Ejemplos de Distribuciones

Ejemplos de Distribuciones1 de 11 http://ribestadistica.bligoo.com.mx/ejemplos-de-distribuciones#.VVW... Blog gratis Crear red social Autos Nuevos Estadística Inscríbete aquí Ejemplos de Distribuciones universidad tecnologica de torreon procesos industriales area manufacturera ejemplos de distribuciones de probabilildad ana karen rivas betancourt Bligoo lic. edgar gerardo mata ortiz Me gusta A 39 011 personas les gusta Bligoo. estadistica 2º b Plug-in social de F acebook Comentarios recientes karem dijo ESA CANCIÓN ME GUSTA... hace 3 años torreon caohuila a 18 de marzo del 2012 BERNOULLI 1-.ejemplo "lanzar una moneda, probabilidad de conseguir que salga cruz". se trata de un solo experimento, con dos resultados posibles: el éxito (p) se considerará sacar cruz. valdrá 0,5. el fracaso (q) que saliera cara , que vale (1 - p) = 1 - 0,5 = 0,5. Contenidos más leídos la variable aleatoria x medirá "número de cruces que salen en un lanzamiento", y sólo existirán dos resultados posibles: 0 (ninguna cruz, es decir, salir cara) y 1 (una cruz).por tanto, la v.a. x se distribuirá como una bernoulli, ya que cumple todos los requisitos. 2-.ejemplo: Ejemplos de Distribuciones ... Leer más 1982 lecturas "lanzar un dado y salir un 6". cuando lanzamos un dado tenemos 6 posibles resultados: estamos realizando un único experimento (lanzar el dado una sola vez). se considera éxito sacar un 6, por tanto, la probabilidad según el teorema de laplace (casos favorables dividido entre casos posibles) será 1/6. ENSAYO DEL CAPITULO 1 DEL LIBRO LA META se considera fracaso no sacar un 6, por tanto, se considera fracaso sacar cualquier otro resultado. ... Leer más 3-.ejemplo Cerrar 15/05/2015 12:28 a. m. VVW. . por lo tanto. fijamos el ´ultimo dígito y. puesto que debe formarse un numero de 4 dígitos. solución ya que la fila es de 9 individuos en total ..mx/ejemplos-de-distribuciones#.. al igual que en el apartado anterior. la probabilidad que se pide es la cola a la izquierda de 35. 1.ejemplo la variable que representa el número del tema seleccionado para el examen sigue una distribución uniforme con parámetros a=1 y b=50. .com. A continuación presento en éste archivo Word varios ejemplos de las distribuciones comúnmente usadas que realicé durante ésta unidad: Bernoulli. pueden colocarse de p4 ¢ p5 = 4! ¢ 5! = 2880 Ejemplos de Distribuciones maneras. . por tanto. 3.9 1.. el primer dígito no puede ser cero. . 5 hombres). hay 4 posiciones pares (que Ejemplos de distribuciones probabilidad deben ser ocupadas por las 4 mujeres) y 5 posiciones impares (para los Ejemplos de distribuciones probabilidadView more documents from Lúaz Garcia. Leer más 371 lecturas 4-ejemplo. 2. Gamma..1. Normal. distribuciones discretas uniforme discreta (a. EJEMPLOS DE BINOMIAL 1-. obteniéndose un total de 9 ¢ 103 = 9000 números posibles.Ejemplos de Distribuciones 2 de 11 SIETE HERRAMIENTAS DE CALIDAD (Check list. y seleccionar calcular probabilidades para el punto 35. la persona aprueba el examen si le toca un tema del 1 al 35. la probabilidad de que obtengamos un 6 viene definida como la probabilidad de que x sea igual a 1. hay nueve posibilidades el segundo dígito: el cero y las ocho no escogidas para el primer dígito. Leer más 5-. .1 cálculo de probabilidades. hay que colocar a 5 hombres y 4 mujeres en una fila de modo que las Artículos similares mujeres ocupen los lugares pares.ejemplo ¿cuántos números de 4 dígitos se pueden formar con las cifras 0. se pueden formar 92 ¢ 8 ¢ 7 = 4536 números. 