Cómo trazar una distribución de Poisson en R

Para graficar la función de masa de probabilidad para una distribución de Poisson en R, podemos usar las siguientes funciones:

  • dpois (x, lambda) para crear la función de masa de probabilidad
  • plot (x, y, type = ‘h’) para trazar la función de masa de probabilidad, especificando que la trama sea un histograma (type = ‘h’)

Para graficar la función de masa de probabilidad, simplemente necesitamos especificar lambda (por ejemplo, la tasa de ocurrencia de eventos) en la función dpois () .

Por ejemplo, el siguiente código ilustra cómo trazar una función de masa de probabilidad para una distribución de Poisson con lambda = 5:

#define el rango de "éxitos"
éxito <- 0:20

#create la gráfica de la función de masa de probabilidad
plot (éxito, dpois (éxito, lambda = 5), tipo = 'h')

Función de masa de probabilidad de Poisson

El eje x muestra el número de «éxitos», por ejemplo, el número de eventos que ocurrieron, y el eje y muestra la probabilidad de obtener ese número de éxitos en 20 intentos.

Podemos agregar un título, cambiar las etiquetas de los ejes y aumentar el ancho de la línea para hacer que la trama sea más agradable estéticamente:

éxito <- 0:20

plot (éxito, dpois (éxito, lambda = 5),
     tipo = 'h',
     main = 'Distribución de Poisson (lambda = 5)',
     ylab = 'Probabilidad',
     xlab = '# éxitos',
     lwd = 3)

Función de masa de probabilidad de distribución de Poisson en R

Podemos usar el siguiente código para obtener las probabilidades reales de cada número de éxitos que se muestra en la gráfica:

# evitar que R muestre números en notación científica 
opciones (scipen = 999) 

#definir rango de éxitos
 éxito <- 0:20

#muestra la probabilidad de éxito para cada número de intentos
 dpois (éxito, lambda = 5)

[1] 0.0067379469991 0.0336897349954 0.0842243374886 0.1403738958143
[5] 0.1754673697679 0.1754673697679 0.1462228081399 0.1044448629571
[9] 0.0652780393482 0.0362655774156 0.0181327887078 0.0082421766854
[13] 0.0034342402856 0.0013208616483 0.0004717363030 0.0001572454343
[17] 0,0000491391982 0,0000144527054 0,0000040146404 0,0000010564843
[21] 0,0000002641211
  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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