 Estadísticas y distribuciones potencial de Excel en segundos, ejemplo de línea de montaña rusa. Tiene datos, vamos a meternos en ellos con estadísticas y Excel, no es necesario, pero si tiene acceso a una nota, estamos en el icono del lado izquierdo de la presentación de OneNote 1576 distribuciones potencial en segundos pestaña de ejemplo de línea de montaña rusa. También estamos cargando transcripciones en OneNote. Por lo tanto, puede ir a la pestaña de vista, usar la herramienta lector inmersivo, cambiar el idioma si así lo desea. Ser capaz de leer o escuchar la transcripción y varios idiomas diferentes utilizando las marcas de tiempo para vincularlas a las presentaciones de video. En la versión de escritorio de OneNote aquí y en presentaciones anteriores, hemos estado pensando en cómo podemos representar diferentes conjuntos de datos de ambos numéricamente utilizando cálculos como el promedio o la media, los cuartiles, la mediana y pictóricamente. Usando la caja, los bigotes y el histograma, el histograma es la herramienta principal que visualizamos cuando pensamos en la propagación de datos y podemos describir la propagación de datos en un histograma usando términos como estás esgado hacia la izquierda, estás esgado hacia la derecha. Ahora estamos viendo una función o fórmulas que tienen una curva suave o una línea relacionada con ellas, que a menudo puede aproximarse a conjuntos de datos reales en el mundo real. Y si podemos aproximar nuestros conjuntos de datos con una línea, sería genial, porque normalmente nos dará más poder predictivo sobre lo que sea que estemos investigando. Y en presentaciones anteriores, vimos familias de este tipo de fórmulas, estas curvas, incluyendo la distribución uniforme, los puntos en la distribución, la distribución binomial. Ahora estamos viendo la distribución exponencial. Ahora bien, la distribución exponencial a menudo tiene una relación con los puntos de la distribución. Así que, a menudo, vamos a cambiar la pregunta cuando pensamos en una distribución de veneno a la pregunta en la que pensaremos con una distribución exponencial. Entonces, a menudo, con un aplomo en la distribución, solo para sentar las bases, estamos hablando de escenarios comerciales, situaciones de espera en la fila, donde hacemos preguntas como, ¿cuál es la probabilidad de que llegue tanta gente dentro de un intervalo de tiempo, como un minuto o un segundo? Por ejemplo, también tuvimos un problema, no con el tiempo, sino con la distancia, como cuántos baches aparecerían en una milla de carretera, pero ahora vamos a ver nuestro ejemplo de tiempo. Entonces, si pensamos primero en las poleas encendidas y luego lo convertimos en exponencial para una situación de espera de línea para una montaña rusa, por ejemplo, X va a ser las llegadas durante un minuto. Y vamos a decir que la media va a ser de 3,25. Por lo tanto, el 3,25 es la media de llegadas dentro de la distancia del marco temporal de un minuto. Así que estos van a ser los puntos de distribución, no los exponenciales, esto es solo un punto de partida. Si tuviera que graficar esto, X sería igual a las llegadas durante un minuto. Entonces, ¿cuál es la probabilidad de que llegue cero personas en un minuto? Vamos a decir que va a ser el 3,88 de acuerdo con nuestro equilibrio en la función de distribución de puntos. ¿Qué va a tomar a BX? ¿Qué va a hacer esto es que tenemos un rango aquí, un derrame que estamos tomando? Por eso el hashtag es que una coma es la media. 3,25, y luego el acumulativo, no es acumulativo. Es por eso que va a ser un cero, porque estamos viendo solo el cero, lo hicimos hasta el final. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona aparezca en el marco de tiempo de un minuto, el 12,6? ¿Cuál es la probabilidad de que dos personas se presenten el 12,48? Si quisiera saber la probabilidad de que se presenten de cero a tres personas en el tiempo de un minuto, puedo decir que es 3,8, un más 12,6 más 20,48, y así sucesivamente. Así que lo vimos como una presentación similar en nuestros problemas de práctica anteriores. Y también podríamos ver que la curva se vería así. Así que aquí está nuestro aplomo en la curva. Así que ahora vamos a decir bien, bueno, ahora queremos hacer una pregunta diferente. Y digamos, los minutos entre llegadas. Así que ahora estamos entrando en nuestra distribución exponencial. Así que ahora estamos diciendo, bueno, si va a haber un promedio de 3,25 personas que llegan en un periodo de tiempo de un minuto, ¿cuáles van a ser los minutos medios entre llegadas? Así que veamos cómo le damos la vuelta, ¿estamos viendo los minutos entre llegadas? Bueno, eso significa que podemos tomar el 3,25 dividido por una retención en otra dirección alrededor de 1 dividido por 1 minuto dividido por el 3,25 y eso nos lleva a nuestro punto 30,769. Así que hay un punto de 3 minutos entre las llegadas. Muy bien, ahora tenemos la pregunta. Bien, eso tiene sentido. Quiero hablar de esto en términos de minutos