Distribución de Poisson 3

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Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson Jessica Aurora Sánchez Caro

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson Es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo de tiempo .

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson Sea X ~ Poisson (4). Determine P(X=1) P(X=0) P(X<2) P(X>1) µx σ 2 x

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson P(X=1) e -4 (4 1 )= 0.075262555 P(X=0) e -4 (4 0 )= 0.018315638 P(X<2) e -4 (4 2 )= 0.14652511 P(X>1) e -4 (4 1 )= 0.075262555 µx =0.077841464 σ 2 x = 0.045559576

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson La concentración de partículas en una suspensión es 2por ml. Se agita por completo la concentración, y posteriormente se extraen 3ml. Sea X el número de partículas que son retiradas. Determine. P(X=5) P(X≤2) P(X>1) µx

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson P(X=5) e - 3 (3 5 )= 0.100818813 P(X≤2) e -3 ( 3 2 )= 0.22404187 P(X>1) e -3 ( 3 1 )= 0.149361205 µx= 0.149361205

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson El número de mensajes recibidos por el tablero computado de anuncios es una variable aleatoria de Poisson con una razón media de ocho mensajes por hora. ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban cinco mensajes en una hora? ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban diez mensajes en 1.5 hora? ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban menos de tres mensajes en 1 ½ hora?

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson P(X=5) e -8 (8 5 )= 0.091603661 P(X=10) e -8 (8 10 )= 0.1048 P(X=3) e -8 (8 3 )= 0.2381

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson Una variable aleatoria X tiene una distribución binominal y una variable aleatoria Y tiene una distribución de Poisson. Tanto X como Y tienen medias iguales a tres. ¿ E s posible determinar que variable aleatoria tiene una varianza mas grande? Elija una de las sig. Respuestas:

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson Si X tiene la varianza mas grande. Si Y tiene la varianza mas grande. No, se necesita conocer el número de ensayos, n, para Y. No, se necesita conocer la probabilidad de éxito, P, para X. No, se necesita conocer el valor de λ para Y.

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson Mamá y la abuela están horneando, cada una, galletas de chispas de chocolate. Cada una le da dos galletas. Una de las galletas de mamá tiene 14 chispas de chocolate y la otra tiene 11. Las galletas de la abuela tienen seis y ocho chispas.

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson Estime la media del número de chispas en una de las galletas de mamá. Estime la media del número de chispas en una de las galletas de la abuela. Determine la incertidumbre en la estimación de las galletas de mamá. Determine la incertidumbre en la estimación de las galletas de abuela. Estime cuantas chipas mas en promedio tiene una galleta de mamá en comparación de una de las galletas de la abuela. Determine la incertidumbre en la estimación

Distribución de Poisson :

Distribución de Poisson 14+11/2 =12.5 6+8/2 =7.0 12.5/5= 2.5 1.9 5.5 ±3.1

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