La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio cuando dichos eventos son aleatorios e independientes. Se aplica a fenómenos como el número de autos que pasan por un punto, errores ortográficos en una página, o llamadas telefónicas por minuto. La distribución depende de un parámetro λ que representa la tasa promedio de ocurrencia de eventos.
Este documento proporciona una introducción a la distribución de Poisson. Explica que es una distribución de probabilidad discreta que modela el número de eventos que ocurren en intervalos de tiempo o espacio fijos cuando los eventos son aleatorios e independientes entre sí. Presenta las propiedades y criterios que definen esta distribución, como que la probabilidad de ocurrencia de cada evento sea constante. También incluye ejemplos y tablas de probabilidad de Poisson, así como aplicaciones como el número de accidentes en una mina o productos defectuosos en una f
Este documento resume la distribución de Poisson. Explica que se utiliza para eventos aleatorios donde no se conoce el número total de resultados posibles. Presenta las propiedades de un experimento de Poisson, como que la probabilidad de ocurrencia es la misma para cualquier intervalo de la misma magnitud y que la ocurrencia en un intervalo es independiente de otros. También define la función de probabilidad de Poisson y explica que la media y la varianza son iguales. Finalmente, presenta ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando esta distribución.
1) La probabilidad de Poisson describe eventos aleatorios independientes que ocurren continuamente en el tiempo o espacio. 2) Un proceso de Poisson implica eventos aleatorios que ocurren en intervalos continuos de tiempo o regiones. 3) La distribución de Poisson se aplica cuando se realizan muchos experimentos binomiales con una probabilidad de éxito baja y un número grande de pruebas.
Este documento describe la distribución de Poisson y cómo se usa para calcular la probabilidad de sucesos aleatorios discretos. Explica que la distribución de Poisson se aplica cuando los eventos son impredecibles, independientes y ocurren con baja frecuencia dentro de un intervalo de muestra grande. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular la probabilidad, promedio, varianza y desviación estándar usando esta distribución.
La distribución de Poisson se utiliza para modelar sucesos aleatorios donde el número promedio de ocurrencias por unidad de tiempo, área o volumen es conocido. Fue desarrollada por Simeón Poisson en el siglo XIX. Se aplica cuando la probabilidad de un evento es pequeña pero el número de oportunidades es grande. Proporciona la probabilidad de que ocurran cierto número de sucesos dados los valores de la media λ.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para eventos aleatorios con resultados discretos y baja probabilidad. Detalla las propiedades como que la probabilidad de éxito es constante y eventos son independientes. Proporciona ejemplos como llegada de clientes o accidentes. Finalmente, compara la distribución de Poisson con la binomial cuando la muestra es grande y probabilidad baja.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos eventos al azar en intervalos de tiempo, área o volumen fijos. Se aplica cuando el número de ensayos es grande y la probabilidad de éxito en cada uno es baja. La función de probabilidad de Poisson depende de la tasa promedio de ocurrencia de eventos y el número de eventos observados. La media y la varianza de una distribución de Poisson son iguales a su parámetro de tasa promedio.
La distribución de Poisson describe procesos aleatorios donde los eventos ocurren con baja probabilidad en intervalos de tiempo, área o volumen. Se utiliza para calcular la probabilidad de que ocurran k eventos dados los parámetros λ y n. La media y varianza de una distribución de Poisson son iguales a λ.
Este documento proporciona una introducción a la distribución de Poisson. Explica que es una distribución de probabilidad discreta que modela el número de eventos que ocurren en intervalos de tiempo o espacio fijos cuando los eventos son aleatorios e independientes entre sí. Presenta las propiedades y criterios que definen esta distribución, como que la probabilidad de ocurrencia de cada evento sea constante. También incluye ejemplos y tablas de probabilidad de Poisson, así como aplicaciones como el número de accidentes en una mina o productos defectuosos en una f
Este documento resume la distribución de Poisson. Explica que se utiliza para eventos aleatorios donde no se conoce el número total de resultados posibles. Presenta las propiedades de un experimento de Poisson, como que la probabilidad de ocurrencia es la misma para cualquier intervalo de la misma magnitud y que la ocurrencia en un intervalo es independiente de otros. También define la función de probabilidad de Poisson y explica que la media y la varianza son iguales. Finalmente, presenta ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando esta distribución.
1) La probabilidad de Poisson describe eventos aleatorios independientes que ocurren continuamente en el tiempo o espacio. 2) Un proceso de Poisson implica eventos aleatorios que ocurren en intervalos continuos de tiempo o regiones. 3) La distribución de Poisson se aplica cuando se realizan muchos experimentos binomiales con una probabilidad de éxito baja y un número grande de pruebas.
