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- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(OpenStax)/04%3A_Variables_Aleatorias_Discretas/4.07%3A_Distribuci%C3%B3n_de_PoissonUna distribución de probabilidad de Poisson de una variable aleatoria discreta da la probabilidad de que ocurran varios eventos en un intervalo fijo de tiempo o espacio, si estos eventos ocurren a una...Una distribución de probabilidad de Poisson de una variable aleatoria discreta da la probabilidad de que ocurran varios eventos en un intervalo fijo de tiempo o espacio, si estos eventos ocurren a una tasa promedio conocida e independientemente del tiempo transcurrido desde el último evento. La distribución de Poisson se puede utilizar para aproximar el binomio, si la probabilidad de éxito es “pequeña” (menor o igual a 0.05) y el número de ensayos es “grande” (mayor o igual a 20).
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(Carril)/05%3A_Probabilidad/5.09%3A_Distribuci%C3%B3n_de_PoissonLa distribución de Poisson se puede utilizar para calcular las probabilidades de varios números de “éxitos” con base en el número medio de éxitos.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(OpenStax)/05%3A_Variables_aleatorias_continuas/5.04%3A_La_distribuci%C3%B3n_exponencialLa distribución exponencial a menudo se refiere a la cantidad de tiempo hasta que ocurre algún evento específico. Los valores para una variable aleatoria exponencial ocurren de la siguiente manera. Ha...La distribución exponencial a menudo se refiere a la cantidad de tiempo hasta que ocurre algún evento específico. Los valores para una variable aleatoria exponencial ocurren de la siguiente manera. Hay menos valores grandes y más valores pequeños. La distribución exponencial es ampliamente utilizada en el campo de la confiabilidad. La confiabilidad se ocupa de la cantidad de tiempo que dura un producto.
- https://espanol.libretexts.org/Ingenieria/Ingenieria_Industrial_y_de_Sistemas/Libro%3A_Din%C3%A1mica_y_Controles_de_Procesos_Qu%C3%ADmicos_(Woolf)/13%3A_Estad%C3%ADsticas_y_antecedentes_probabil%C3%ADsticos/13.09%3A_Distribuciones_Discretas_-_Hipergeom%C3%A9tricas%2C_Binomiales_y_PoissonEl siguiente ejemplo es una situación en la que se aplica la Distribución de Poisson: Supongamos que un CSTR está lleno de moléculas y la probabilidad de que una molécula reaccione para formar el prod...El siguiente ejemplo es una situación en la que se aplica la Distribución de Poisson: Supongamos que un CSTR está lleno de moléculas y la probabilidad de que una molécula reaccione para formar el producto es pequeña (digamos debido a una baja temperatura) mientras que el número de moléculas es grande, entonces la función de distribución de probabilidad encajaría el pozo de Distribución de Poisson (Nota: todas las moléculas son iguales aquí, a diferencia del ejemplo hipergeométrico a seguir).
- https://espanol.libretexts.org/Fisica/Termodinamica_y_Mecanica_Estadistica/Posgrado_Esencial_F%C3%ADsica_-_Mec%C3%A1nica_Estad%C3%ADstica_(Likharev)/05%3A_Fluctuaciones/5.02%3A_La_energ%C3%ADa_y_el_n%C3%BAmero_de_part%C3%ADculas\[W_N \approx \left( \frac{\langle N \rangle}{N_0 } \right)^N \left( 1 - \frac{\langle N \rangle}{N_0 } \right)^{N_0} \frac{N_0^N}{N!} \equiv \frac{\langle N \rangle^N}{N! } \left(1 - \frac{\langle N ...WN≈(⟨N⟩N0)N(1−⟨N⟩N0)N0NN0N!≡⟨N⟩NN!(1−⟨N⟩N0)N0=⟨N⟩NN![(1−W)1W]⟨N⟩,
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Probabilidad_Aplicada_(Pfeiffer)/07%3A_Funciones_de_distribuci%C3%B3n_y_densidad/7.02%3A_Aproximaciones_de_distribuci%C3%B3nPide valores den yp, seleccionak valores adecuados y traza la función de distribución para el binomio, una aproximación continua a la función de distribución para el Poisson y valores ajus...Pide valores den yp, seleccionak valores adecuados y traza la función de distribución para el binomio, una aproximación continua a la función de distribución para el Poisson y valores ajustados de continuidad de la función de distribución gaussiana en los valores enteros.
