Probabilidades Interactiva | Procesos de Poisson

🌧️ Piénsalo así: Un proceso de Poisson es como la lluvia: sabes cuántas gotas caen por minuto en promedio (λ), pero no exactamente cuándo caerá cada una. Los tiempos entre gotas son impredecibles pero siguen un patrón exponencial.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender los conceptos fundamentales explicados en este módulo
Aplicar las técnicas con ejemplos prácticos
Interpretar resultados y diagnosticar problemas
Desarrollar intuición para aplicar lo aprendido

Simulador de Llegadas Poisson

Tasa λ (eventos/segundo): 3

Tiempo T (segundos): 10

N(t) observado

—

Media λ·t

—

T. inter-llegada medio

—

1/λ teórico

—

Poisson No Homogéneo: λ(t) variable

λ(t) = 2 + 3·sin(t) — la tasa varía con el tiempo, como llamadas a un call center.

Compound Poisson: llegadas con tamaño aleatorio

Cada llegada tiene un "tamaño" aleatorio (ej: monto de transacción).

N° eventos

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Suma total

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Tamaño promedio

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Cola M/M/1

λ = tasa de llegada, μ = tasa de servicio. La cola crece si λ ≥ μ.

λ (llegada): 3/s

μ (servicio): 4/s

ρ = λ/μ

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L (clientes en sistema)

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W (tiempo en sistema)

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📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central del módulo
Aplicación: preparado para casos prácticos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas
Próximos pasos: base para continuar aprendiendo

🌧️ PROCESOS DE POISSON