Zuverlässigkeitstechnik und komme bei der Modellwahl ins Schwimmen. Gegeben ist eine durchschnittliche Ereignisrate (z.B. Ausfälle pro Stunde), und gefragt ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Wartezeit bis zum nächsten Ereignis einen bestimmten Wert übersteigt.
Mein Problem: Ich weiß, dass beide Verteilungen über denselben Rate-Parameter Lambda zusammenhängen, aber ich erkenne in der Aufgabenstellung nicht zuverlässig, wann ich welche ansetzen muss. Soweit ich das verstanden habe:
- Poisson-Verteilung: Anzahl der Ereignisse in einem festen Zeitintervall (diskret)
- Exponentialverteilung: Zeit bis zum nächsten Ereignis (stetig)
Wenn in der Aufgabe aber von "Wahrscheinlichkeit für x Ereignisse in Zeitraum t" UND "Wartezeit bis zum nächsten Ereignis" in einem Rutsch gefragt wird, bin ich unsicher, ob ich beide Modelle anwenden soll oder ob eins davon eigentlich überflüssig ist. Gibt es da eine klare Faustregel oder Signalwörter, an denen ich das in der Aufgabenstellung festmachen kann, bevor ich mich in der Formel verheddere?