Este documento describe la distribución de Poisson y cómo se usa para calcular la probabilidad de sucesos aleatorios discretos. Explica que la distribución de Poisson se aplica cuando los eventos son impredecibles, independientes y ocurren con baja frecuencia dentro de un intervalo de muestra grande. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular la probabilidad, promedio, varianza y desviación estándar usando esta distribución.
La distribución de Poisson se utiliza para modelar sucesos aleatorios donde el número promedio de ocurrencias por unidad de tiempo, área o volumen es conocido. Fue desarrollada por Simeón Poisson en el siglo XIX. Se aplica cuando la probabilidad de un evento es pequeña pero el número de oportunidades es grande. Proporciona la probabilidad de que ocurran cierto número de sucesos dados los valores de la media λ.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para eventos aleatorios con resultados discretos y baja probabilidad. Detalla las propiedades como que la probabilidad de éxito es constante y eventos son independientes. Proporciona ejemplos como llegada de clientes o accidentes. Finalmente, compara la distribución de Poisson con la binomial cuando la muestra es grande y probabilidad baja.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos eventos al azar en intervalos de tiempo, área o volumen fijos. Se aplica cuando el número de ensayos es grande y la probabilidad de éxito en cada uno es baja. La función de probabilidad de Poisson depende de la tasa promedio de ocurrencia de eventos y el número de eventos observados. La media y la varianza de una distribución de Poisson son iguales a su parámetro de tasa promedio.
La distribución de Poisson describe procesos aleatorios donde los eventos ocurren con baja probabilidad en intervalos de tiempo, área o volumen. Se utiliza para calcular la probabilidad de que ocurran k eventos dados los parámetros λ y n. La media y varianza de una distribución de Poisson son iguales a λ.
La distribución de Poisson describe eventos aleatorios donde la probabilidad de que ocurra un evento es pequeña pero el número total de intentos es grande. Se usa para modelar procesos como llamadas telefónicas, llegada de pacientes a hospitales, accidentes viales, y defectos en productos. La distribución depende de un parámetro λ que representa el número promedio de eventos. La probabilidad de x eventos es P(x|λ) = λx e-λ/x!.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para modelar el número de eventos aleatorios que ocurren en un período de tiempo o espacio fijo cuando los eventos ocurren con una tasa media conocida de forma independiente. Detalla las características clave de la distribución de Poisson como su función de probabilidad, esperanza y varianza. También proporciona ejemplos para ilustrar cómo se puede aplicar la distribución de Poisson para calcular probabilidades.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de eventos aleatorios e independientes que ocurren con baja frecuencia en intervalos de tiempo, área o volumen. Se utiliza para calcular la probabilidad de sucesos como accidentes, defectos de producción, llamadas telefónicas u otros eventos impredecibles. La distribución depende de un solo parámetro, la media λ, que representa el número esperado de ocurrencias del evento.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica sus fórmulas y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando cada distribución.
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomialPao Aldaco
Este documento presenta una comparación entre las distribuciones binomial y Poisson. La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito/fracaso) donde la probabilidad y el número de ensayos son constantes. La distribución de Poisson describe el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o área, donde la media de eventos es constante e independiente entre intervalos. El documento también incluye ejemplos y soluciones de problemas utilizando ambas distribuciones.
Problemas de distribución binomial, poisson y exponencialJavier Chavez
El resumen analiza un estudio realizado sobre la situación vehicular de autos en un estacionamiento, donde se clasificaron en 7 categorías. Se presentan 3 problemas utilizando diferentes distribuciones de probabilidad (Binomial, Poisson y Exponencial) basados en los datos del estudio.
Este documento presenta el desarrollo de 39 ejercicios sobre variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Los objetivos son identificar las variables de cada ejercicio y aplicar las fórmulas correctas para resolverlos, realizando cada paso. Los ejercicios cubren temas como funciones de probabilidad, valor esperado y varianza.
Este documento describe las distribuciones binomial y Poisson. Explica que la distribución binomial modela experimentos con sucesos discretos independientes con probabilidad constante, mientras que la distribución de Poisson se aplica a eventos aleatorios e impredecibles. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular probabilidades usando ambas distribuciones.
probabilidad de Poisson y Bernoulli, y su comparación.Belen Dominguez
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran cierta cantidad de eventos en un período de tiempo, cuando dichos eventos son independientes y ocurren con baja frecuencia. Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson en 1838. La distribución de Bernoulli modela la probabilidad de éxito o fracaso en un único experimento binario.