2.1 basta con proporcionarle los parámetros de la distribución. la probabilidad de que no obtengamos un 6 viene definida como la probabilidad de que x sea igual a 0. Alfanuméricos. se obtiene un total de 9 ¢ 8 ¢ 7 ¢ 1 = 504 números.bligoo. Poisson y T de student. Gráficos y Numéricos) http://ribestadistica.0 View more documents from zooneerborre.. Binomial. Ejercicios . resultados con epidat 3. como no puede haber repeticiones. como además no se permiten repeticiones. ¿de cuántas maneras puede hacerse? Ejemplos de Distribuciones Ejemplos de distribuciones 1. permitiendo repeticiones. sin repeticiones.. 3. el primero de ´estos no puede ser cero. si el ´ultimo dígito ha de ser 0 y no se permiten repeticiones? solución asumamos que para que un número sea de 4 dígitos su primer dígito debe ser distinto de cero. por tanto.. hay nueve posibilidades para el primer dígito y diez para cada uno de los tres dígitos restantes. por lo tanto. m. Saludos.b) Cerrar 15/05/2015 12:28 a. para obtener los resultados en epidat 3. 2-.75 y el punto k=14. en el 75% de los casos la respuesta correcta es “verdadero” y decide responder al examen tirando dos monedas.7500 la probabilidad de que el alumno tenga más de 14 aciertos se sitúa en 0.mx/ejemplos-de-distribuciones#. p=0. 1..ejemplo un examen consta de 10 preguntas a las cuales hay que responder si o no.7. en este caso n=20. n > 0 entero p: probabilidad de éxito. valores: x: 0.7500 punto k 14 probabilidad pr[x=k] 0. p(x=3)=4*(0.. 2.Ejemplos de Distribuciones 3 de 11 http://ribestadistica.1 los parámetros de la distribución y el punto k a partir del cual se calculará la probabilidad.. m.3828 cola derecha pr[x>k] 0.6172 media 15.5)3*(0.1 cálculo de probabilidades.0200 cola izquierda pr[x<=k] 0.ejemplo en un examen formado por 20 preguntas. se desea saber qué probabilidad hay de que tenga al menos 14 aciertos. n parámetros: n: número de pruebas.61. pone “falso” si ambas monedas muestran una cara y “verdadero” si al menos hay una cruz. resultados con epidat 3.p) n: número de pruebas 20 p: probabilidad de éxito 0.5000 varianza 208.2500 la persona tiene una probabilidad de aprobar igual a 0. cada una de las cuales se responde declarando verdadero” o “falso”. un caso particular se tiene cuando n=1.5)1*=0. en consecuencia . que da lugar a la distribución de bernoulli.bligoo.3000 media 25. 0 < p < 1 3-. históricamente. 4-.0000 varianza 3.7000 cola derecha pr[x>k] 0. .VVW. hay que proporcionarle a epidat 3. tre de ellos sean niños. hallar : a) probabilidad de obtener cinco aciertos: 5-. b : máximo 50 punto k 35 probabilidad pr[x=k] 0.. contestan al azar. distribuciones discretas binomial (n. .ejemplo un ejemplo de variable binomial puede ser el número de pacientes ingresados en una unidad hospitalaria que desarrollan una infección nosocomial.25 Cerrar 15/05/2015 12:28 a.com.. suponiendo que als personas que se les aplica no saben contestar a ninguna de las preguntas y .ejemplo calcula la probabilidad de que una familia que tiene 3 hijos . el alumno sabe que.1686 cola izquierda pr[x<=k] 0. extraída sin reemplazo de la población.9792 cola derecha pr[x>k] 0.ejemplo se sabe que el 7% de los útiles quirúrgicos en un lote de 100 no cumplen ciertas especificaciones de calidad. es una variable aleatoria con