LOGNORMAL

Logarismo Normal de Distribution La distribución de Poisson es un modelo probabilístico que representa la cantidad de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio determinado, asumiendo que se presentan de forma independiente y con una tasa promedio constante. Es ideal para describir sucesos poco comunes.

dpois(x, lambda, log = FALSE)

Descripción: Calcula la probabilidad puntual (PDF) de la distribución de Poisson para uno o varios valores de x.

x: Valor o conjunto de valores donde se desea hallar la probabilidad (no negativos).

lambda: Promedio esperado de ocurrencias (parámetro positivo).

log: Si es TRUE, devuelve el logaritmo de la probabilidad, útil para valores muy pequeños.

ppois(q, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)

Descripción: Calcula la probabilidad acumulada (CDF) hasta un valor q, es decir, la probabilidad de que X ≤ q.

q: Valor o vector de valores para calcular la probabilidad acumulada.

lambda: Tasa promedio de ocurrencias esperadas.

lower.tail: Si es TRUE, devuelve P(X ≤ q); si es FALSE, P(X > q).

log.p: Si es TRUE, devuelve el logaritmo de la probabilidad.

qpois(p, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)

Descripción: Devuelve el cuantil asociado a una probabilidad p, es decir, el valor x tal que P(X ≤ x) = p.

p: Probabilidad acumulada entre 0 y 1.

lambda: Promedio o tasa esperada de eventos.

lower.tail: Si es TRUE, busca P(X ≤ x); si es FALSE, P(X > x).

log.p: Si es TRUE, interpreta p como logaritmo de la probabilidad.

rpois(n, lambda)

Descripción: Genera n valores aleatorios con distribución de Poisson y media lambda.

n: Número de valores a generar.

lambda: Tasa promedio de ocurrencias esperadas.

#GRAFICA