PDF superior EJERCICIOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUAS

EJERCICIOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUAS

EJERCICIOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONTINUAS

18.- Una pequeña ciudad es abastecida de agua cada 2 días; el consumo en volumen de agua para esta pequeña localidad tiene una distribución normal con media 20000 litros y desviación típica de 1000 litros (se entiende el consumo cada 2 días). Se trata de hallar la capacidad de su tanque de agua para que sea de sólo 0.01, la probabilidad que en un período de 2 días el agua no sea suficiente para satisfacer toda la demanda.

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EJERCICIOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETA

EJERCICIOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETA

6.- En Huancayo en el mes de octubre, la lluvia cae con un promedio de uno cada 4 días durante los que el cielo está nublado. Determine la distribución de probabilidad del número de días con lluvia entre los 4 próximos días nublados, suponiendo se cumple independencia. Encuentre la media y la varianza del número de días lluviosos. Presente también la gráfica de la distribución de probabilidad

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Ejercicios de Distribuciones de probabilidad

Ejercicios de Distribuciones de probabilidad

28. Una máquina fabrica tornillos cuyas longitudes se distribuyen normalmente con media 20 mm y varianza 0.25 mm. Un tornillo se considera defectuoso si su longitud difiere de la media más de 1 mm. Los tornillos se fabrican de forma independiente. ¿Cuál es la probabilidad de fabricar un tornillo defectuoso? Si los envasamos en envases de 15 tornillos, probabilidad de que en un envase no tenga más de 2 defectuosos.

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ESTADÍSTICA Algunas distribuciones importantes de variables aleatorias continuas

ESTADÍSTICA Algunas distribuciones importantes de variables aleatorias continuas

9. El depósito central de agua potable de un determinado municipio se llena una vez por semana, los domingos. Observando el consumo de agua de años anteriores se llegó a la conclusión de que la proporción de agua del depósito que se distribuye durante la semana se podía representar por una distribución beta de parámetros p = 3 y q = 2. Determinar la probabilidad de que se distribuya al menos el 80 % de agua del depósito central durante una semana.

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Capítulo V Distribuciones Continuas personalizado

Capítulo V Distribuciones Continuas personalizado

La distribución normal proporciona una buena aproximación de la distribución binomial cuando “n” es grande y “p” no está demasiado cerca de 0 ó 1. Para utilizar la aproximación normal hacemos µ = n.p ; σ = √ n.p.q y convertimos los valores de la variable original en valores z, para hallar las probabilidades que nos interesan. Cuando el tamaño de la muestra que se va a analizar no es uno de los valores de “n” que figuran en las tablas binomiales disponibles, la aproximación normal a la binomial proporciona una alternativa conveniente, mientras más cerca esté P (probabilidad de éxito), de 0,5..
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Algunas relaciones entre distribuciones de variables aleatorias univariadas discretas y continuas

Algunas relaciones entre distribuciones de variables aleatorias univariadas discretas y continuas

Puesto que para definir la media de una variable aleatoria X se recurre a la función de densidad de probabilidad de X se puede decir también que E[X] es la media de la densidad de X Adem[r]

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DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD..docx

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Las distribuciones de probabilidad de variable continua son idealizaciones de las distribuciones estadísticas de variable continua. Estas se obtienen empíricamente (experimentando u observando) Por ejemplo, estaturas, pesos, tiempos…, son variables continuas.

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ESTADÍSTICA Algunas distribuciones importantes de variables aleatorias continuas

ESTADÍSTICA Algunas distribuciones importantes de variables aleatorias continuas

Una comunidad de vecinos dispone de un depósito que contiene una canti- dad fija de combustible para la calefacción central y que es rellenado cada mes. La experiencia acumulada durante muchos meses permite representar la propor- ción de reserva utilizada cada mes mediante un modelo de distribución Beta con parámetros p=4 y q=2. Calcule la probabilidad de que un mes determinado se utilice más del 75 % de la reserva de combustible.

