REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD FERMÌN TORO
ESCUELA DE ADMINISTRACIÒN Y RELACIONES INDUSTRIALES

Distribuci...
Introducción

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DISTRIBUCIÒN BINOMIAL

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probabilidad discreta
que mide el número de
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Aplicaciones Distribución Binomial
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Función de distribución
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Ejemplos
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Respuestas
N = ( cc,cs,sc,ss)
A) P (cc)= 1/4 = 0,25= 25%
B) Es Suceso imposible porque solo se lanza 2 veces es igual a 0
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blancas, 4 verdes y 12 negras.
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Conclusión
Es una distribución de probabilidad discreta que
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Distribución binomial

  1. 1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD FERMÌN TORO ESCUELA DE ADMINISTRACIÒN Y RELACIONES INDUSTRIALES Distribución Binomial Maylec Guevara CI 14.535.418
  2. 2. Introducción La estadística es esencial ya nos permite analizar los resultados de una determinada situación o un estudio de investigación que son cuantificados y representado a través de gráfico y con el fin de obtener un resultado específico. La distribución binominal es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos con resultado . Así como su aplicación y características que puede ser defectuoso o no defectuoso.
  3. 3. DISTRIBUCIÒN BINOMIAL Es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos Se caracteriza por ser dicotómico es decir solo son posibles dos resultados La Probabilidad de éxito o de fracaso es constante, es decir que no varia de una prueba a otra. En cada prueba el resultado es independiente de los resultados obtenidos anteriormente Básicamente se trata de estudiar la probabilidad como una función utilizando para su estudio todas las propiedades de las funciones Básicamente se trata de estudiar la probabilidad como una función utilizando para su estudio todas las propiedades de las funciones
  4. 4. Aplicaciones Distribución Binomial *Se aplica en preguntas de Verdadero y falso. *Se aplica en casos de resolver como cuando se lanza una moneda. *Cuando pueden ocurrir solo dos respuestas . Principales Características En los experimentos que tienen este tipo de distribución, siempre se esperan dos tipos de resultados, ejem. Defectuoso, no defectuoso, pasa, no pasa,etc., denominados arbitrariamente “éxito” (que es lo que se espera que ocurra) o “fracaso” (lo contrario del éxito).
  5. 5. Función de distribución Se describe la probabilidad de que una variable aleatoria real X sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad, se sitúe en la zona de valores menores o iguales a x. La probabilidad de que X se sitúe en un intervalo ]a, b] (abierto en a y cerrado en b) es F(b) − F(a) si a ≤ b.
  6. 6. Ejemplos       Una moneda se lanza dos veces ¿Cuál es la probabilidad de que salgan ? a) Sean 3 caras y 3 sellos B) Sean 3 caras y 3 sellos C) A lo más una cara D)Entre 2 y 5 Sellos E)Entre 2 y 5 sellos ambos inclusive
  7. 7. Respuestas N = ( cc,cs,sc,ss) A) P (cc)= 1/4 = 0,25= 25% B) Es Suceso imposible porque solo se lanza 2 veces es igual a 0 C) P (1c)=2/4=0,50=50 % D) Suceso imposible ya que solo se lanza 2 veces es igual a 0 E) P (ss)=1/4=0,25=25 %
  8. 8. Se extraen 5 bolitas con restricción p reemplazo de una caja que contiene 5 bolitas blancas, 4 verdes y 12 negras. ¿Cuál es la probabilidad de obtener exactamente 3 bolitas que sean blancas? N=4+5+12=21 b=5v=4n=12 P(3B)= 5 *5 *5=0,013*100=1,3 % 21 21 21
  9. 9. Conclusión Es una distribución de probabilidad discreta que mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con una probabilidad fija (p) de ocurrencia del éxito entre los ensayos. Y se caracteriza por ser o defectuosa. La estadística es fundamental en la carrera ya que te permite presentar la información con datos y análisis de los resultados de acuerdo al estudio de investigación planteada.

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