Este documento contiene información sobre un alumno llamado Cesar Jesús Estrada Escobedo que cursa la materia de Estadística en el 2do Cuatrimestre de la Sección A con el maestro Gerardo Edgar Mata Ortiz. Luego presenta conceptos sobre las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Poisson y Gamma. Finalmente incluye ejercicios de aplicación sobre estas distribuciones.
Las distribuciones binomial y Poisson describen experimentos con resultados discretos. La distribución binomial se usa cuando hay dos posibles resultados en cada prueba independiente, como defectuoso/no defectuoso, con probabilidades constantes. La distribución de Poisson se usa cuando los resultados son eventos que ocurren en intervalos de tiempo, área u otro factor, como defectos por metro cuadrado o llamadas telefónicas por hora. Ambas distribuciones tienen fórmulas para calcular la probabilidad de posibles resultados.
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con una probabilidad fija p de éxito. La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran x eventos en un período de tiempo, área o producto, cuando el número promedio de ocurrencias es l. Ambas distribuciones son importantes en estadística pero la de Poisson es más adecuada para eventos raros con pequeñas probabilidades.
Este documento resume las características principales de tres distribuciones de probabilidad:
1) La distribución normal, descrita por Gauss, que tiene forma de campana y depende de los parámetros media y desviación estándar.
2) La distribución binomial, que modela experimentos con dos resultados posibles y probabilidad constante.
3) La distribución de Poisson, que describe eventos aleatorios en el tiempo o espacio con probabilidad proporcional al intervalo.
El documento presenta definiciones y ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como la regla de Laplace, teorema de Bayes, distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, geométrica, binomial negativa e hipergeométrica. Explica conceptos clave como espacio muestral, probabilidad condicional, independencia estadística y cómo aplicar fórmulas matemáticas para calcular probabilidades en diferentes escenarios.
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos resultados posibles, llamados éxito y fracaso, con probabilidades constantes p y q=1-p, respectivamente. Un ejemplo es lanzar una moneda, donde p es la probabilidad de cara. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo, cuando la probabilidad de cada evento es baja e independiente de los demás. La distribución normal describe fenómenos que tienden a agruparse alrededor de una media, tomando valores en un rango continuo de forma simétrica.
Diferencias y similitudes de la distribución de probabilidad de poisson y ber...aaalexaaandraaa
Este documento compara las distribuciones de probabilidad de Poisson y Bernoulli. La distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia fija de ensayos Bernoulli independientes con probabilidad constante de éxito, mientras que la distribución de Poisson mide el número de eventos que ocurren en un continuo de tiempo o espacio con densidad constante de eventos. Ambas distribuciones describen procesos estocásticos independientes, pero difieren en si los ensayos u observaciones son discretas o continuas.
El documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial y geométrica. Incluye ejemplos y ejercicios sobre el cálculo de probabilidades utilizando estas distribuciones, como determinar la probabilidad de defectos en libros, fallas en generadores, y conteos de partículas gamma u otros eventos.
El documento resume las características de las distribuciones de probabilidad discreta más importantes como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que una variable aleatoria discreta solo puede tomar valores enteros de un conjunto finito o infinito numerable. Luego describe cada distribución, incluyendo sus fórmulas y cómo aplicarlas para calcular probabilidades en diferentes ejemplos.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo si estos ocurren a una tasa promedio conocida de forma independiente. Luego detalla algunos usos comunes como modelar llegadas de clientes o llamadas telefónicas. Finalmente, provee ejemplos y condiciones para cuando se aplica esta distribución.
El documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para eventos aleatorios con probabilidad constante en segmentos de tiempo, área o volumen definidos. Detalla las propiedades de la distribución de Poisson y cómo calcular la probabilidad de resultados discretos usando la función de probabilidad de Poisson.
Variables aleatorias distribucion binomial y poissonRuben Maldonado
Este documento presenta información sobre variables aleatorias discretas y continuas, la distribución binomial y la distribución de Poisson. La distribución binomial describe experimentos con dos resultados posibles como lanzar una moneda múltiples veces. La distribución de Poisson se aplica cuando los eventos ocurren al azar en intervalos de tiempo, área o volumen y la probabilidad de éxito es baja. El documento proporciona ejemplos y fórmulas para calcular la probabilidad de resultados usando estas distribuciones.
