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Estadística
“Distribución de probabilidad de poisson”
Nombre: Juan Bernardo García Aguirre
Grupo: 2
Sección: “C”
Carrera: Procesos industriales área de manufactura
Fecha: 21 de marzo del 2015
Lugar: Torreón, Coahuila; Mex.
Introducción:
Esta distribución es una de las más importantes distribuciones de variable
discreta. Sus principales aplicaciones hacen referencia a la modelización de
situaciones en las que nos interesa determinar el número de hechos de cierto tipo
que se pueden producir en un intervalo de tiempo o de espacio, bajo presupuestos
de aleatoriedad y ciertas circunstancias restrictivas. Otro de sus usos frecuentes
es la consideración límite de procesos dicotómicos reiterados un gran número de
veces si la probabilidad de obtener un éxito es muy pequeña.
Características:
En este tipo de experimentos los éxitos buscados son expresados por unidad de
área, tiempo, pieza, etc, etc,:
- # de defectos de una tela por m2
- # de aviones que aterrizan en un aeropuerto por día, hora, minuto, etc, etc.
- # de bacterias por cm2 de cultivo
- # de llamadas telefónicas a un conmutador por hora, minuto, etc, etc.
- # de llegadas de embarcaciones a un puerto por día, mes, etc, etc.
Para determinar la probabilidad de que ocurran x éxitos por unidad de tiempo,
área, o producto, la fórmula a utilizar sería:
dónde:
p(x, ) = probabilidad de que ocurran x éxitos, cuando el número promedio de
ocurrencia de ellos es 
 = media o promedio de éxitos por unidad de tiempo, área o producto
 = 2.718
x = variable que nos denota el número de éxitos que se desea que ocurra
Hay que hacer notar que en esta distribución el número de éxitos que ocurren por
unidad de tiempo, área o producto es totalmente al azar y que cada intervalo de
tiempo es independiente de otro intervalo dado, así como cada área es
independiente de otra área dada y cada producto es independiente de otro
producto dado.
!x
),x(p
x 




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Distribución de probabilidad de poisson

  • 1. Estadística “Distribución de probabilidad de poisson” Nombre: Juan Bernardo García Aguirre Grupo: 2 Sección: “C” Carrera: Procesos industriales área de manufactura Fecha: 21 de marzo del 2015 Lugar: Torreón, Coahuila; Mex.
  • 2. Introducción: Esta distribución es una de las más importantes distribuciones de variable discreta. Sus principales aplicaciones hacen referencia a la modelización de situaciones en las que nos interesa determinar el número de hechos de cierto tipo que se pueden producir en un intervalo de tiempo o de espacio, bajo presupuestos de aleatoriedad y ciertas circunstancias restrictivas. Otro de sus usos frecuentes es la consideración límite de procesos dicotómicos reiterados un gran número de veces si la probabilidad de obtener un éxito es muy pequeña. Características: En este tipo de experimentos los éxitos buscados son expresados por unidad de área, tiempo, pieza, etc, etc,: - # de defectos de una tela por m2 - # de aviones que aterrizan en un aeropuerto por día, hora, minuto, etc, etc. - # de bacterias por cm2 de cultivo - # de llamadas telefónicas a un conmutador por hora, minuto, etc, etc. - # de llegadas de embarcaciones a un puerto por día, mes, etc, etc. Para determinar la probabilidad de que ocurran x éxitos por unidad de tiempo, área, o producto, la fórmula a utilizar sería: dónde: p(x, ) = probabilidad de que ocurran x éxitos, cuando el número promedio de ocurrencia de ellos es   = media o promedio de éxitos por unidad de tiempo, área o producto  = 2.718 x = variable que nos denota el número de éxitos que se desea que ocurra Hay que hacer notar que en esta distribución el número de éxitos que ocurren por unidad de tiempo, área o producto es totalmente al azar y que cada intervalo de tiempo es independiente de otro intervalo dado, así como cada área es independiente de otra área dada y cada producto es independiente de otro producto dado. !x ),x(p x     