Descripción: La distribución acotada por cero es un tipo de distribución de probabilidad que se caracteriza por tomar únicamente valores mayores o iguales a cero. Esto significa que no puede haber resultados negativos, lo que la hace especialmente útil en contextos donde los valores negativos no tienen sentido, como en el caso de conteos, ingresos o medidas físicas. Esta distribución es fundamental en el análisis predictivo, ya que permite modelar fenómenos donde los resultados son inherentemente no negativos. Ejemplos de distribuciones que se consideran acotadas por cero son la distribución de Poisson, que se utiliza para modelar el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo fijo, como el número de llamadas recibidas en un centro de atención al cliente, y la distribución exponencial, que se utiliza para modelar el tiempo entre eventos en un proceso de Poisson. La propiedad de estar acotada por cero permite que estas distribuciones sean aplicables en una amplia variedad de campos, desde la economía hasta la biología, facilitando la interpretación y análisis de datos que no pueden ser negativos. En resumen, la distribución acotada por cero es una herramienta esencial en el análisis de datos, proporcionando un marco adecuado para modelar y predecir comportamientos en situaciones donde los valores negativos no son viables.
Usos: La distribución acotada por cero se utiliza en diversas áreas, como la economía, la biología y la ingeniería. En economía, es común en la modelización de ingresos, donde los valores negativos no tienen sentido. En biología, se aplica en el análisis de datos de conteo, como el número de especies en un área determinada. En ingeniería, se utiliza para modelar tiempos de espera o fallos en sistemas, donde los resultados negativos no son posibles.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de distribución acotada por cero es el uso de la distribución de Poisson para modelar el número de accidentes de tráfico en una intersección durante un mes. Otro ejemplo es la distribución exponencial, que puede utilizarse para modelar el tiempo que un cliente espera en una fila, donde el tiempo no puede ser negativo.