Simeón Dennis Poisson fue un matemático francés que desarrolló la distribución de Poisson en el siglo XIX. La distribución de Poisson describe procesos aleatorios donde los eventos ocurren con una tasa constante y son independientes entre sí, como las llamadas telefónicas que recibe un negocio en un día. Se utiliza comúnmente cuando la probabilidad de un evento es baja pero el número total de posibles resultados es grande.
La distribución de Poisson describe eventos aleatorios donde la probabilidad de que ocurra un evento es pequeña pero el número total de intentos es grande. Se usa para modelar procesos como llamadas telefónicas, llegada de pacientes a hospitales, accidentes viales, y defectos en productos. La distribución depende de un parámetro λ que representa el número promedio de eventos. La probabilidad de x eventos es P(x|λ) = λx e-λ/x!.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para modelar el número de eventos aleatorios que ocurren en un período de tiempo o espacio fijo cuando los eventos ocurren con una tasa media conocida de forma independiente. Detalla las características clave de la distribución de Poisson como su función de probabilidad, esperanza y varianza. También proporciona ejemplos para ilustrar cómo se puede aplicar la distribución de Poisson para calcular probabilidades.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de eventos aleatorios e independientes que ocurren con baja frecuencia en intervalos de tiempo, área o volumen. Se utiliza para calcular la probabilidad de sucesos como accidentes, defectos de producción, llamadas telefónicas u otros eventos impredecibles. La distribución depende de un solo parámetro, la media λ, que representa el número esperado de ocurrencias del evento.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica sus fórmulas y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando cada distribución.
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomialPao Aldaco
Este documento presenta una comparación entre las distribuciones binomial y Poisson. La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito/fracaso) donde la probabilidad y el número de ensayos son constantes. La distribución de Poisson describe el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o área, donde la media de eventos es constante e independiente entre intervalos. El documento también incluye ejemplos y soluciones de problemas utilizando ambas distribuciones.
Problemas de distribución binomial, poisson y exponencialJavier Chavez
El resumen analiza un estudio realizado sobre la situación vehicular de autos en un estacionamiento, donde se clasificaron en 7 categorías. Se presentan 3 problemas utilizando diferentes distribuciones de probabilidad (Binomial, Poisson y Exponencial) basados en los datos del estudio.
Este documento presenta el desarrollo de 39 ejercicios sobre variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Los objetivos son identificar las variables de cada ejercicio y aplicar las fórmulas correctas para resolverlos, realizando cada paso. Los ejercicios cubren temas como funciones de probabilidad, valor esperado y varianza.
Este documento describe las distribuciones binomial y Poisson. Explica que la distribución binomial modela experimentos con sucesos discretos independientes con probabilidad constante, mientras que la distribución de Poisson se aplica a eventos aleatorios e impredecibles. Proporciona ejemplos y fórmulas para calcular probabilidades usando ambas distribuciones.
probabilidad de Poisson y Bernoulli, y su comparación.Belen Dominguez
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran cierta cantidad de eventos en un período de tiempo, cuando dichos eventos son independientes y ocurren con baja frecuencia. Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson en 1838. La distribución de Bernoulli modela la probabilidad de éxito o fracaso en un único experimento binario.
Este documento contiene información sobre un alumno llamado Cesar Jesús Estrada Escobedo que cursa la materia de Estadística en el 2do Cuatrimestre de la Sección A con el maestro Gerardo Edgar Mata Ortiz. Luego presenta conceptos sobre las distribuciones de Bernoulli, Binomial, Poisson y Gamma. Finalmente incluye ejercicios de aplicación sobre estas distribuciones.
Las distribuciones binomial y Poisson describen experimentos con resultados discretos. La distribución binomial se usa cuando hay dos posibles resultados en cada prueba independiente, como defectuoso/no defectuoso, con probabilidades constantes. La distribución de Poisson se usa cuando los resultados son eventos que ocurren en intervalos de tiempo, área u otro factor, como defectos por metro cuadrado o llamadas telefónicas por hora. Ambas distribuciones tienen fórmulas para calcular la probabilidad de posibles resultados.
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes con una probabilidad fija p de éxito. La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran x eventos en un período de tiempo, área o producto, cuando el número promedio de ocurrencias es l. Ambas distribuciones son importantes en estadística pero la de Poisson es más adecuada para eventos raros con pequeñas probabilidades.
Este documento resume las características principales de tres distribuciones de probabilidad:
1) La distribución normal, descrita por Gauss, que tiene forma de campana y depende de los parámetros media y desviación estándar.