distribución hipergeométrica de parámetros n. . etc.n}. m. obesidad.7000 varianza 0.jemplo se tiene una población finita con n elementos... de los cuales r tienen una determinada característica que se llama “éxito” 6 (diabetes..n-(n-r)}. los muestreos con y sin reemplazo son equivalentes. por lo que la distribución hipergeométrica se aproxima en tal caso a la binomial. interesa conocer la probabilidad de que no más de dos sean defectuosos. min{r. tomada una muestra al azar de 10 unidades sin reemplazo. el número de “éxitos” en una muestra aleatoria de tamaño n. n>0 entero 2-. 7 n : número de pruebas 10 punto k 2 probabilidad pr[x=k] 0.n} indica el valor mínimo entre r y n.5918 la probabilidad de que a lo sumo haya dos útiles defectuosos en el lote es aproximadamente Cerrar 15/05/2015 12:28 a. OTRAS DISTRIBUCIONERS 1-. resultados con epidat 3.n) n : tamaño de la población 100 r : número éxitos en la pob.Ejemplos de Distribuciones 4 de 11 http://ribestadistica.0208 media 0.1235 cola izquierda pr[x<=k] 0..bligoo. distribuciones discretas hipergeométrica (n.r. donde max{0. hábito de fumar.07 100=7.n-(n-r)} indica el valor máximo entre 0 y n(n-r) y min{r.1 cálculo de probabilidades. r y n.. la probabilidad buscada es p{número de defectuosos 2}. el número de útiles defectuosos en el lote es r=0.com.).mx/ejemplos-de-distribuciones#. parámetros: n: tamaño de la población. cuando el tamaño de la población es grande.VVW. . r 0 entero n: número de pruebas. valores: x: max{0. para un tamaño muestral de n=10. n>0 entero r: número de éxitos en la población. representar la función de densidad de probabilidad hay que marcar el cuadro situado en la parte inferior derecha de la pantalla: obtener las funciones de distribución y densidad.2000 punto k 50 probabilidad pr[x=k] 0. si un auditor toma una muestra de 40 registros ¿ calcular la probabilidad de que existan 5 registros con problemas? n=40 p=0.8657 cola derecha pr[x>k] 0.ejemplo el número de enfermos que solicitan atención de urgencia en un hospital durante un periodo de 24 horas tiene una media de 43.1343 media 43.ejemplo el 8% de los registros contables de una empresa presentan algún problema.12511 4-.2000 la probabilidad de que el servicio colapse está cerca de 0.VVW. 2-. además. . POISSON 1-.ejemplo en una jaula con 100 pericos 15 de ellos hablan ruso calcular la probabilidad de que si tomamos 20 al azar 3 de ellos hablen ruso.2 lambda=10 p(x=10)=(e-10)(1010) )/10!=0.. 11 resultados con epidat 3. n=20 p=0.08 labmda=3.ejemplo se calcula que en la ciudad el 20% de las personas tienen defectos en la vista si tomamos una muestra de 50 personas al azar ¿calcular la probabilidad de que 10 de ellas tengan defectos en la vista? n=50 p=0. m.Ejemplos de Distribuciones 5 de 11 http://ribestadistica.. distribuciones discretas poisson (lambda) lambda : media 43.2 pacientes.2000 varianza 43.com.mx/ejemplos-de-distribuciones#.0339 cola izquierda pr[x<=k] 0.2 Cerrar 15/05/2015 12:28 a. se sabe que el servicio se colapsará si el número de enfermos excede de 50. para calcular la probabilidad pedida y.13.15 x=3 lambda=3 p(x=3)=(e-3)(38)/3!=22404118 3-.bligoo. ¿cuál es la probabilidad de que se colapse el servicio de urgencias del hospital? representar la función de densidad de probabilidad.1 cálculo de probabilidades. 