¿Bajo que condiciones la aproximación normal a la distribución de Poisson mediante el TLC es más precisa: cuando λ es grande o cuando el tamaño de n es grande?
La aproximación normal a una distribución de Poisson es más precisa cuando el parámetro 𝜆 (lambda) es grande, no cuando el tamaño de muestra n es grande.
La distribución de Poisson depende únicamente de su parámetro:
𝜆=media=varianza
El Teorema Central del Límite permite aproximar Poisson a una normal porque, cuando 𝜆 crece, la distribución, se vuelve menos sesgada, su forma se vuelve más simétrica, y comienza a parecerse a una campana normal.
La distribución de Poisson depende únicamente de su parámetro:
𝜆=media=varianza
El Teorema Central del Límite permite aproximar Poisson a una normal porque, cuando 𝜆 crece, la distribución, se vuelve menos sesgada, su forma se vuelve más simétrica, y comienza a parecerse a una campana normal.