2) La distribución binomial, que modela experimentos con dos resultados posibles y probabilidad constante.
3) La distribución de Poisson, que describe eventos aleatorios en el tiempo o espacio con probabilidad proporcional al intervalo.
El documento presenta definiciones y ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como la regla de Laplace, teorema de Bayes, distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, geométrica, binomial negativa e hipergeométrica. Explica conceptos clave como espacio muestral, probabilidad condicional, independencia estadística y cómo aplicar fórmulas matemáticas para calcular probabilidades en diferentes escenarios.
La distribución de Bernoulli describe experimentos con dos resultados posibles, llamados éxito y fracaso, con probabilidades constantes p y q=1-p, respectivamente. Un ejemplo es lanzar una moneda, donde p es la probabilidad de cara. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios que ocurren en un intervalo, cuando la probabilidad de cada evento es baja e independiente de los demás. La distribución normal describe fenómenos que tienden a agruparse alrededor de una media, tomando valores en un rango continuo de forma simétrica.
Diferencias y similitudes de la distribución de probabilidad de poisson y ber...aaalexaaandraaa
Este documento compara las distribuciones de probabilidad de Poisson y Bernoulli. La distribución binomial mide el número de éxitos en una secuencia fija de ensayos Bernoulli independientes con probabilidad constante de éxito, mientras que la distribución de Poisson mide el número de eventos que ocurren en un continuo de tiempo o espacio con densidad constante de eventos. Ambas distribuciones describen procesos estocásticos independientes, pero difieren en si los ensayos u observaciones son discretas o continuas.
El documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Poisson, binomial y geométrica. Incluye ejemplos y ejercicios sobre el cálculo de probabilidades utilizando estas distribuciones, como determinar la probabilidad de defectos en libros, fallas en generadores, y conteos de partículas gamma u otros eventos.
El documento resume las características de las distribuciones de probabilidad discreta más importantes como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que una variable aleatoria discreta solo puede tomar valores enteros de un conjunto finito o infinito numerable. Luego describe cada distribución, incluyendo sus fórmulas y cómo aplicarlas para calcular probabilidades en diferentes ejemplos.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo si estos ocurren a una tasa promedio conocida de forma independiente. Luego detalla algunos usos comunes como modelar llegadas de clientes o llamadas telefónicas. Finalmente, provee ejemplos y condiciones para cuando se aplica esta distribución.
El documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para eventos aleatorios con probabilidad constante en segmentos de tiempo, área o volumen definidos. Detalla las propiedades de la distribución de Poisson y cómo calcular la probabilidad de resultados discretos usando la función de probabilidad de Poisson.
Variables aleatorias distribucion binomial y poissonRuben Maldonado
Este documento presenta información sobre variables aleatorias discretas y continuas, la distribución binomial y la distribución de Poisson. La distribución binomial describe experimentos con dos resultados posibles como lanzar una moneda múltiples veces. La distribución de Poisson se aplica cuando los eventos ocurren al azar en intervalos de tiempo, área o volumen y la probabilidad de éxito es baja. El documento proporciona ejemplos y fórmulas para calcular la probabilidad de resultados usando estas distribuciones.
Simeón Dennis Poisson fue un matemático francés que desarrolló la distribución de Poisson en el siglo XIX. La distribución de Poisson describe procesos aleatorios donde los eventos ocurren con una tasa constante y son independientes entre sí, como las llamadas telefónicas que recibe un negocio en un día. Se utiliza comúnmente cuando la probabilidad de un evento es baja pero el número total de posibles resultados es grande.
Modulo sobre la distribucion de poissonl por wallter lopezMargarita Lasso
Este documento presenta la distribución de Poisson. Explica que se usa para modelar eventos aleatorios con una probabilidad constante de ocurrencia. Define la función de probabilidad de Poisson y muestra ejemplos de su cálculo usando tablas y calculadoras. También cubre el cálculo de la media y varianza, que son iguales al parámetro λ en una distribución de Poisson.
Modulo Sobre La Distribucion de Poissonl por Wallter Lopez.pptssuser85482b
Este documento presenta la distribución de Poisson. Explica que se usa para modelar eventos aleatorios e independientes que ocurren a una tasa constante. Detalla la función de probabilidad de Poisson y cómo calcular la media y varianza. Incluye ejemplos y tablas de probabilidad de Poisson para resolver problemas.
