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     Un jugador de básquetbol esta a punto de tirar
      hacia la parte superior del tablero. La probabilidad
      de que anote el tiro es de 0.55.
a)   Sea X=1 si anota el tiro, si no lo hace X=0 determine la
     media y la varianza de X.

b)   Si anota el tiro su equipo obtiene 2 puntos. Si lo falla su
     equipo no recibe puntos. Sea Y el numero de puntos
     anotados ¿tiene una distribución de Bernoulli? Si es
     así encuentre la probabilidad de éxito, si no explique
     porque.

c)   Determine la medida y varianza de Y
b)   Si anota el tiro su equipo obtiene 2 puntos. Si lo falla su
     equipo no recibe puntos. Sea Y el numero de puntos
     anotados ¿tiene una distribución de Bernoulli? Si es así
     encuentre la probabilidad de éxito, si no explique porque.

Para determinar si es o no una distribución Bernoulli
debemos obtener nuevamente los valores de los eventos
que en este caso se representan con una Y, y son 2 y 0. y
las probabilidades son iguales ya que estamos hablando
de el mismo acontecimiento.
                         Eventos           probabilidades
Y=2 si anota                2                 0.55 (p)=
2(0.55)= 1.1
Y=0 si no anota             0                 0.45 (2-
p)=0(0.45)= 0
A esto podemos decir que una distribución Bernoulli ya
que esta nos especifica que si los evento no son 1 y 0
entonces esto no seria posible.
 No es una distribución Bernoulli porque los eventos que se
presentan no son 1 y 0.
c)   Determine la medida y varianza de Y

En este caso podemos aplicar la misma técnica que en el inciso a) los
valores de Y son igual a los eventos que son 2 y 0. Y la probabilidad, la
cual es que si anota es de 0.55 y si no lo hace es de 0.45
                                               Eventos
probabilidades
            X=1 si anota                2                0.55
            X=0 si no anota              0               0.45
 Para determinar la media se multiplica el numero de eventos por la
probabilidad. Después sumamos ambos resultados de dichas
multiplicaciones y esto nos dará la media
                               (p)= 2(0.55)= 1.1
                              (1-p)=0(0.45)=__0__
                                    Media= 1.1

Para obtener nuestra varianza le restaremos nuestro numero de evento
la media que obtuvimos y esto lo elevaremos al cuadrado y después lo
multiplicaremos por la probabilidad. Y ambos resultados obtenidos se
sumaran y esto nos dará a nuestra varianza.
                                     (2-1.1)²(0.55)=0.4455
                         (0-1.1)²(0.45)=0.5445
                             Varianza=0.99
1.   Se toma una muestra de 5 elementos de una población
     grande en la cual el 10% de los elementos esta
     defectuoso.
a)   Determine la probabilidad de que ninguno de los
     elementos de la muestra este defectuoso.
b)    Determine la probabilidad de que solo uno de ellos
      tenga defectos.
c)    Determine la probabilidad de que uno o más de los
      elementos de la muestra estén defectuosos.
d)    Determine la probabilidad de que menos de dos
      elementos de la muestra tengan defectos.
a)    Determine la probabilidad de que ninguno de los elementos de la muestra este defectuoso.
Se dice que se toma una muestra de 5 elementos el cual el 10% esta defectuoso y se nos pide
que determinemos la probabilidad de que ninguno de los elementos este defectuoso a lo que
tenemos la siguiente formula:
                                       p (X=x)= n pˣ(1-p)ⁿ⁻ˣ
                                                  x
A lo cual sustituimos:
X=0
n=5
p=0.1


          p(x=0)= 5      0.1⁰(1-0.1)⁵⁻⁰=0.59049
                  0
         Al hacer estas operaciones obtendremos lo siguientes resultados:
                                   p(x=0)=1*1*0.59049= 0.59049
b) Determine la probabilidad de que solo uno de ellos
   tenga defectos.
Sustituimos como en el inciso pasado, pero como
nuestros valores de p y n son iguales solo lo haremos
con X. ya que solo se nos esta pidiendo la probabilidad
de que solo uno de ellos tenga defecto.
X=1
      p(x=1)= 5 0.1¹(1-0.1)⁵⁻¹=0.32805
               1
Al hacer estas operaciones obtendremos lo siguientes
resultados:
            p(x=1)= 5*0.1*0.6561 = 0.32805
c)  Determine la probabilidad de que uno o más de los elementos de la
    muestra estén defectuosos.
En este inciso como en los otros solo sustituiremos el valor de X.

      p(x=3)= 5   0.1³(1-0.1)⁵⁻³=0.0081
              3
                      p(x=3)= 10*0.001*0.81= 0.0081

      p(x=4)= 5   0.1⁴(1-0.1)⁵⁻⁴=0.00045
              4
                      p(x=4)= 5*0.0001*0.9= 0.00045

      p(x=5)= 5   0.1⁵(1-0.1)⁵⁻⁵=0.00001
              5
                       p(x=5)= 1*.00001*1= 0.00001
d)   Determine la probabilidad de que menos de dos
     elementos de la muestra tengan defectos.
En este inciso como en los otros solo sustituiremos
el valor de X.
      p(x=2)= 5    0.1²(1-0.1)⁵⁻²=0.0729
               2
           p(x=0)= 10*0.01*0.729= 0.0729
Sea X ͠ poisson (4). Determine
a) P(X=1)
b) P(X=0)
c) P(X<2)
d) P(X>1)
Si se nos dice que poisson (4) sustituiremos
los valores en la siguiente ecuación.
             p(x)=P(X=x)= e⁻ʵ λˣ
                                 x!
λ=4
X=1
a) P(X=1)
        p(x)=P(X=1)= e⁻ ⁴4¹ =0.0733
                            1!
b)P(X=0)
λ=4
X=0
      p(x)=P(X=1)= e⁻ ⁴4⁰ =0.0183
                          0!