1000 sigma : desviación estándar 28.com.6399 dos colas 1-pr[|x|<=k] 0.ejemplo 2.0000 cola izquierda pr[x<=k] 0. distribuciones continuas normal (mu.7202 el porcentaje de enfermos con un nivel de colesterol inferior a 169 mg/dl es 36%.0635756 NORMAL 1-.Ejemplos de Distribuciones 6 de 11 http://ribestadistica.2000 cola izquierda pr[x<=k] 0. resultados con epidat 3.ejemplo se supone que el nivel de colesterol de los enfermos de un hospital sigue una distribución normal con una media de 179.1 mg/dl y una desviación estándar de 28.mx/ejemplos-de-distribuciones#.sigma) mu : media 179.2 mg/dl.ejemplo la producción de televisores de samsung trae asociada una probabilidad de defecto del 2%.1000 dos colas 1-pr[|x|<=k] 0. m. 5-.74)/4!=0.7 x=4 p(x=5)=(e-1.7)(1. 14 1.9000 cola derecha pr[x>=k] 0.1 cálculo de probabilidades.2000 Cerrar 15/05/2015 12:28 a.1 cálculo de probabilidades. distribuciones continuas normal (mu. 2-.. . ¿cuál será el valor del nivel de colesterol a partir del cual se encuentra el 10% de los enfermos del hospital con los niveles más altos? 2.1000 sigma : desviación estándar 28. si se toma una muestra o un lote de 85 televisores obtener la probabilidad de que 4 de los televisores con defecto. 1. n=85 p=0.2000 punto x 169.sigma) mu : media 179. resultados con epidat 3.3601 cola derecha pr[x>=k] 0.02 labmda=1..VVW.bligoo. calcule el porcentaje de enfermos con un nivel de colesterol inferior a 169 mg/dl. ejemplo 3.1 dos veces: en el primer caso para calcular una probabilidad.bligoo. el porcentaje de empleados que realizan la tarea en un tiempo inferior a 7 días es del 97. en este caso.48% del lote (548 lámparas) no llegarán probablemente a durar 60 meses GAMMA 1-.p (t ≤ 1.0808 luego.08% de las lámparas (808 lámparas) superarán los 75 meses b)t = (60 -68)/5 = -1.). con media de 5 días y desviación típica 1 día.6) = 0. calcular el porcentaje de empleados que realizan la tarea en un tiempo inferior a 7 días.4) = 1 . a) ¿cuántas lámparas superarán previsiblemente los 75 meses?. a partir de 215. se tendrá que ejecutar epidat 3.ejemplo ejemplo en una consulta médica “tiempo que transcurre hasta la llegada del segundo paciente”). de manera opcional. b) ¿cuántos lámparas se estropearán antes de 60 meses? a)t = (75 -68)/5 = 1.6) = 1 .9772.0548 luego.000 lámparas.0. t1 = -¥ y t2 = (7 -5)/1 = 2 en la tabla la probabilidad acumulada para el valor 2 (equivalente a un tiempo inferior a 7 días.com.ejemplo el tiempo medio en realizar una misma tarea por parte de los empleados de una empresa se distribuye según una distribución normal.mx/ejemplos-de-distribuciones#. se supone que se distribuye según una distribución normal en un lote de 10. por lo tanto.p (t ≤ 1. es de 68 meses.ejemplo la vida media de una lámpara.6) = p (t> 1. campo de variación: 0<x< parámetros: Cerrar 15/05/2015 12:28 a.9192 = 0. m. represente la función de densidad.. .. el 5. en el segundo caso el dato de entrada es una probabilidad. la función de densidad del nivel de colesterol. concretamente la cola de la derecha. con una desviación típica de 5. 15 4-. en ambas ejecuciones se ofrece.VVW.6 p (x ≤ 60) = (t ≤ -1.4 p (x > 75) = (t > 1.Ejemplos de Distribuciones 7 de 11 http://ribestadistica. el 8. lo que permitirá obtener el punto. según el fabricante. esta probabilidad es 0.24 mg/dl se encuentran los valores de colesterol del 10% de los enfermos que tienen los valores más altos.4) = 1 .7% 5-. 3-. 