Altre distribuzioni di probabilità

Introduzione alle statistiche in R

Distribuzione esponenziale

Probabilità di tempo tra eventi di Poisson
Esempi
- Probabilità di un intervallo di tempo di > 1 giorno tra un'adozione e l'altra
- Probabilità di un intervallo di tempo inferiore a 10 minuti tra gli arrivi al ristorante
- Probabilità di 6-8 mesi tra un terremoto e l'altro
Utilizza anche lambda (tasso)
Continuo (tempo)

In media, viene creato un ticket per il servizio clienti ogni 2 minuti.
- $\lambda$ = 0,5 biglietti del servizio clienti creati ogni minuto

Distribuzione esponenziale con lambda = 0,5

3 Distribuzioni esponenziali con lambda = 0,5, lambda = 1 e lambda = 1,5

$P(\text{wait} < \text{1 min})$ =

pexp(1, rate = 0.5)

0.3934693

$P(\text{wait} > \text{4 min})$ =

pexp(4, rate = 0.5, lower.tail = FALSE)

0.1353353

$P(\text{1 min} < \text{wait} < \text{4 min})$ =

pexp(4, rate = 0.5) - pexp(1, rate = 0.5)

0.4711954

In termini di tasso (Poisson):

In termini di tempo (esponenziale):

Distribuzione t e distribuzione normale tracciate sugli stessi assi

Ha un parametro gradi di libertà (df) che influenza lo spessore delle code
- Df più bassa = code più spesse, deviazione standard più alta
- Una df più alta = più vicina alla distribuzione normale

3 distribuzioni t con df = 1, df = 5 e df = 10

Variabile il cui logaritmo è normalmente distribuito
Esempi:
- Durata delle partite di scacchi
- Pressione sanguigna degli adulti
- Numero di ricoveri ospedalieri nell'epidemia del 2003 SARS

3 distribuzioni log-normali con sd = 0,5, sd = 1 e sd = 1,5

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