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Ejercicio de distribucion

  • 1.
  • 2. Un jugador de básquetbol esta a punto de tirar hacia la parte superior del tablero. La probabilidad de que anote el tiro es de 0.55. a) Sea X=1 si anota el tiro, si no lo hace X=0 determine la media y la varianza de X. b) Si anota el tiro su equipo obtiene 2 puntos. Si lo falla su equipo no recibe puntos. Sea Y el numero de puntos anotados ¿tiene una distribución de Bernoulli? Si es así encuentre la probabilidad de éxito, si no explique porque. c) Determine la medida y varianza de Y
  • 3.
  • 4. b) Si anota el tiro su equipo obtiene 2 puntos. Si lo falla su equipo no recibe puntos. Sea Y el numero de puntos anotados ¿tiene una distribución de Bernoulli? Si es así encuentre la probabilidad de éxito, si no explique porque. Para determinar si es o no una distribución Bernoulli debemos obtener nuevamente los valores de los eventos que en este caso se representan con una Y, y son 2 y 0. y las probabilidades son iguales ya que estamos hablando de el mismo acontecimiento. Eventos probabilidades Y=2 si anota 2 0.55 (p)= 2(0.55)= 1.1 Y=0 si no anota 0 0.45 (2- p)=0(0.45)= 0 A esto podemos decir que una distribución Bernoulli ya que esta nos especifica que si los evento no son 1 y 0 entonces esto no seria posible. No es una distribución Bernoulli porque los eventos que se presentan no son 1 y 0.
  • 5. c) Determine la medida y varianza de Y En este caso podemos aplicar la misma técnica que en el inciso a) los valores de Y son igual a los eventos que son 2 y 0. Y la probabilidad, la cual es que si anota es de 0.55 y si no lo hace es de 0.45 Eventos probabilidades X=1 si anota 2 0.55 X=0 si no anota 0 0.45 Para determinar la media se multiplica el numero de eventos por la probabilidad. Después sumamos ambos resultados de dichas multiplicaciones y esto nos dará la media (p)= 2(0.55)= 1.1 (1-p)=0(0.45)=__0__ Media= 1.1 Para obtener nuestra varianza le restaremos nuestro numero de evento la media que obtuvimos y esto lo elevaremos al cuadrado y después lo multiplicaremos por la probabilidad. Y ambos resultados obtenidos se sumaran y esto nos dará a nuestra varianza. (2-1.1)²(0.55)=0.4455 (0-1.1)²(0.45)=0.5445 Varianza=0.99
  • 6. 1. Se toma una muestra de 5 elementos de una población grande en la cual el 10% de los elementos esta defectuoso. a) Determine la probabilidad de que ninguno de los elementos de la muestra este defectuoso. b) Determine la probabilidad de que solo uno de ellos tenga defectos. c) Determine la probabilidad de que uno o más de los elementos de la muestra estén defectuosos. d) Determine la probabilidad de que menos de dos elementos de la muestra tengan defectos.
  • 7. a) Determine la probabilidad de que ninguno de los elementos de la muestra este defectuoso. Se dice que se toma una muestra de 5 elementos el cual el 10% esta defectuoso y se nos pide que determinemos la probabilidad de que ninguno de los elementos este defectuoso a lo que tenemos la siguiente formula: p (X=x)= n pˣ(1-p)ⁿ⁻ˣ x A lo cual sustituimos: X=0 n=5 p=0.1 p(x=0)= 5 0.1⁰(1-0.1)⁵⁻⁰=0.59049 0 Al hacer estas operaciones obtendremos lo siguientes resultados: p(x=0)=1*1*0.59049= 0.59049
  • 8. b) Determine la probabilidad de que solo uno de ellos tenga defectos. Sustituimos como en el inciso pasado, pero como nuestros valores de p y n son iguales solo lo haremos con X. ya que solo se nos esta pidiendo la probabilidad de que solo uno de ellos tenga defecto. X=1 p(x=1)= 5 0.1¹(1-0.1)⁵⁻¹=0.32805 1 Al hacer estas operaciones obtendremos lo siguientes resultados: p(x=1)= 5*0.1*0.6561 = 0.32805
  • 9. c) Determine la probabilidad de que uno o más de los elementos de la muestra estén defectuosos. En este inciso como en los otros solo sustituiremos el valor de X. p(x=3)= 5 0.1³(1-0.1)⁵⁻³=0.0081 3 p(x=3)= 10*0.001*0.81= 0.0081 p(x=4)= 5 0.1⁴(1-0.1)⁵⁻⁴=0.00045 4 p(x=4)= 5*0.0001*0.9= 0.00045 p(x=5)= 5 0.1⁵(1-0.1)⁵⁻⁵=0.00001 5 p(x=5)= 1*.00001*1= 0.00001
  • 10. d) Determine la probabilidad de que menos de dos elementos de la muestra tengan defectos. En este inciso como en los otros solo sustituiremos el valor de X. p(x=2)= 5 0.1²(1-0.1)⁵⁻²=0.0729 2 p(x=0)= 10*0.01*0.729= 0.0729
  • 11. Sea X ͠ poisson (4). Determine a) P(X=1) b) P(X=0) c) P(X<2) d) P(X>1)
  • 12. Si se nos dice que poisson (4) sustituiremos los valores en la siguiente ecuación. p(x)=P(X=x)= e⁻ʵ λˣ x! λ=4 X=1 a) P(X=1) p(x)=P(X=1)= e⁻ ⁴4¹ =0.0733 1!
  • 13. b)P(X=0) λ=4 X=0 p(x)=P(X=1)= e⁻ ⁴4⁰ =0.0183 0!