Este documento compara la distribución binomial y Poisson. La distribución binomial analiza eventos con dos posibles resultados, mientras que la distribución Poisson analiza el número promedio de eventos que ocurren en un período de tiempo. A medida que el número de pruebas aumenta en la distribución binomial, la distribución se aproxima a la distribución Poisson. El documento proporciona ejemplos numéricos para ilustrar ambas distribuciones.
Este documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad continuas como la gamma, exponencial y Weibull. Describe sus usos, gráficas y provee ejemplos para cada una. La distribución gamma modela la suma de variables independientes distribuidas exponencialmente, mientras que la exponencial describe procesos donde se analiza el tiempo hasta que ocurre un evento.
Este documento describe diferentes distribuciones de probabilidad continua, incluyendo la distribución Gamma, Exponencial, Erlang y Weibull. Define cada distribución, incluyendo sus funciones de densidad, media, varianza y aplicaciones. También incluye ejemplos y ejercicios para cada distribución.
Este documento presenta información sobre diferentes distribuciones de probabilidad como la normal, binomial, de Poisson y sus características. Explica que la distribución normal es importante para modelar fenómenos naturales y que sigue la curva de Gauss. También describe las características de la distribución binomial como el número de ensayos n y la probabilidad de éxito p. Finalmente, indica que la distribución de Poisson se aplica cuando n es grande y p es pequeña en una distribución binomial.
La distribución de La distribución de PoissonPoisson.pptxZack Jmnz Sls
Concepto: La distribución de Poisson se emplea para describir varios procesos, entre otros la distribución de las llamadas telefónicas que llagan a un conmutador, la demanda (necesidades) de servicios en una institución asistencial por parte de los pacientes, los arribos de los camiones y automóviles a la caseta de cobro y el número de accidentes en un cruce.
Ejemplos de la utilidad:
La llegada de un cliente al negocio durante una hora.
Las llamadas telefónicas que se reciben en un día.
Los defectos en manufactura de papel por cada metro producido.
Los envases llenados fuera de los límites por cada 100 galones de producto terminado.
Número de fallas en la superficie de una cerámica rectangular.
Número de bacterias en un volumen de un m3 de agua.
Número de accidentes de trabajo que ocurren en una fábrica durante una semana.
Complemento Del concepto:
La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que se aplica a las ocurrencias de algún suceso durante un intervalo especifico. La variable aleatoria x es el número de ocurrencias de un suceso en un intervalo
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones estadísticas, incluyendo: 1) la distribución normal, que tiene forma de campana y se utiliza para modelar muchos fenómenos naturales; 2) la distribución binomial, que describe experimentos con dos resultados posibles; y 3) la distribución de Poisson, que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio.
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones estadísticas, incluyendo: 1) la distribución normal, que tiene forma de campana y se utiliza para modelar muchos fenómenos naturales; 2) la distribución binomial, que describe experimentos con dos resultados posibles; y 3) la distribución de Poisson, que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio.
La distribución binomial describe experimentos con dos resultados posibles (éxito/fracaso) donde la probabilidad de éxito es constante en cada prueba. Se representa como B(n, p) donde n es el número de pruebas e p la probabilidad de éxito. La distribución de Poisson modela el número de eventos aleatorios en un intervalo, como defectos por metro cuadrado o llamadas por minuto, cuando la probabilidad de cada evento es pequeña. Ambas distribuciones se usan para calcular la probabilidad de resultados discretos cuando los sucesos son independientes.
Este documento presenta una introducción a las variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Explica las diferencias entre variables aleatorias discretas y continuas, y describe varias distribuciones de probabilidad discretas como la binomial, geométrica, hipergeométrica y de Poisson. También cubre conceptos clave como el valor esperado y la varianza. Finalmente, introduce la distribución uniforme continua.
Este documento presenta conceptos básicos sobre probabilidad y distribuciones de probabilidad. Define variables aleatorias discretas y continuas, y describe distribuciones discretas como la binomial, geométrica, hipergeométrica y Poisson. También cubre distribuciones continuas como la uniforme, normal, exponencial y t-student. Finalmente, presenta un estudio de caso sobre el uso de la distribución normal para evaluar los resultados de una prueba de depresión administrada a personas sin hogar.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución gamma, exponencial, Erlang y Weibull. Explica las funciones de densidad de probabilidad de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar su uso en problemas de ingeniería y ciencias.
