• No se han encontrado resultados

Taller 4 Probabilidad

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Taller 4 Probabilidad"

Copied!
18
0
0

Texto completo

(1)

PROBABILIDAD PROBABILIDAD ACTIVIDAD ACTIVIDAD Nº Nº 44

JORGE ERASMO ALBERTO BRAVO JORGE ERASMO ALBERTO BRAVO

COD. 1121827017 COD. 1121827017 SEBASTIAN TEY MORERA SEBASTIAN TEY MORERA

COD. 17420651 COD. 17420651

LINA MARIA ORREGO NIETO LINA MARIA ORREGO NIETO

COD. 1121847663 COD. 1121847663

PAOLA JOANA CORREAL ACEVEDO PAOLA JOANA CORREAL ACEVEDO

COD. 1019044982 COD. 1019044982 ACTIVIDAD Nº 3 ACTIVIDAD Nº 3 LICENCIADO LICENCIADO VLADIMIR GUTIERREZ VLADIMIR GUTIERREZ TUTOR TUTOR

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS, TECNOLOGIA E INGENIERIA ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS, TECNOLOGIA E INGENIERIA

PROGRAMA DE INGENIERIA INDUSTRIAL PROGRAMA DE INGENIERIA INDUSTRIAL

ACACIAS, META ACACIAS, META

2011 2011

(2)

PROBABILIDAD ACTIVIDAD Nº 4

JORGE ERASMO ALBERTO BRAVO COD. 1121827017

SEBASTIAN TEY MORERA COD. 17420651

LINA MARIA ORREGO NIETO COD. 1121847663

PAOLA JOANA CORREAL ACEVEDO COD. 1019044982

ACTIVIDAD Nº 3

LICENCIADO

VLADIMIR GUTIERREZ TUTOR

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS, TECNOLOGIA E INGENIERIA PROGRAMA DE INGENIERIA INDUSTRIAL

ACACIAS, META 2011

(3)

ACTIVIDAD 4

1. Determine en cada caso si los valores de referencia pueden servir como los valores de una distribución de la probabilidad de alguna variable aleatoria que sólo tome los valores 1, 2 y 3 y explique sus respuestas.  A. f (1) = 0, 42; f (2) = 0, 31; f (3) = 0, 37 B. f (1) = 0, 08; f (2) = 0, 12; f (3) = 1, 03 c. F ( 1) = 10; f (2) = 1; f (3) = 12 33 3 33  A, F (1) = 0.42 F (2) = 0.31 F (3) = 0.37

no se pude porque P (▲ ) es igual

>

1

b. F (1) = 0.08 F (2) = 0.12 F (3) = 1.03

no se puede porque P ( ▲ ) es igual

>

1

c. F (1) = 33 10 F (2) = 33 1 F (3) = 33 12 Si porque la P ( ▲ ) = 1

2. Determine en cada caso si los valores de referencia pueden servir como los valores de una distribución de la probabilidad de alguna variable aleatoria que sólo tome los valores 1, 2, 3 y 4 y explique sus respuestas.  A. f (1) = 0.25; f (2) = 0.75; f (3) = 0.25; f (4) = -0.25 B. f (1) = 0.15; f (2) = 0.27; f (3) = 0.29; f (4) = 0.29 C. f (1) = 1; f (2) = 10 ; f (3) = 2 ; f (4) = 5 19 19 19 19 a. F (1) = 0.25 F (2) =0.75 F (3) = 0.25 F (4) = - 0.25 Si porque la P ( ) = 1 b. F (1) = 0.15 F (2) =0.27 F (3) = 0.29 F (4) = 0.29

(4)

Si porque la P (▲) = 1 c. F (1) = 19 1 F (2) = 15 10 F (3) = 19 2 F (4) = 19 5

3. Determine en cada uno de los casos siguientes si pueden servir como la distribución de probabilidad de alguna variable aleatoria.

