poisson
Páginas: 2 (402 palabras)
Publicado: 11 de abril de 2013
3.2DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD DE POISSON
Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson, que la dio a conocer en1838 en su trabajo Recherchessur la probabilité des jugements en matières criminelles etmatière civile (Investigación sobre laprobabilidad de los juicios en materias criminales y civiles).Esta variable aleatoria discreta se usa con frecuencia para estimar la cantidad de sucesosuocurrencias en determinado intervalo de tiempo o espacio. Por ejemplo la variable aleatoria deinterés podría ser la cantidad de llegadas a un auto lavado en una hora, la cantidad dereparaciones que necesitan10 millas de carretera o la cantidad de fugas en 100 millas deoleoducto. Si se satisfacen las dos propiedades siguientes, la cantidad de ocurrencias es unavariable aleatoria que se describe con lafunción de probabilidad de Poisson
3.2.1 CONCEPTO
Es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinadonúmero de eventos durante cierto periodo de tiempo.
3.2.2PROPIEDADES GENERALES, MEDIA, VARIANZA, DESVIACION ESTANDAR.
La función de masa de la distribución de Poisson es
Donde:
• k es elnúmero de ocurrencias del evento o fenómeno (la función nos da la probabilidad de que el evento suceda precisamente k veces).
• x es un parámetro positivo que representa el número de veces que seespera que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado.
• Tanto el valor esperado como la varianza de una variable aleatoria con distribución de Poisson son iguales ג. Los momentos de orden superiorson polinomios de Touchard en ג cuyos coeficientes tienen una interpretación combinatoria. De hecho, cuando el valor esperado de la interpretación combinatoria. De hecho, cuando el valor esperado dela
distribución de Poisson es 1, entonces según la fórmula de Dobinski, el
n
-ésimo momentoiguala al número de particiones de tamaño
n
.La moda de una variable aleatoria de distribución...
Fue descubierta por Siméon-Denis Poisson, que la dio a conocer en1838 en su trabajo Recherchessur la probabilité des jugements en matières criminelles etmatière civile (Investigación sobre laprobabilidad de los juicios en materias criminales y civiles).Esta variable aleatoria discreta se usa con frecuencia para estimar la cantidad de sucesosuocurrencias en determinado intervalo de tiempo o espacio. Por ejemplo la variable aleatoria deinterés podría ser la cantidad de llegadas a un auto lavado en una hora, la cantidad dereparaciones que necesitan10 millas de carretera o la cantidad de fugas en 100 millas deoleoducto. Si se satisfacen las dos propiedades siguientes, la cantidad de ocurrencias es unavariable aleatoria que se describe con lafunción de probabilidad de Poisson
3.2.1 CONCEPTO
Es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinadonúmero de eventos durante cierto periodo de tiempo.
3.2.2PROPIEDADES GENERALES, MEDIA, VARIANZA, DESVIACION ESTANDAR.
La función de masa de la distribución de Poisson es
Donde:
• k es elnúmero de ocurrencias del evento o fenómeno (la función nos da la probabilidad de que el evento suceda precisamente k veces).
• x es un parámetro positivo que representa el número de veces que seespera que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado.
• Tanto el valor esperado como la varianza de una variable aleatoria con distribución de Poisson son iguales ג. Los momentos de orden superiorson polinomios de Touchard en ג cuyos coeficientes tienen una interpretación combinatoria. De hecho, cuando el valor esperado de la interpretación combinatoria. De hecho, cuando el valor esperado dela
distribución de Poisson es 1, entonces según la fórmula de Dobinski, el
n
-ésimo momentoiguala al número de particiones de tamaño
n
.La moda de una variable aleatoria de distribución...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.