Procesos industriales área manufacturaYovana Marin
Este documento proporciona información sobre varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Define cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar sus características y cómo se pueden usar para modelar diferentes tipos de datos.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad discreta binomial y de Poisson. La distribución binomial modela experimentos con dos resultados posibles (éxito/fracaso) y probabilidades constantes. La distribución de Poisson modela el número de eventos que ocurren en intervalos de tiempo o espacio, donde la probabilidad de un evento es proporcional al intervalo y los eventos son independientes. Ambas distribuciones tienen propiedades como la media y varianza que pueden usarse para calcular probabilidades.
Este documento describe las distribuciones de probabilidad discretas y continuas más importantes. Explica que una distribución de probabilidad describe los posibles valores de una variable aleatoria y puede ser discreta, cuando la variable toma valores enteros de un conjunto finito, o continua, cuando puede tomar cualquier valor real. Luego detalla las distribuciones binomial, de Poisson, normal, exponencial y ofrece ejemplos de cada una.
Este documento proporciona una introducción a las distribuciones de probabilidad. Explica que una distribución de probabilidad lista los valores posibles de una variable aleatoria y sus probabilidades asociadas. Describe dos tipos principales de distribuciones: discretas, donde la variable toma valores separados, y continuas. Luego, ofrece ejemplos detallados de las distribuciones binomial, de Poisson y hipergeométrica, incluidos cálculos de probabilidades.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad especiales como la distribución binomial, de Poisson y normal. Explica las características de cada distribución y cómo se pueden usar para modelar diferentes tipos de experimentos aleatorios. También discute cómo el tamaño de la muestra afecta la aproximación a la distribución normal y cómo calcular el tamaño de muestra mínimo necesario para estimar parámetros poblacionales con un cierto nivel de confianza.
2. La Distribución de Poisson
La Distribución de Poisson es una distribución
de probabilidad discreta que expresa, a partir
de una frecuencia de ocurrencia media, la
probabilidad que ocurra un determinado
número de eventos durante cierto periodo de
tiempo.
2
3. La Distribución de Poisson
La
distribución de Poisson se aplica a varios fenómenos
discretos de la naturaleza (esto es, aquellos fenómenos que
ocurren 0, 1, 2, 3,... veces durante un periodo definido de
tiempo o en un área determinada) cuando la probabilidad de
ocurrencia del fenómeno es constante en el tiempo o el
espacio. Ejemplos de estos eventos que pueden ser modelados
por la distribución de Poisson incluyen:
4. La Distribución de Poisson
El
número de autos que pasan a través de un cierto punto en
una ruta (suficientemente distantes de los semáforos) durante
un periodo definido de tiempo.
El número de errores de ortografía que uno comete al escribir
una única página.
El número de llamadas telefónicas en una central telefónica
por minuto.
El número de animales muertos encontrados por unidad de
longitud de ruta.
El número de mutaciones de determinada cadena de ADN
después de cierta cantidad de radiación.
5. Utilidad
La distribución de Poisson se utiliza en situaciones donde los sucesos son
impredecibles o de ocurrencia aleatoria. En otras palabras no se sabe el total de
posibles resultados.
Permite determinar la probabilidad de ocurrencia de un suceso con resultado
discreto.
Es muy útil cuando la muestra o segmento n es grande y la probabilidad de exitos
p es pequeña.
Se utiliza cuando la probabilidad del evento que nos interesa se distribuye dentro
de un segmento n dado como por ejemplo distancia, área, volumen o tiempo
definido.
6. Ejemplos de la
utilidad
La llegada de un cliente al negocio durante una hora.
Las llamadas telefónicas que se reciben en un día.
Los defectos en manufactura de papel por cada metro producido.
Los envases llenados fuera de los límites por cada 100 galones de
producto terminado.
La distribución de Poisson se emplea
para describir procesos con un elemento
en común, pueden ser descritos por una
variable aleatoria discreta.
7. Propiedades de un
proceso de Poisson
1.
La probabilidad de observar exactamente un éxito en el
segmento o tamaño de muestra n es constante.
2.
El evento debe considerarse un suceso raro.
3.
El evento debe ser aleatorio e independiente de otros eventos.
Si repetimos el experimento n veces
podemos obtener resultados para la
construcción de la distribución de
Poisson.
8. La distribución de Poisson
•
La distribución de probabilidad de Poisson es un ejemplo de
distribución de probabilidad discreta.
•
La distribución de Poisson parte de la distribución binomial.
•
Cuando en una distribución binomial se realiza el experimento
muchas veces, la muestra n es grande y la probabilidad de éxito p
en cada ensayo es baja, es aquí donde aplica el modelo de
distribución de Poisson.