1 a.  F ( x) = --- para x = 0, 1, 2, 3, 4, 5 5 X + 1 b.  F x --- para x = 1, 2, 3, 4. 14 a. F ( x) = 5 1 para  X = 0,1,2,3,4,5 Si porque la P ( ▲) = 1 5 5 5 5 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 = = + + + + a. F( x) = 14 1 +  x para x = 1,2,3,4 F (1) = 14 2 F (2) = 14 3 F (3) = 14 4 F (4) = 14 5 Cumple porque P ( ) = 1 1 14 14 14 5 14 4 14 3 14 2 + + + = =

4. Determine en cada uno de los casos siguientes si pueden servir como la distribución de probabilidad de alguna variable aleatoria.

X - 2

a. f ( x) = --- para x = 1, 2, 3, 4, 5 5

X2

(5)

30 a. F (x) = 5 2 −  x Para X = 1,2,3,4,5 F (1) = 5 1 − F (2) = 5 0 F (3) = 5 1 F (4) = 5 2 F (5) = 5 3 Si porque la P ( ▲ ) = 1 1 5 5 5 3 5 2 5 1 5 0 5 1+ + + + = = − b. F(x) = 30 2

 x

para  X = 0,1,2,3,4,5 F (0) = 0 30 0 30

0

2 = = = F (1) = 30 1

( )

30 4 2 =  f 

( )

30 9 3 =  f  

( )

30 16 4 =  f  Si porque la P ( ▲ ) = 1 1 30 30 30 10 30 9 30 4 30 1 30 0 + + + + = = DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

5. En una ciudad determinada, se dice que los gastos médicos son la razón del 60% de todas las bancarrotas personales. ¿Cuál es la probabilidad de que se mencionen los gastos médicos como el motivo de cuatro de las seis bancarrotas personales próximas que se registren en esa ciudad?

P = 0.60 q = 0.40 P ( x =4) =? P ( x =4) = 4 6 (0.60) ⁴ (0.40)² P (x = 4) =

(

)

     −4!4¡ 6 ! 6 (0.60) ⁴ (0.40)² P (x = 4) =  ! 4 !* 2 ! 6 (0.60) ⁴ (0.40)² P (x = 4) =  ! 4 !* 2 ! 4 * 5 * 6 (0.60) ⁴ (0.40)²

(6)

P (x = 4) =  1 * 2 30 (0.60) ⁴ (0.40)² P (x = 4) = (15) (0.1296) (0.16) P (x=4) = 0.3110 * 100 = 31.10%

6. Si la probabilidad de que un juego de tenis entre dos jugadores profesionales llegue a la muerte súbita es 0.15, ¿Cuál es la probabilidad de que dos de tres encuentros entre estos jugadores lleguen a la muerte súbita?

P = 0.15

q

0.85 P (x=2) P(x) =  x n * P2 P (x=2) = * P (x=2) = * (0.85) P (x=2) = * (0.85) P (x=2) = * (0.85) P (x=2) = (0.0225) (0.85) P (x=2) = 0.0574 * 100 = 5.74%

7. Se menciona la incompatibilidad como la causa legal de 55% de todos los casos de divorcio registrados en un pueblo determinado. Obtenga la probabilidad de que se mencione la incompatibilidad como la causa de cuatro de los siguientes seis casos de divorcio registrados en ese pueblo. P = 0.55

q

0.45 P (x=4) P(x) =  x n P(x=4) =  4 6

(7)

P(x=4) =  ! 4 ! 2 ! 6 * (0.0915) (0.2025) P (x=4) = * (0.0915) (0.2025) P (x = 4) = * (0.0915) (0.2025) P (x=4) = (15) * (0.0915) (0.2025) P(x=4) = 0.2779 * 100 = 27.79%

8. Si la probabilidad de que una persona que viaja por cierta aerolínea pague una tarifa adicional para ver una película es 0,65. ¿Cuál es la probabilidad de que sólo tres de seis personas que viajan por esta aerolínea paguen una tarifa adicional para ver una película?

P = 0.65 q = 0.35 P (x = 3) P (x) = P (x =3) = P (x =3) = P (x =3) = (0.2746) (0.0429) P (x =3) = (20) (0.2746) (0.0429) P (x =3) = 0.2356 * 100 = 23.56%

9. Explique en cada caso por qué la ecuación de referencia no puede servir como la ecuación de la densidad de probabilidad de una variable continua que toma valores del intervalo de 1 a 4.

