El 25℅ de los días el n° de pacientes de una clínica puede considerarse como una variable X de parámetros n= 6 y P= 0,4.
El 45℅ de los días ese n° de pacientes es una variable Y con una distribución de Poisson de media 5.
Los restantes de los días el n° de pacientes es una variable discreta Z que toma los valores 1,2,3 con probabilidad de 0,25; 0,15; 0,6.
Si en un día determinado el n° de pacientes resultó ser mayor que 1, calcular la probabilidad que ese día siguiese la distribución de Poisson.
Yo lo haría con casos favorables partido de casos posibles.
Los favorables haría Poisson: 1 - P(x= 0) - P( x= 1) y todo multiplicado por 0,45.
Los posibles serían esos más la binomial pero multiplicada por 0,25 y le sumaría de la discreta :
0,15 y 0,6
El 45℅ de los días ese n° de pacientes es una variable Y con una distribución de Poisson de media 5.
Los restantes de los días el n° de pacientes es una variable discreta Z que toma los valores 1,2,3 con probabilidad de 0,25; 0,15; 0,6.
Si en un día determinado el n° de pacientes resultó ser mayor que 1, calcular la probabilidad que ese día siguiese la distribución de Poisson.
Yo lo haría con casos favorables partido de casos posibles.
Los favorables haría Poisson: 1 - P(x= 0) - P( x= 1) y todo multiplicado por 0,45.
Los posibles serían esos más la binomial pero multiplicada por 0,25 y le sumaría de la discreta :
0,15 y 0,6
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