ComenzarEmpieza gratis

Generar y graficar distribuciones de Poisson

En el ejercicio anterior, calculaste algunas probabilidades. Ahora vamos a representar esa distribución.

Recuerda que en una determinada curva de autopista hay 2 accidentes al día de media. Suponiendo que el número de accidentes diarios puede modelarse como una variable aleatoria de Poisson, vamos a representar la distribución.

Este ejercicio forma parte del curso

Fundamentos de probabilidad en Python

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Importa poisson de scipy.stats, matplotlib.pyplot como plt y seaborn como sns.
  • Genera una muestra de una distribución de Poisson con size=10000 y mu=2.
  • Grafica la muestra generada.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import poisson, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____ import ____
import ____ as ____ 
import ____ as ____

# Create the sample
sample = poisson.___(mu=____, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.distplot(____, kde=False)
plt.show()
Editar y ejecutar código