1 a.  f ( x)= ---1 para 1≤  x ≤ 4. 4 2 b. f ( x)= --- (4 x – 7) para 1 ≤  x≤   4. 15

(8)

A.

NO CUMPLE

b.

No cumple la condición

10. Si la ecuación de la densidad de probabilidad de una variable continua que toma valores del intervalo de 2 a 10 es f (x) = 1/8. Obtenga las probabilidades de que esta variable aleatoria tome un valor:

a. Menor que 7 b. Entre 2,4 y 8,8

(9)

A.

b.

DISTRIBUCIÓN NORMAL

11. Para cada uno de los casos siguientes, que comprenden áreas bajo la curva normal estándar, decida si la primera área es más grande, la segunda área es más grande o si las dos áreas son iguales.

a. El área a la derecha de z = 1,5 o el área a la derecha de z = 2 b. El área a la izquierda de z = -1,5 o a la izquierda de z = -2

c. El área a la derecha de z = 2 o a la izquierda de z = -2 a. El área a la derecha de Z = 1.5 o el área de la derecha de Z = Z

(10)

Rta. El área a la derecha de Z=1.5

b. El área a la izquierda de Z =-1.5 o a la izquierda de Z = -Z

Rta. El área a la izquierda de Z=-1.5

c. El área a la derecha de Z =2 o a la izquierda de Z = -2

Rta. El área de las 2 es igual

0.4332 1.5 0.4773 2 Z = 1.5 = 0.4332 0.5 – 0.4332 = 0.0668 Z = 2 = 0.4773 0.5 – 0.4773 = 0.0227 -1.5 0.4332 0.066 8 0.022 7 0.4773 -2 Z = -1.5 = 0.4332 0.5 – 0.4332 = 0.0668 Z = -2 = 0.4773 0.5 – 0.4773 = 0.0227 0.4773 0.0227 2 -2 0.4773 0.0227 Z = 2 = 0.4773 0.5 – 0.4773 = 0.0227 Z = -2 = 0.4773 0.5 – 0.4773 = 0.0227

(11)

12. Encuentre el área bajo la curva normal estándar que cae: a. Entre z = 0 y z = 0,87 b. Entre z = -1,66 y z = 0 c. A la derecha de z = 0,48 d. A la derecha de z = - 0,27 e. A la izquierda de z = 1.3 f. A la izquierda de z = -0,79 a) Entre Z = 0 y Z = 0.87 b) Entre Z = -1.66 y Z= 0 c) A la derecha de Z = 0.48 d) A la derecha de Z = -0.27 0.3079 0.87 0 Rta. 0.3079 0.4515 -1.66 Z = -1.66 = 0.4515 0.1844 0.3156 0.48 Z = 0.48 = 0.1844 0.5 – 0.1844 = 0.3156 Z = 0.27 = 0.1064 0.5 + 0.1064 = 0.6064 0.106 -0.27

(12)

e) A la izquierda de Z = 1.3

f) A la izquierda de Z = -0.79

13. Encuentre el área bajo la curva normal estándar que cae: a. Entre z = 0.55 y z = 1.12 b. Entre z = -1.75 y z = -1.05 c. Entre z = -1.95 y z = 0.44 a) Entre Z = 0.55 y Z = 1.12 b) Entre Z = -1.75 y Z = -1.05 c) Entre Z = -1.95 y Z 0.44 Z = 1.3 = 0.4032 0.5 + 0.4032 = 0.9032 1.3 0.4032 Z = -0.79 = 0.2852 0.2852 -0.79 0.1598 0.55 1.12 Z = 0.55 = 0.2088 Z= 1.12 = 0.3686 0.3686 - 0.2088 = 0.1598 0.1068 Z = -1.05 0.3531 = Z= -1.75 = 0.4599 0.4599 - 0.3531 = 0.1068 -1.75 -1.05 0.6444 Z = -1.95 = 0.4744 Z= 0.44 = 0.1700 0.4744 - 0.1700= 0.6444

(13)

14. Para cada uno de los casos siguientes, que comprenden variables aleatorias con distribuciones normales, decida si la primera

probabilidad es mayor, la segunda probabilidad es mayor o las dos probabilidades son iguales.

a. Para una variable aleatoria con una distribución normal con = 100 y _ μ

= 20, la probabilidad de un valor mayor que 140 o la probabilidad de un valor mayor que 130.

b. Para una variable aleatoria con una distribución normal con = 80 y _ μ

= 20, la probabilidad de un valor mayor que 100 o la probabilidad de un valor menor que 70.

c. Para una variable aleatoria con una distribución normal con = 60 y _ μ

= 12, la probabilidad de un valor entre 48 y 72 o la probabilidad de un valor entre 60 y 84.

d. Para una variable aleatoria con una distribución normal con = 200 y _ μ

= 40, la probabilidad de un valor mayor que 250 o la probabilidad de un valor menor que 140.

