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Distribución de Pascal y otra

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Ejercicio 09: La probabilidad de que un medidor de consumo de energía domiciliaria falle es 0.05.
Calcular:
a) ¿Cuál es la probabilidad de que los próximos 6 medidores funciones bien y el 7º falle al hacer un relevamiento.
b) ¿Cuál es la probabilidad de que los próximos 6 medidores funcionen bien?
Rta.: a) 0.03675          b) 0.7350
La distribución de Poisson también surge cuando un evento o suceso “raro” ocurre aleatoriamente en el espacio o el tiempo. La variable asociada es el número de ocurrencias del evento en un intervalo o espacio continuo, por tanto, es una variable aleatoria discreta que toma valores enteros de 0 en adelante (0, 1, 2,...). Así, el número de pacientes que llegan a un consultorio en un lapso dado, el número de llamadas que recibe un servicio de atención a urgencias durante 1 hora, el número de células anormales en una superficie histológica o el número de glóbulos blancos en un milímetro cúbico de sangre son ejemplos de variables que siguen una distribución de Poisson. En general, es una distribución muy utilizada en diversas áreas de la investigación médica y, en particular, en epidemiología.
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