martes, 10 de mayo de 2011

EJEMPLOS

Una empresa electrónica observa que el número de componentes que fallan antes de
Cumplir 100 horas de funcionamiento es una variable aleatoria de Poisson. Si el número
Promedio de estos fallos es ocho,
1. ¿cuál es la probabilidad de que falle un componente en 25 horas?
2. ¿y de que fallen no más de dos componentes en 50 horas?
3. ¿cuál es la probabilidad de que fallen por lo menos diez en 125 horas?


Grafica

PROPIEDADES




Varianza




APROXIMACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL POR LA DISTRIBUCIÓN DE POISSON

Aplicaciones


PROPIEDADES DEL PROCESO DE POISSON

El numero de resultados que ocurren en un intervalo o región especifica es independiente del numero que ocurre en cualquier otro intervalo o región del espacio disjunto. De esta forma vemos que el proceso de Poisson no tiene memoria.
La probabilidad de que ocurra un solo resultado durante un intervalo muy corto o en una región pequeña es proporcional a la longitud del intervalo o al tamaño de la región y no depende del número de resultados que ocurren fuera de este intervalo o región.

La probabilidad de que ocurra más de un resultado en tal intervalo corto o que caiga en tal región pequeña es insignificante.
El numero X de resultados que ocurren durante un experimento de Poisson se llama variable aleatoria de Poisson y su distribución de probabilidad se llama distribución de Poisson. El numero medio de resultados se calcula de µ= lambda t, donde t es el tiempo o región especifico de interés. Como sus probabilidades dependen de, la tasa de ocurrencia de los resultados, las denotaremos con el símbolo P(x; lambda t). La derivación de la fórmula para p(x; lambda t).

La distribución de probabilidad de la variable aleatoria de Poisson X, que representa el número de resultados que ocurren en un intervalo dado o región especifica que se denota con t, es:




Donde lambda es el número promedio de resultados por unidad de tiempo o región y e= 2.71828…..

DISTRIBUCION DE POISSON

Los experimentos que dan valores numéricos de una variable aleatoria X, el número de resultados que ocurren durante un intervalo dado o una región específica, se llaman experimentos de Poisson. El intervalo dado puede ser cualquier longitud, como un minuto, un día, una semana, un mes o incluso un año. Por ello un experimento de Poisson puede generar observaciones para la variable aleatoria X que representa el número de llamadas telefónicas por hora que recibe una oficina, el número de días que la escuela permanece cerrada debido a la nieve durante el invierno o el número de juegos suspendidos debido a la lluvia durante la temporada de beisbol. La región específica podría ser un segmento de línea, un área o quizá una pieza de material. En tales casos X puede representar el número de ratas de campo por acre, el número de baterías en un cultivo dado o el número de errores mecanográficos por pagina. Un experimento de Poisson se deriva del proceso de Poisson.