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 \(97%\).
l=10*2 #Son 10 carros cada 15 minutos, el promedio en 30 minutos son 20 carros.
x=14
dpois(x,l)*100 #dpoise se usa para valores exactos.
## [1] 3.873664
R/ La probabilidad de que lleguen exactamente 14 automóviles en media hora es del 3.8%.
l=10
x=5 #Menos de 6 excluye el 6 exacto.
ppois(x,l)*100 #P. acumulada de 0 a 5 autos
## [1] 6.708596
R/ La probabilidad de que lleguen menos de 6 automóviles en 15 minutos es del 6.7%.