O Processo de Poisson é um modelo estocástico que descreve a ocorrência de eventos discretos em um intervalo de tempo fixo. As principais características incluem: 1. Eventos Independentes: A ocorrência de um evento não afeta a probabilidade de ocorrência de outro. 2. Taxa de Chegada: Os eventos ocorrem a uma taxa média constante, que é conhecida. 3. Distribuição de Poisson: O número de eventos em um intervalo de tempo fixo segue uma distribuição de Poisson, que pode ser expressa pela fórmula: \[ P(X = k) = \frac{e^{-\lambda} \lambda^k}{k!} \] onde \( \lambda \) é a taxa média de eventos e \( k \) é o número de eventos. 4. Tempo Entre Eventos: O tempo entre eventos segue uma distribuição exponencial, o que significa que é aleatório, mas a média é conhecida. Esse processo é amplamente utilizado em diversas áreas, como telecomunicações, filas de espera e análise de confiabilidade.