81 y p=7.bligoo.p) a : escala 6.3333 varianza 0.ejemplo suponga que cierta pieza metálica se romperá después de sufrir dos ciclos de esfuerzo.ejemplo suponiendo que el tiempo de supervivencia.0000 p : forma 2.ejemplo el número de pacientes que llegan a la consulta de un médico sigue una distribución de poisson de media 3 pacientes por hora.0000 punto x 1. calcúlese: 1.81.1000 punto x 14. 3-.1. calcular la probabilidad de que transcurra menos de una hora hasta la llegada del segundo paciente..0000 cola izquierda pr[x<=k] 0.9000 cola derecha pr[x>=k] 0. Cerrar 15/05/2015 12:28 a. debe tenerse en cuenta que la variable aleatoria “tiempo que transcurre hasta la llegada del segundo paciente” sigue una distribución gamma (6. en años. m. resultados con epidat 3. distribuciones continuas gamma (a.mx/ejemplos-de-distribuciones#.1667 la probabilidad de que transcurra menos de una hora hasta que llegue el segundo paciente es 0.2429 media 9. los años a partir de los cuales la probabilidad de supervivencia es menor que 0. 2). de pacientes que son sometidos a una cierta intervención quirúrgica en un hospital sigue una distribución gamma con parámetros a=0. el tiempo medio de supervivencia.4074 el tiempo medio de supervivencia es de.VVW.p) a : escala 0.98.0174 media 0.8100 cola izquierda pr[x<=k] 0..1 cálculo de probabilidades. 10 años. 2. 4-. distribuciones continuas gamma (a. 2-. resultados con epidat 3.0556 moda 0.Ejemplos de Distribuciones 8 de 11 http://ribestadistica. .8100 p : forma 7.9037 moda 8.com. aproximadamente. obtener la probabilidad de que el intervalo de tiempo se encuentre hasta que ocurre el segundo ciclo.1 cálculo de probabilidades. si estos ciclos ocurren de manera independiente a una frecuencia promedio de dos por cada 100 horas.9826 cola derecha pr[x>=k] 0.6420 varianza 11. 5 < x < 3]= f(3) .mx/ejemplos-de-distribuciones#. permaneciendo cerrados 30 segundos.. calcular.0000 sigma : desviación estándar 1.Ejemplos de Distribuciones 9 de 11 http://ribestadistica. p[2. en horas.5) = (3-1) / 3 .02) p(x>µ+2σ)=p(x<241.VVW. . n>0 2-. ambos se cierran cada 2 minutos.4). 1.1). solución: x: lapso que ocurre hasta que la pieza sufre el segundo ciclo de esfuerzo. distribuciones continuas normal (mu.9500 Cerrar 15/05/2015 12:28 a. ¿cuál es la probabilidad de que se pare en el segundo? del enunciado se deduce que deberá parar si emplea entre 2. m.com.f(2.ejemplo la distribución t de student se aproxima a la normal a medida que aumentan los grados de libertad. el punto que deja a la derecha una cola de probabilidad 0. es decir. 1.bligoo. un conductor se ha detenido en el primero y el tiempo en recorren la distancia entre ambos semáforos es una u(1. b.5 minutos después de que el primero se ponga verde se pone rojo el segundo.166.0000 cola izquierda pr[x<=k] 0. T de student 1-. x=numero de ciclos/100 horas y=numero de ciclos/hora x˜(2. resultados con epidat 3.42)=0.ejemplo se aproxima a una normal de media 0 y varianza 1 (normal estándar).5-1) / 3 = 0.0466 5-.5 y 3 minutos en ir del primero al segundo.sigma) mu : media 0. campo de variación: - <x< parámetros: n: grados de libertad. a más de dos desviaciones por encima de la media.ejemplo en un trayecto urbano hay dos semáforos consecutivos de modo que 2.05..1 cálculo de probabilidades. para una distribución n(0.