La distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa la probabilidad de ocurrencia de un determinado número de evento durante un cierto intervalo de tiempo o espacio, a partir de una frecuencia de ocurrencia media conocida.
\[f(k) \;=\; P(X=k) \;=\; \frac{e^-\lambda * \, \lambda^x}{x!}\] en donde:
\(f(x):\) es la función de probabilidad para valores de x=0,1,2,3..,n.
\(μ:\) es el valor medio esperado en cierto lapso de tiempo. Algunas veces expresado como \(\lambda\).
\(x:\) es la variable aleatoria. Es una variable aleatoria discreta (x=0,1,2,…).
\(e:\) valor constante, es la base de los logaritmos naturales 2.71728.
dpois: calcula la probabilidad puntual para un valor específico.
ppois: proporciona la probabilidad acumulada.
qpois: proporciona el cuantil para una probabilidad específica.
media <- 10
x <- 5
prob <-dpois(x = 5, lambda = media)
prob
## [1] 0.03783327
R//La probabilidad de que lleguen exactamente 5 automóviles en 15 minutos es de \(3.7%\).
media <- 10
x <- 4
prob <-ppois(x , lambda = media)
1-prob
## [1] 0.9707473
R//La probabilidad de que lleguen al menos 5 automóviles en 15 minutos, es del \(97%\).
x=14
lambda=10
media=20
prob=dpois(x=14,lambda=media)*100
prob
## [1] 3.873664
La probabilidad de que en media hora lleguen exactamente 14 automoviles es de 3.873664%
x=5
lambda=10
a=ppois(x,lambda)*100
a
## [1] 6.708596
La probabilidad de que menos de 6 automoviles lleguen en los mismos 15 minutos es de 6.708596%