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Técnicas estadística avanzada
Distribución binominal
Alumno:
Victor Manuel León
C.I: 23.364.221
Es una distribución de probabilidad
ampliamente utilizada de una variable
aleatoria discreta es la distribución
binomial. Esta describe varios procesos de
interés para los administradores.
Distribución
binominal
Origen de la distribución binomial
La distribución binomial es uno de los primeros ejemplos
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tomar un número finito, o infinito numerable, de valores).
Fue estudiada por Jakob Bernoulli, quien escribió el primer
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sagas de matemáticos más importantes de la historia. Si
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En cada prueba del experimento solo son posibles dos
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Sabemos que nos encontramos frente a la
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esos elementos puede o no cumplir con una
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defectuosa, que el intento haya salido bien, etc.)
Nos dan o es posible calcular la probabilidad de
que un elemento cumpla con la condición. Nos
preguntan cuál es la probabilidad de que
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hay en total, cumplan con la condición.
1.Respuesta a pregunta 1: P= 10/100= 0.10 N=15 Aplicando y resolviendo con
la formula de la probabilidad binomial quedaría así=
P(X=3)=0,455X(0,2824)=0,1285 a)La probabilidad de que 3 personas hayan
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1.6. N= 5 P=0,35 Q=1-0,35=0,65 A)0,3124 B)0,1160 C)0,0053

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Distribución binominal

  • 1. Universidad Fermín Toro Licenciatura en administración Técnicas estadística avanzada Distribución binominal Alumno: Victor Manuel León C.I: 23.364.221
  • 2. Es una distribución de probabilidad ampliamente utilizada de una variable aleatoria discreta es la distribución binomial. Esta describe varios procesos de interés para los administradores. Distribución binominal Origen de la distribución binomial La distribución binomial es uno de los primeros ejemplos de las llamadas distribuciones discretas (que solo pueden tomar un número finito, o infinito numerable, de valores). Fue estudiada por Jakob Bernoulli, quien escribió el primer tratado importante sobre probabilidad, “Ars conjectandi” (El arte de pronosticar). Los Bernoulli formaron una de las sagas de matemáticos más importantes de la historia. Si en una experiencia aleatoria únicamente consideramos dos posibilidades: que ocurra el suceso A o que no ocurra ( que ocurra A’, el complementario de A ), se trata de una experiencia dicotómica. Si repetimos n veces una experiencia dicotómica y llamamos X a la variable que cuenta el número de éxitos, resulta que: X es una variable discreta que puede tomar los valores: 0,1,2,3,4,5,...........n.
  • 3. Características de la distribución binomial En cada prueba del experimento solo son posibles dos resultados: éxitos y fracaso. La probabilidad de fracaso también es constante, se representa por q, que es lo mismo a 1-p. El resultado obtenido en cada prueba es independiente de los resultados obtenidos La variable aleatoria binomial, x, expresa el numero de éxitos obtenidos en las n pruebas. Por tanto, los valores que pueden tomar x son: 0,1,2,3,4……. N Estrategia de la distribución binomial Sabemos que nos encontramos frente a la necesidad de emplear una distribución binomial cuando: Nos dan una determinada cantidad de elementos (piezas, intentos, etc.) Cada uno de esos elementos puede o no cumplir con una determinada condición (que la pieza sea defectuosa, que el intento haya salido bien, etc.) Nos dan o es posible calcular la probabilidad de que un elemento cumpla con la condición. Nos preguntan cuál es la probabilidad de que determinada cantidad de elementos, de los n que hay en total, cumplan con la condición.
  • 4. 1.Respuesta a pregunta 1: P= 10/100= 0.10 N=15 Aplicando y resolviendo con la formula de la probabilidad binomial quedaría así= P(X=3)=0,455X(0,2824)=0,1285 a)La probabilidad de que 3 personas hayan recivido un mal servicio es de 12,85% b) La probabilidad de que ninguna persona haya recibido un mal servicio es de 20,58% C) La probabilidad de que a lo mas de 4 personas hayan recibido un buen servicio es de 98,70% d) La probabilidad de que entre 2 o cinco personas hayan recibido un buen servicio es de 45,03% 1.6. N= 5 P=0,35 Q=1-0,35=0,65 A)0,3124 B)0,1160 C)0,0053