Se tiene que cumplir que:
p < 0.10
p * n < 10
9. La función P (x =k)
A continuación veremos la función de probabilidad de la
distribución de Poisson.
Donde:
P(X=K) es la probabilidad de ocurrencia cuando la variable discreta X toma
un valor finito k.
λ = Lambda es la ocurrencia promedio por unidad (tiempo, volumen, área,
etc.). Es igual a p por el segmento dado. La constante e tiene un valor
aproximado de 2.711828
K es el número de éxitos por unidad
10. Ejemplo1 de la funci ón
F (x =k )
La probabilidad de que haya un accidente en una compañía de manufactura
es de 0.02 por cada día de trabajo. Si se trabajan 300 días al año, ¿cuál es la
probabilidad de tener 3 accidentes?
Como la probabilidad p es menor que 0.1, y el producto n * p es menor que
10 (300 * 0.02 = 6), entonces, aplicamos el modelo de distribución de
Poisson:
Al realizar el cómputo tenemos que P(x = 3) = 0.0892
Por lo tanto, la probabilidad de tener 3 accidentes laborales en 300 días de
trabajo es de 8.9%.
11. Ejemplo 2 de la funci ón
F(x =k )
La probabilidad de que un producto salga defectuoso es de 0.012. ¿Cuál es
la probabilidad de que entre 800 productos ya fabricados hayan 5
defectuosos?
En este ejemplo vemos nuevamente la probabilidad p menor que 0.1, y el
producto n * p menor que 10, por lo que aplicamos el modelo de
distribución de Poisson:
El resultado es P (x = 5) = 0.04602
Por lo tanto, la probabilidad de que haya 5 productos defectuosos entre 800
recién producidos es de 4.6%.
12. Tabla s de probabilidad de
Poisson
Utilizando la tabla de probabilidad de Poisson se pueden resolver los ejemplos
anteriores.
Para esto, usted debe saber los valores X y λ.
X es el número de éxitos que buscamos. Este es el valor K.
λ es el número promedio de ocurrencias por unidad (tiempo, volumen, área, etc.).
Se consigue multiplicando a p por el segmento dado n.
Del ejemplo 1:
λ = 0.02 * 300 = 6
Del ejemplo 2:
λ = 0.012 * 800 = 9.6
16. La Distribución de Poisson
La Distribución de Poisson tiene una propiedad
cuyas consecuencias son muy importantes
para el Control Estadístico de Procesos.
16
17. La Distribución de Poisson
Supongamos que se tienen m variables aleatorias
de Poisson:
Variable
x1
λ1
x2
λ2
x3
Parámetro
λ3
...
xm
λm
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18. La Distribución de Poisson
Si w es una combinación lineal de tales
variables:
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19. La Distribución de Poisson
Entonces w es una variable aleatoria de Poisson
con parámetro:
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20. La Distribución de Poisson
Esto es muy importante porque podemos
imaginar el producto fabricado por un proceso
(Una licuadora, una computadora, un televisor,
etc.) como una superficie en la que se pueden
producir múltiples defectos, y donde el número
de cada tipo de defecto es una variable aleatoria
de Poisson.
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21. La Distribución de Poisson
Entonces, la propiedad mencionada nos permite
tratar la suma de todos los tipos de defectos
como una variable aleatoria de Poisson. Esto se
utiliza para el control del Número de Defectos
en un producto.
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22. La Distribución de Poisson
Supongamos ahora que tenemos un gran lote de
artefactos, por ejemplo licuadoras. Tomamos una
muestra de m = 5 unidades y medimos el número
total de defectos en las 5 unidades.
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23. La Distribución de Poisson
Si obtuvimos x1, x2, x3, ... xm defectos en cada
unidad, el número total de defectos será:
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24. La Distribución de Poisson
El número promedio de defectos por unidad
será:
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25. La Distribución de Poisson
y es una variable aleatoria discreta que puede
tomar valores 0, 1/m, 2/m, 3/m, ..., etc. ¿Cuál
es la varianza de y?
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29. La Distribución de Poisson
Este es un importante resultado que se utilizará
para calcular la varianza en los Graficos U.
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30. Referencias
Recopilado el 25 de mayo 2012 de Guerriero V.. Power Law Distribution: Method of
Multi-scale Inferential Statistics». J. Mod. Math. Fr.
Recopilado el 10 de junio 2012 de htt://www.itch.edu.mx/academic
/industrial/sabaticorita/_private/05Distr%20Poisson.htm
Recopilado el 10 de junio 2012 de www1.uprh.edu/.../La%20distribucion%20Poisson
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