Introducción a la distribución de Poisson
En estadística, una distribución de Poisson muestra el número de veces que se espera que ocurra un evento en un periodo determinado. En otros términos, se trata de una distribución de recuento. Estas ayudan a entender eventos independientes a una tasa constante dentro de un intervalo de tiempo proporcionado. Su nombre se debe al matemático francés Siméon Denis Poisson.
Entender las distribuciones de Poisson
La distribución de Poisson puede estimar la probabilidad de que un evento ocurra «X» número de veces. Por ejemplo, supongamos que el número medio de personas que alquilan películas un viernes por la noche en un mismo videoclub es de 400. En ese caso, una distribución de Poisson puede responder a preguntas como: «¿Cuál es la probabilidad de que más de 500 personas alquilen películas?» Por tanto, la aplicación de la distribución de Poisson permite a los gestores introducir sistemas de programación óptimos que no funcionarían, por ejemplo, con una distribución normal.
Uno de los usos históricos y prácticos más famosos de la distribución de Poisson fue determinar el número anual de soldados de caballería prusianos muertos por patadas de caballo. Otros ejemplos modernos consisten en evaluar el número de accidentes de tráfico en una ciudad de un tamaño determinado.
Usos empresariales de la distribución de Poisson
Estas son algunas de las formas en que una empresa puede utilizar el análisis con la distribución de Poisson.
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Controlar que el personal de atención al cliente sea adecuado – Calcular el número medio de llamadas de atención al cliente cada hora que necesitan más de 10 minutos para ser atendidas. A continuación, calcule la distribución de Poisson para obtener el número máximo probable de llamadas cada hora que podrían entrar esperando más de diez minutos para funcionar.
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Utilizar la fórmula de Poisson para evaluar si es económicamente viable mantener una tienda abierta las 24 horas del día- Calcular el número medio de ventas ejecutadas por la tienda durante el turno de noche -el periodo que va desde la medianoche hasta las 8 A.M. Utilizando la fórmula de distribución, calcule el número mínimo probable de ventas que podrían realizarse durante el turno de noche. Por último, determinar si esa cifra de ventas probables más baja representa unos ingresos suficientes para cubrir todos los costes de mantener la tienda abierta durante ese periodo y, al mismo tiempo, proporcionar un beneficio razonable.
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Evaluar la cobertura del seguro de la empresa – Determinar el número medio de pérdidas o siniestros que se producen cada año y que están cubiertos por el seguro de la empresa. Realice un cálculo de probabilidades de Poisson para evaluar el número máximo y mínimo de reclamaciones que podrían presentarse de forma justa durante un año cualquiera.