La distribución de probabilidad de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que se utiliza para predecir el número de eventos que ocurrirán en un intervalo de tiempo o espacio determinado. Esta distribución se utiliza para predecir el número de veces que un evento dado ocurrirá en un periodo de tiempo dado. La distribución de Poisson se utiliza principalmente para modelar los eventos aleatorios en los que el número de eventos tiende a ser pequeño. Un ejemplo común de la distribución de Poisson es la predicción del número de intentos de llamada telefónica que un operador debe atender en un día determinado.
Características de la distribución de Poisson
La distribución de Poisson se caracteriza por dos parámetros: el parámetro de esperanza y el parámetro de varianza. El parámetro de esperanza es el número promedio de eventos que se espera que ocurran en un periodo de tiempo dado. El parámetro de varianza es igual al parámetro de esperanza. Esto significa que la distribución de Poisson es una distribución bastante estable en la que el número de eventos esperados es casi igual a la variación en el número de eventos.
Ejemplos de la distribución de Poisson
Uno de los ejemplos más comunes de la distribución de Poisson es la predicción del número de intentos de llamada telefónica que un operador debe atender en un día determinado. En este caso, el parámetro de esperanza es el número promedio de llamadas entrantes que el operador recibirá en un día. El parámetro de varianza es igual al parámetro de esperanza. Esto significa que el número promedio de llamadas que el operador recibirá es casi igual al número real de llamadas que recibirá.
Otro ejemplo de la distribución de Poisson es la predicción del número de accidentes que ocurrirán en una carretera determinada durante un periodo de tiempo determinado. En este caso, el parámetro de esperanza será el número promedio de accidentes que ocurrirán en la carretera durante el periodo de tiempo. El parámetro de varianza también será igual al parámetro de esperanza. Esto significa que el número promedio de accidentes que ocurrirán en la carretera durante el periodo de tiempo será casi igual al número real de accidentes que ocurrirán.
Ventajas de la distribución de Poisson
La distribución de Poisson tiene algunas ventajas sobre otras distribuciones de probabilidad. En primer lugar, es una distribución de probabilidad discreta, lo que significa que los resultados sólo pueden tomar valores discretos, como 0, 1, 2, 3. Esto significa que los resultados son más fáciles de interpretar. En segundo lugar, es fácil de estimar, ya que sólo se necesita conocer el número promedio de eventos que ocurrirán en un periodo de tiempo dado. En tercer lugar, es una distribución bastante estable en la que el número de eventos esperados es casi igual al número real de eventos que ocurrirán.
Desventajas de la distribución de Poisson
La distribución de Poisson tiene algunas desventajas. En primer lugar, es una distribución discreta, lo que significa que los resultados sólo pueden tomar valores discretos. Esto significa que los resultados no pueden ser interpretados como promedios o medias. En segundo lugar, los parámetros de esperanza y varianza son iguales, lo que significa que la distribución de Poisson no puede modelar los eventos en los que el número de eventos puede variar. En tercer lugar, la distribución de Poisson no se puede utilizar para modelar los eventos en los que el número de eventos es grande.
Conclusión
En conclusión, la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que se utiliza para predecir el número de eventos que ocurrirán en un intervalo de tiempo o espacio determinado. Esta distribución se caracteriza por dos parámetros: el parámetro de esperanza y el parámetro de varianza. Esta distribución se utiliza principalmente para modelar los eventos aleatorios en los que el número de eventos tiende a ser pequeño. La distribución de Poisson tiene algunas ventajas, como su facilidad de estimación y su estabilidad, pero también tiene algunas desventajas, como su incapacidad para modelar los eventos en los que el número de eventos puede variar o los eventos en los que el número de eventos es grande.