(2. bligoo.6449 cola izquierda pr[x<=k] 0.6449 media 0.1006 se aprecia claramente que. él se encuentra satisfecho con esta afirmación.3 s=12.1: la primera vez con una distribución t de student con 10 grados de libertad y la segunda vez con 500 grados de libertad. el 5% de los clientes con tarjeta ha pasado a ser moroso. para conservar este promedio esta persona verifica 25 focos cada mes.0000 varianza 1. m. distribuciones continuas t de student (n) n : grados de libertad 500 punto x 1.ejemplo un banco local revisa 510 510 475 505 521 su política de tarjetas 506 503 407 493 500 de crédito.07 520 521 511 513 510 513 522 500 521 495 496 488 500 502 512 5-.2..1 cálculo de probabilidades.0503 dos colas 1-pr[|x|<=k] 0. para una distribución t de student.05 y t 0. el banco ha comprobado que la probabilidad de que un cliente normal se atrase en un pago es de 0. punto x 1.ejemplo calcular. . la probabilidad de que la variable tome un valor a la derecha de ese punto. distribuciones continuas t de student (n) n : grados de libertad 10 punto x 1. 3-. al aumentar los grados de libertad de la t de student. esto es ha dejado de pagar sin que el banco pudiera recuperar la deuda.Ejemplos de Distribuciones 10 de 11 http://ribestadistica. con el objetivo de cancelar algunas de ellas. tomar como grados de libertad sucesivamente n= 10 y n= 500.9497 cola derecha pr[x>=k] 0. 4-.9345 cola derecha pr[x>=k] 0. 2.com.6449 cola izquierda pr[x<=k] 0.0655 dos colas 1-pr[|x|<=k] 0. si el valor y calculado cae entre –t 0.ejemplo un fabricante de focos afirma que su producto durará un promedio de 500 horas de trabajo. naturalmente.mx/ejemplos-de-distribuciones#. resultados con epidat 3. para el primer apartado hay que seleccionar en la lista de distribuciones la normal de parámetros mu=0 y sigma=1. la probabilidad se acerca a la calculada con la distribución normal.1310 cálculo de probabilidades. Cerrar 15/05/2015 12:28 a. además..05.VVW.0000 en el segundo apartado se ejecutará dos veces epidat 3. la probabilidad de que un cliente moroso se atrase en un pago es 1. en el pasado. ¿qué conclusión deberá él sacar de una muestra de 25 focos cuya duración fue?: μ=500 h n=25 n2 x 90% 505. 2.Ejemplos de Distribuciones 11 de 11 http://ribestadistica. .VVW.com.Inicia tu sesión o Regístrate gratis » Nombre (Requerido) E-mail (Requerido) URL Recibir notificaciones sobre nuevos comentarios Comentarios de este artículo en RSS Puedes crear un blog gratis. p(a| ¯m) = 0. ¯ a} son dos sistemas completos de sucesos..05. o crear red social en Bligoo. a _ cuando el cliente se ha atrasado en un pago mensual.com Cerrar 15/05/2015 12:28 a. (a) para un cliente cualquiera decimos que ha sucedido el suceso: m_ cuando el cliente es moroso. a continuación reescribimos los datos que nos proporciona el enunciado en términos de probabilidades. m. los conjuntos de sucesos {m.. ¯ m} y {a. Me gusta 0 Tweet 0 0 Comentarios | Comentarios Escribe un comentario ¿Quieres usar tu foto? .mx/ejemplos-de-distribuciones#. p(a|m) = 1. p(m) = 0.bligoo. Documents Similar To Ejemplos de DistribucionesSkip carouselcarousel previouscarousel nextPlan Constructora Valderrama2013.2 - PautaMetodologia de La InvestigacionDISTRIBUCION MUESTRAL DE LA MEDIA.docxPH Proporciones y Bondad de AjusteQuiz Estadistica TodosSeleccion de La MuestraSelección de La MuestraTarea Ficha 1Problemas de Aplicación ~ Tests de HipótesisPoner figura 1 de la distribuciónDiscretas Ejercicios ESTADISTICA (1)2013 Soluc Sept ADeber 3 TGCapitulo I. Conceptos Basicos Salinas378 Pdfsam Karl R. 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