o queremos hablar de ello en términos de segundos. Recuerda, cada vez que miramos el tiempo se vuelve un poco confuso porque estamos en base 60 y el tiempo. Así que tenemos que estar pensando. Bien, quiero convertir esto en segundos y estar hablando de segundos o queremos estar hablando de minutos y en este caso lo convertiremos en segundos. Así que la media de las segundas llegadas. Así que vamos a decir, muy bien, voy a tomar ese número multiplicado por 6,060 segundos y un minuto. Eso nos va a dar los 18.46. Así que ahora estamos viendo esto en términos de segundos. Se tarda unos 18,4 segundos segundos entre llegadas. Muy bien. Así que podemos ver que la X ahora es para nuestra distribución exponencial, segundos entre llegadas, en lugar de que la décima para nuestros puntos de distribución sean las llegadas durante un periodo de un minuto. Así que ahora podemos hacer preguntas como, bien, bueno, ¿qué pasaría si X fuera menor o igual que 6,060 segundos? Así que siendo un minuto, podemos usar nuestra función exponda Thaasti, que se parece mucho a los puntos de la función Thaasti, siendo X ahora el 60. En este caso, y entonces se va a ganar lambda sobre este 18.46. La media, la media de segundos entre llegadas, y luego la coma, el acumulado frente al no acumulativo. En este caso, queremos que sea acumulativo, porque estoy sumando toda la probabilidad entre 0 hasta 60 inclusive. Bien, ahora tenemos eso, también podemos trazar esto. Entonces, si tengo esto, esto es, se nos dan mis filas y mis filas para la exponencial. Recuerden, cuando tracé esto aquí, esta función de filas, podría hacer esto 0,12, y luego copiar las filas, o podría usar una secuencia. Y si usas una secuencia, entonces es por eso que estos dos números están aquí. Porque eso te da un poco más de control para cambiar los números que quieras en la secuencia. Entonces, para el exponente punto dist, usamos 120. Así que si voy aquí y hago algo similar, ahora con el exponente punto dist, X ahora igual a los segundos entre llegadas, entonces podemos usar nuestra función exponente punto dist, que va a ser expo punto de A hasta I. X va a ser en este caso, el 0, pero lo copiamos hasta el final. Para eso está el hashtag. Así que va a derramar, va a ser una matriz de derrame, coma, una sobre esto para la lambda. Y luego el acumulativo, está vez 0 o no acumulativo, por lo que no es acumulativo. Entonces tenemos los segundos entre llegadas, cuál es la probabilidad de 0,5,42 segundos, cuál es la probabilidad de un segundo entre llegadas, 5132 segundos entre llegadas. 4863 segundos, 4,60, y así sucesivamente. Así que si tuviéramos que trazar esto, entonces se vería algo así. Así que ahora lo tenemos. Esta es la característica, ya sabes, de una distribución de tipo exponencial. Y a veces siento que la fila de espera es un poco menos intuitiva de entender completamente. Echaremos un vistazo a un ejemplo la próxima vez que el ejemplo de una desintegración radiactiva disminuyendo por alguna razón que me da una imagen, que es otra situación de distribución exponencial, a menudo en otro ámbito de la ciencia y todo eso. Pero lo que hay que tener en cuenta es que si tienes un equilibrio en la distribución y le das la vuelta a la pregunta, entonces deberías obtener en general esto. Esto es exponencial y que te dará una curva característica que se vea así. Ahora, en problemas futuros. Esto es solo otra mirada de la curva para que pueda obtener curvas elegantes y elegantes dentro de Excel. Practicará el formato de esas curvas en Excel si desea resolver el problema de práctica en Excel. Así que así que vamos a terminar y así todos vamos a echar un vistazo a otro problema de práctica para tratar de tener una mejor idea intuitiva de por qué y estas situaciones de espera en la cola sucedería esto? Porque como no lo hace, a veces no tiene un sentido intuitivo completo, ya sabes, al principio. Así que trataremos de explicarlo un poco más en una presentación futura. Y también lo veremos en términos de minutos. Y en lugar de en términos de segundos para tener una idea de los minutos frente a los segundos. La otra cosa a tener en cuenta es que si hicieras una pregunta, por ejemplo, cuál es la probabilidad de que obtengas que tienes cero hasta dos, pensarías que puedes, puedes sumar los porcentajes, pero no creo que no sea exacto hacer eso. Y la situación de Expo y punto distan fácilmente como podrías haberlo hecho con una situación de paisan, posiblemente debido a la curva de la distribución exponencial, posiblemente necesitando matemáticas más complejas para hacer eso. Por lo tanto, al igual que el cálculo, lo que tendrías que hacer entonces es usar si estás haciendo esa pregunta, tendrías que usar la función acumulativa. En otras palabras, si utilizo la función acumulativa para hacer la pregunta de la probabilidad de cero a tres, puedo obtener una respuesta diferente que si solo sumo estos cuatro números, posiblemente debido a la curvatura de la curva exponencial.