Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...
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56 6. Variables aleatorias<br />
> plot(ppois(0:50,lam),xlab="Entradas <strong>en</strong> la pagina web",type="S")<br />
# Funcion <strong>de</strong> distribucion <strong>de</strong> una Poisson(20)<br />
¿Qué pasa si contabilizamos el número <strong>de</strong> páginas web durante varias horas?<br />
> lam=20<br />
> horas=100<br />
> num.<strong>en</strong>t=rpois(horas,lam)<br />
> frec.abs=table(num.<strong>en</strong>t) # Correspon<strong>de</strong> a las frecu<strong>en</strong>cias absolutas<br />
> frec.rel=frec.abs/horas # Correspon<strong>de</strong> a las frecu<strong>en</strong>cias relativas<br />
> par(mfrow=c(4,1))<br />
> barplot(frec.rel,col="lightblue",ylab="Frecu<strong>en</strong>cias<br />
relativas",main="Diagrama <strong>de</strong> barras <strong>de</strong>l numero <strong>de</strong> <strong>en</strong>tradas")<br />
Vemos qué ocurre cuando el número <strong>de</strong> int<strong>en</strong>tos va creci<strong>en</strong>do:<br />
> horas=1000<br />
> num.<strong>en</strong>t=rpois(horas,lam)<br />
> frec.abs=table(num.<strong>en</strong>t) # Correspon<strong>de</strong> a las frecu<strong>en</strong>cias absolutas<br />
> frec.rel=frec.abs/horas # Correspon<strong>de</strong> a las frecu<strong>en</strong>cias relativas<br />
> barplot(frec.rel,col="lightblue",ylab="Frecu<strong>en</strong>cias<br />
relativas",main="Diagrama <strong>de</strong> barras <strong>de</strong>l numero <strong>de</strong> <strong>en</strong>tradas")<br />
> horas=10000<br />
> num.<strong>en</strong>t=rpois(horas,lam)<br />
> frec.abs=table(num.<strong>en</strong>t) # Correspon<strong>de</strong> a las frecu<strong>en</strong>cias absolutas<br />
> frec.rel=frec.abs/horas # Correspon<strong>de</strong> a las frecu<strong>en</strong>cias relativas<br />
> barplot(frec.rel,col="lightblue",ylab="Frecu<strong>en</strong>cias<br />
relativas",main="Diagrama <strong>de</strong> barras <strong>de</strong>l numero <strong>de</strong> <strong>en</strong>tradas")<br />
> horas=100000<br />
> num.<strong>en</strong>t=rpois(horas,lam)<br />
> frec.abs=table(num.<strong>en</strong>t) # Correspon<strong>de</strong> a las frecu<strong>en</strong>cias absolutas<br />
> frec.rel=frec.abs/horas # Correspon<strong>de</strong> a las frecu<strong>en</strong>cias relativas<br />
> barplot(frec.rel,col="lightblue",ylab="Frecu<strong>en</strong>cias<br />
relativas",main="Diagrama <strong>de</strong> barras <strong>de</strong>l numero <strong>de</strong> <strong>en</strong>tradas")<br />
Po<strong>de</strong>mos comparar las frecu<strong>en</strong>cias relativas con los valores teóricos obt<strong>en</strong>idos anteriorm<strong>en</strong>te:<br />
> dpois(0:50,lam)<br />
6.5. Distribución expon<strong>en</strong>cial<br />
La primera variable continua que vamos a analizar es la variable expon<strong>en</strong>cial. Supongamos<br />
ahora que <strong>en</strong> lugar <strong>de</strong> contabilizar el número <strong>de</strong> <strong>en</strong>tradas <strong>en</strong> la página web, lo que<br />
hacemos es medir el tiempo <strong>en</strong>tre difer<strong>en</strong>tes <strong>en</strong>tradas. Si el proceso es <strong>de</strong> Poisson, la