1 / 12

DISTRIBUCIÓN DE POISSON O DE LOS SUCESOS FALSOS.

DISTRIBUCIÓN DE POISSON O DE LOS SUCESOS FALSOS. Es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de la frecuencia medía la probabilidad de determinado número de eventos. ¿Fue descubierta por ?.

raymond-rice
Download Presentation

DISTRIBUCIÓN DE POISSON O DE LOS SUCESOS FALSOS.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. DISTRIBUCIÓN DE POISSON O DE LOS SUCESOS FALSOS. Es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de la frecuencia medía la probabilidad de determinado número de eventos.

  2. ¿Fue descubierta por ? • Simeón Denis Poisson la dio a conocer en 1838, la desarrollo basándose en sus estudios efectuados en la ultima parte de su vida.

  3. Utilidad • 1.- Permite determinar la probabilidad de ocurrencia de un suceso con resultado discreto. • 2.- Es muy útil cuando la muestra o segmentos n grande y la probabilidad de éxitos p es pequeña. • 3.- Se utiliza cuando la probabilidad de evento que nos interesa se distribuye dentro de un segmento n dado como ejemplo distancia, área, volumen o tiempo definido.

  4. Características • Situaciones en los que nos interesa determinar el número de hechos de cierto tipo que se producen en intervalos de tiempo o de espacio, bajo presupuestos de aleatoriedad y ciertas circunstancias restrictivas.

  5. Los ejemplos citados tiene 1 elemento en común, pueden ser descritos por una variable aleatoria discreta que asume valores enteros (0,1,2,3,4…).Ejemplo: • La llegada de un cliente a su empleo en una hora. • Las llamadas telefónicas que se reciben al día. • Los defectos de manufactura de papel por cada metro producido.

  6. La distribución de Poisson se refiere a ciertos procesos que pueden ser descritos por una variable y asumir valores del 0 al infinito . • Utilizamos la letras X mayúscula para representar la variable aleatoria y la x minúscula para designar un valor especifico que puede asumir la x mayúscula. • Se calcula con la siguiente formula:

  7. Formula • P(x) = l x * e-l / x!l x = Lambda(número medio de ocurrencias por intervalo de tiempo) elevada a la potencia x.e-l = e= 2.71828 elevado a la potencia de lambda negativa.x! = x factorial.

  8. EJERCICIOS • El número promedio de personas que realizan transacciones en un cajero automático c/10 minutos es de 3,4 personas. Calcular la probabilidad de que en 10 minutos cualesquiera, se realicen: • a) menos de 2 transacciones. • b) más de 2 transacciones.

  9. Solución • Lo primero que debemos buscar en el ejercicio es el parámetro de la distribución de Poisson que en este caso es de 3 y 4 . • Luego solo resta aplicar la formula.

  10. Menos de dos transacciones • Calculamos la probabilidad de que se produzcan 0 transacción y 1 transacción.

  11. Más de dos transacciones • Debemos calcular la probabilidad de 3 transacciones hasta el infinito. Como no resulta posible , utilizamos la propiedad de que la probabilidad de todo el espacio maestral suma uno. Luego restamos al total (1) , las probabilidades faltantes (0,1, y 2).

  12. Solución:

More Related