La distribución de Poisson

Introducción a la estadística

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Procesos de Poisson

  • Se conoce el número de sucesos en un periodo.
    • El tiempo o el espacio entre los eventos es aleatorio.
  • Procesos de Poisson
    • Número de animales adoptados de un refugio de animales a la semana
    • Número de personas que llegan a un restaurante por hora
    • Número de visitas al sitio web en un día

  restaurant.png

1 Crédito de la imagen: https://unsplash.com/@rodlong
Introducción a la estadística

Distribución de Poisson

  • Probabilidad de que ocurra un número determinado de sucesos en un periodo de tiempo fijo
  • Ejemplos
    • Probabilidad de que se adopten al menos cinco animales de un refugio animal a la semana
    • Probabilidad de que lleguen 12 personas a un restaurante por hora
    • Probabilidad de que un sitio web reciba menos de 200 visitas al día
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Lambda ($\lambda$)

  • $\lambda$ = número medio de sucesos por intervalo de tiempo
    • Número medio de clientes por hora = 20
    • $\lambda$ = ¡el valor esperado de la distribución!

Poisson distribution with lambda = 20.png

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Lambda es el pico de la distribución

Three Poisson distributions for restaurant patrons per hour: one with lambda = 10, one with lambda = 20, and one with lambda = 50.png

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¡El teorema del límite central sigue siendo válido!

poisson_distributions_with_100_and_10000_samples_and_lamba_equals_20.png

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Probabilidad de que haya 13 clientes en una hora

poisson_distribution_with_lambda_20_and_probability_of_13_equal_to_two_point_seven_one_percent.png

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Probabilidad de que haya 25 o más patrones

poisson_distribution_with_lambda_equals_20_and_probability_of_at_last_25_equal_to_elevent_point_two_one_percent.png

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¡Vamos a practicar!

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