Calculadora de distribución de Poisson
La probabilidad de exactamente k eventos cuando ocurren a una tasa media λ por intervalo, de forma independiente — P(X=k) = e^(−λ)·λ^k / k!. Devuelve la probabilidad exacta, el acumulado P(X≤k), la cola P(X≥k) y recuerda que la media y la varianza valen λ.
Herramientas relacionadas
Todas las herramientas: Estadística y probabilidad →Introduce Tasa media λ, Número de eventos k y la Calculadora de distribución de Poisson obtiene P(X = k), P(X ≤ k), P(X ≥ k), Media = varianza = λ de inmediato. Por ejemplo, con Tasa media λ = 5 y Número de eventos k = 3 devuelve P(X = k) = 0,14, P(X ≤ k) = 0,265 y P(X ≥ k) = 0,875.
Cómo usarlo
- Introduce tus valores: Tasa media λ, Número de eventos k.
- Consulta el resultado al instante: P(X = k), P(X ≤ k), P(X ≥ k), Media = varianza = λ.
Preguntas frecuentes
¿Qué calcula exactamente la Calculadora de distribución de Poisson?
Parte de Tasa media λ y Número de eventos k para deducir P(X = k), P(X ≤ k), P(X ≥ k) y Media = varianza = λ. El cálculo es en vivo mientras escribes, así que el resultado se actualiza con cada cambio.
¿Qué información necesito aportar?
2 valores: Tasa media λ y Número de eventos k. No hace falta nada más — ni cuenta, ni subir archivos.
¿Puedes mostrar un ejemplo resuelto?
Con Tasa media λ = 5 y Número de eventos k = 3, la calculadora devuelve P(X = k) = 0,14, P(X ≤ k) = 0,265 y P(X ≥ k) = 0,875. Estas cifras salen de esta misma herramienta: introduce los mismos valores para reproducirlas.
¿Qué pasa si introduzco valores más altos?
Bastante. Con Tasa media λ = 5,5 y Número de eventos k = 6, P(X = k) pasa de 0,14 a 0,157: por eso conviene probar varios escenarios en lugar de fiarte de una sola cifra.
¿Qué da con valores más pequeños?
Reducido a Tasa media λ = 4,5 y Número de eventos k = 2, P(X = k) da 0,112. Conviene comprobar ambos extremos antes de fiarte de un único resultado.
¿En qué casos se usa realmente?
Resumir un conjunto de datos antes de sacar conclusiones, comprobar si una diferencia entre dos grupos es real y poner un intervalo alrededor de una estimación.
¿Cuál es el error más frecuente?
Leer un p-valor como la probabilidad de que la hipótesis sea falsa. Es la probabilidad de ver datos al menos así de extremos si la nula fuera cierta: otra afirmación, y mucho más débil.
¿Cuál es la diferencia entre la Calculadora de distribución de Poisson y la Calculadora de distribución beta?
Esta devuelve P(X = k) y P(X ≤ k); la Calculadora de distribución beta devuelve Resultado. Esa es toda la diferencia: abre la que dé la cifra que buscas.
¿Hay una herramienta para el siguiente paso?
Calculadora de distribución exponencial es el más cercano después de este: Calcula probabilidades de la distribución exponencial para tiempos de espera a partir de la tasa λ: P(X≤x), P(X>x) y un rango.
¿Qué más conviene tener abierto al lado?
Generador de distribución gaussiana y Calculadora de distribución geométrica: aparecen en la misma tarea lo bastante a menudo como para merecer otra pestaña.