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BIOESTADISTICA
SEMINARIO VIII
Anabel Sánchez
Grupo 8
EJERCICIO I
 Una prueba de laboratorio para
determinar heroína en sangre tiene un
92% de precisión. Si se analizan 72
muestras en un mes, calcula las
siguientes probabilidades:
◦ 60 o menos correctamente evaluadas.
◦ Menos de 60 correctamente evaluadas.
◦ Exactamente 60 correctamente evaluadas.
60 O MENOS CORRECTAMENTE
EVALUADAS.
1. Transformar  Calcular variable
2. Grupo de funciones: FDA y FDP
no centrada.
3. Funciones y variables especiales:
CDF Binomial.
4. Introducción de datos:
-Variable de destino:
binomial1.
-Expresión numérica:
(cant, n, prob)  (60,72,0.92)
MENOS DE 60 CORRECTAMENTE
EVALUADAS.
Se repiten los pasos de la diapositiva
anterior, cambiando:
 Nombre de la variable. Binomial1 
Binomial2
 Expresión numérica: (cant, n, prob) 
(59,72,0.92)
EXACTAMENTE 60 CORRECTAMENTE
EVALUADAS.
 Seleccionamos FDP
y FDA no centrada.
 Variable de destino:
Binomial3.
 Expresión numérica:
(cant, n, prob)  (60, 72, 0,92)
RESULTADOS
EJERCICIO II
En una población se ha observado que el número medio
anual de muertes causadas por la enfermedad sigue
una distribución de Poisson. Calcula las siguientes
probabilidades:
1. 10 muertes por cáncer de pulmón en un año.
2. 15 o más personas mueran a causa de la
enfermedad durante el año.
3. 10 o menos personas mueran a causa de la
enfermedad en 6 meses. Encontramos una nueva
variable Y= nº de muertes por cáncer de pulmón en
6 meses. Esta variable aleatoria tiene distribución
de Poisson parámetro λ:6. A partir de aquí se
calcula la probabilidad que pedimos.
En el primer caso…
1. Grupo de funciones:
FDP y FDP no
centrada.
2. Funciones y
variables especiales:
PDF Poisson.
3. Nombre de variable: Poisson1.
4. Expresión: (cant, med)  (10,12)
En el segundo caso…
1. Grupo de funciones: FDA y FDP no
centrada.
2. Nombre de la variable: Poisson2.
3. Expresión numérica: (cant, med) 
(15,12)
En el tercer caso…
1. Grupo de funciones: FDA y FDA no
centrada.
2. Nombre de la variable: Poisson3.
3. Expresión numérica: (cant, med) 
(10,6)
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  • 2. EJERCICIO I  Una prueba de laboratorio para determinar heroína en sangre tiene un 92% de precisión. Si se analizan 72 muestras en un mes, calcula las siguientes probabilidades: ◦ 60 o menos correctamente evaluadas. ◦ Menos de 60 correctamente evaluadas. ◦ Exactamente 60 correctamente evaluadas.
  • 3. 60 O MENOS CORRECTAMENTE EVALUADAS. 1. Transformar  Calcular variable 2. Grupo de funciones: FDA y FDP no centrada. 3. Funciones y variables especiales: CDF Binomial. 4. Introducción de datos: -Variable de destino: binomial1. -Expresión numérica: (cant, n, prob)  (60,72,0.92)
  • 4. MENOS DE 60 CORRECTAMENTE EVALUADAS. Se repiten los pasos de la diapositiva anterior, cambiando:  Nombre de la variable. Binomial1  Binomial2  Expresión numérica: (cant, n, prob)  (59,72,0.92)
  • 5. EXACTAMENTE 60 CORRECTAMENTE EVALUADAS.  Seleccionamos FDP y FDA no centrada.  Variable de destino: Binomial3.  Expresión numérica: (cant, n, prob)  (60, 72, 0,92)
  • 7. EJERCICIO II En una población se ha observado que el número medio anual de muertes causadas por la enfermedad sigue una distribución de Poisson. Calcula las siguientes probabilidades: 1. 10 muertes por cáncer de pulmón en un año. 2. 15 o más personas mueran a causa de la enfermedad durante el año. 3. 10 o menos personas mueran a causa de la enfermedad en 6 meses. Encontramos una nueva variable Y= nº de muertes por cáncer de pulmón en 6 meses. Esta variable aleatoria tiene distribución de Poisson parámetro λ:6. A partir de aquí se calcula la probabilidad que pedimos.
  • 8. En el primer caso… 1. Grupo de funciones: FDP y FDP no centrada. 2. Funciones y variables especiales: PDF Poisson. 3. Nombre de variable: Poisson1. 4. Expresión: (cant, med)  (10,12)
  • 9. En el segundo caso… 1. Grupo de funciones: FDA y FDP no centrada. 2. Nombre de la variable: Poisson2. 3. Expresión numérica: (cant, med)  (15,12)
  • 10. En el tercer caso… 1. Grupo de funciones: FDA y FDA no centrada. 2. Nombre de la variable: Poisson3. 3. Expresión numérica: (cant, med)  (10,6)