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Inferencia estadística: probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

Inferencia estadística: probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

A partir de esta estimación de probabilidad podemos decir que cada uno de nuestros adolescentes tiene una probabili- dad de 0,18 (18%) de ser obeso. Siguiendo terminología pro- pia de la teoría de la probabilidad, cada adolescente es un experimento aleatorio, del que antes de explorarlo sabe- mos que puede o no ser obeso (posibles resultados del ex- perimento) y la probabilidad de cualquiera de ellos (obeso p = 0,18), pero hasta que no lo exploramos no sabemos si lo es. Las variables se caracterizan por ser fruto de observaciones repetidas de una misma característica, su información funda- mental se puede resumir en un listado de los diversos resul- tados posibles y en la frecuencia (probabilidad) con que apa- rece cada uno de ellos. Lo habitual es que la probabilidad de cada uno de los valores de una variable siga algún tipo cono- cido de distribución de probabilidad. Existen muchas dis- tribuciones de probabilidad, probablemente la más conocida sea la distribución normal, que siguen los valores de muchas variables continuas (por ejemplo, la talla de los adolescentes). Cuando los distintos valores de una variable siguen una distri- bución de probabilidad la denominamos variable aleatoria. Para definir una variable aleatoria necesitamos conocer los valores posibles y la probabilidad de que ocurra cada uno de ellos. Veamos dos ejemplos. La variables aleatoria “curación de un tipo de tumor”; valores posibles: sí/no, distribución de probabi- lidad: binomial, probabilidad de curación 0,75 (75%). La variable aleatoria “longitud de los recién nacidos a término”; valores posibles: cualquier valor entre 40-60 cm, distribución de pro- babilidad: normal con media 50 cm y desviación típica 2 cm. Al elegir una variable, asumimos un tipo concreto de distribu- ción de probabilidad, que condicionará las estimaciones y con- trastes de hipótesis que queramos realizar con ella. A cada valor o rango de valores de una distribución de probabilidad le corresponde una probabilidad; esta relación se determina por lo que conocemos como función de probabilidad (también llamada función de masa para distribuciones dis- cretas y función de densidad para distribuciones continuas). Existen múltiples distribuciones de probabilidad. Algunas ya han sido mencionadas, como la distribución binomial, para variables nominales dicotómicas, o la distribución normal, para variables continuas, pero hay muchas otras, como la dis- tribución de Poisson (eventos raros que tienen lugar a lo largo de un periodo de tiempo o espacio), χ 2 (que siguen los
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ALGUNAS DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD

ALGUNAS DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD

Diferencia entre la distribución Exponencial y la Poisson A la distribución de Poisson le interesa el número de ocurrencias, mientras que a la exponencial le interesa el tiempo transcurr[r]

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Programa Probabilidad y Estadística

Programa Probabilidad y Estadística

Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas y continuas: selección de la distribución adecuada, aplicación de propiedades, cálculo de probabilidades.. Di[r]

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2 Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad

2 Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad

d ) La probabilidad de que la playa gane arena es P (X ≥ 0) y la probabilidad de que pierda es P (X ≤ 0). De la simple observaci´ on de la gr´ afica de la funci´ on de densidad de esta variable, sim´ etrica respecto al origen, se deduce que ambas probabilidades deben ser iguales a 1/2. En cualquier caso, pueden calcularse anal´ıticamente como:

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Ejercicios resueltos de probabilidad

Ejercicios resueltos de probabilidad

25. De los créditos concedidos por un banco, un 42% lo son para clientes nacionales, un 33% para clientes de la Unión Europea y un 25% para individuos del resto del mundo. De esos créditos, son destinados a vivienda un 30%, un 24% y un 14% según sean nacionales, de la UE o del resto del mundo. Elegido un cliente al azar, ¿qué probabilidad hay de que el crédito concedido no sea para vivienda?