Z =

a.

Rta. Es mayor la probabilidad de un valor mayor que 140

b. -1.95 Z = 2 = 0.4777 Z= 1.5 = 0.4332 = 2 Z 2 = Z 2 = = =1.5 Z = = 1 Z = = -0.5 Z = 1 = 0.3413 0,5 – 0,3413 = 0,158 Z= -0,5 = 0.19 0,5 – 0,1915 = 0,3 0,1587

(14)

Rta.: Es mayor la probabilidad 06 un valor menor de 7 b. c. 80 100 0,1 0,30854 70 80 -0,5 0 Z = Z = Z = = -1 = 0,3413 = 1 = 0,3413 0,3413 0,3413 48 60

(15)

0,3413 + 0,3413 = 0,6826

0 + 0, 4773 = 0,4773

Rta. : Es mayor a la probabilidad de un valor entre 48 y 72 (0,6826)

d. 0,5 – 0,3944 = 0,1056 -1 1 Z = Z = = 0 = 0 = 2 = 0,4773 = = 60 0 Z = = 1,250 = 0,3944 N = 200 P (X > 250) O = 40 P X

<

Z = = 0,1056 200 250

(16)

0,5 – 0,4332 = 0,0668

15. Si una variable aleatoria tiene la distribución normal con = 80 y _ μ

= 4.8, encuentre las probabilidades de que tome un valor: a. Menor que 87.2 b. Mayor que 76.4 c. Entre 81.2 y 86.0 d. Entre 71.6 y 88.4a.  A. Z = 15 Luego b. Mayor que 76,4 0 Z = = = -1,5 = 0,4332 -1,5 0,0668 0 76,4

(17)

c. N = 80 O = 4,8 P (81,2 < X < 86) = 2 Rta. La P (entre 81,2 y 86) = 0,2957 d. N = 80 O = 4,8 P (entre 71,6 y 88,4) =? Z = =0,25 = 0,0987 Z = Z = =1,25 = 0,3944 0,2957 80 81,2 8,6 0 0,2957 1,25 Z = Z = Z = = - 1,75 = 0,4595 = 1,75 = 0,4595

(18)

0,4599 + 0,4599 = 0,9198

Rta.: La probabilidad entre 71,6 y 88,4 es 0,9198

71,6 80

Referencias

Documento similar

Describir la distribución de probabilidad de una variable aleatoria que asigna a cada suceso elemental el número obtenido al lanzar un dado.. Comprobar las propiedades

Entre los más incluidos destacan calcular probabilidades de una variable aleatoria discreta utilizando sus funciones de probabilidad y distribución, y realizar una

Cuando la variable aleatoria toma valores en el conjunto de los números reales, la       distribución de probabilidad está completamente especificada por la función de    

a) La función de probabilidad y su representación b) La función de distribución y su gráfica. Ejercicio 5º.- Conocida la función de distribución de una variable aleatoria X,

Por último, se debe seleccionar, “Cola izquierda” si se quiere calcular la probabilidad de que la variable aleatoria con distribución binomial sea menor o igual que el valor o

Veamos como calculamos z(|x|&lt;1) con el uso de esta tabla. Esta probabilidad es la probabilidad de que la variable tome valores entre –1 y 1. Dado que sabemos que la variable

a) Determinar de la variable aleatoria las siguientes funciones: Densidad; Distribución; Supervivencia.. Calcular la probabilidad de que tenga que esperar al menos 2 días

6 Calculen la probabilidad de que la variable aleatoria X tome, a lo más, cada uno de los valores posibles, es decir, descri- ban su función de distribución.. 7 Construyan