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EJERCICIOS DE PROBABILIDAD RESUELTOS

EJERCICIOS DE PROBABILIDAD RESUELTOS

b) Si son tres personas las que eligen al azar, cada una de ellas, un número del 1 al 5, ¿cuál es la probabilidad de que las tres elijan el mismo número?.. Solución:.[r]

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Casos de Estudio de Distribuciones de Probabilidad para Turismo

Casos de Estudio de Distribuciones de Probabilidad para Turismo

Los responsables europeos de un fondo de inversi´ on norteamericano propietario de una cadena de hoteles de lujo realizan cada semestre visitas a sus esta- blecimientos (una visita semestral en cada regi´ on). En nuestra regi´ on tienen dos establecimientos, y el hotel destinatario de cada visita semestral se decide aleatoriamente, con garant´ıa de que ambos establecimientos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados cada semestre.

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Ejercicios Resueltos de Probabilidad

Ejercicios Resueltos de Probabilidad

P2.19] Dilema del prisionero. En una c´arcel hay 3 prisioneros (A, B, C) con historiales similares. En un momento dado, los tres solicitan el indulto a un tribunal, y sin conocerse m´as detalles llega la informaci´on al prisionero A de que han concedido el indulto a 2 de los 3 prisioneros. El prisionero A conoce a uno de los miembros del tribunal y puede intentar hacerle una pregunta para obtener algo de informaci´on. Sabe que no puede preguntar si ´el es uno de los dos indultados, pero s´ı puede pedir que le den el nombre de uno de los otros dos (nunca ´el) que est´e indultado. Pensando un poco concluye que si no hace tal pregunta, entonces la probabilidad de ser uno de los dos indultados es 2/3, mientras que si la hace obtendr´a respuesta y entonces la probabilidad de ser el otro indultado es 1/2. Por ello, concluye que es mejor no hacer tal pregunta, porque sea cual sea la respuesta, s´olo le servir´a para disminuir la probabilidad de ser uno de los dos indultados. ¿D´onde est´a el error de su razonamiento?
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Ejercicios de Probabilidad Condicionada

Ejercicios de Probabilidad Condicionada

Una compañía de autobuses cubre las tres rutas de un colegio. El 70% de los vehículos realiza la pri- mera ruta; el 20%, la segunda, y el 10% completa la tercera. Se sabe que, diariamente, la probabilidad de que un autobús sufra una avería es del 2%, 3% y 5%, respectivamente, para cada ruta. Determina la probabilidad de que, en un día cualquiera, un autobús se averíe.

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Ejercicios de Probabilidad (228)

Ejercicios de Probabilidad (228)

178. (2015-M5-B-3) Una empresa dedicada a la producción de jamones ibéricos dispone de dos secaderos, A y B, con distintas condiciones ambientales y de almacenamiento. En el secadero B se curan la tercera parte de los jamones. El 25% de los jamones curados en el secadero A son catalogados como Reserva, mientras que en el B este porcentaje asciende al 80%. Elegido un jamón al azar de uno de los secaderos, calcule la probabilidad de los siguientes sucesos:

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asmates  Probabilidad  Ejercicios de selectividad

asmates Probabilidad Ejercicios de selectividad

14. [C-LE] [JUN-A] Un moderno edificio tiene dos ascensores para uso de los vecinos. El primero de los ascensores es usado el 45% de las ocasiones, mientras que el segundo es usado el resto de las ocasiones. El uso continuado de los ascensores provoca un 5% de fallos en el primero de los ascensores y un 8% en el segundo. Un día suena la alarma de uno de los ascensores porque ha fallado. Calcula la probabilidad de que haya sido el primero de los ascensores.

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Temario PSU.pdf

Temario PSU.pdf

correspondiente a la clase en cuestión. Si los 360º del círculo representan el 100 % de los datos clasificados, a cada 1% le corresponderán 3,6º. Luego, para obtener el tamaño del ángulo para un sector dado bastaría con multiplicar el por ciento correspondiente por 3,6º (por simple regla de tres). Histograma: Este gráfico se usa para representar una distribución de frecuencias de una variable cuantitativa continua. Habitualmente se representa la frecuencia observada en el eje Y, y en el eje X la variable Polígono de frecuencias: Se utiliza, al igual que el histograma, para representar distribuciones de frecuencias de variables cuantitativas continuas, pero como no se utilizan barras en su confección sino segmentos de recta, de ahí el nombre de polígono. Habitualmente se usa cuando se quiere mostrar en el mismo gráfico más de una distribución.
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