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Nombre: Víctor Carreño
Materia: estadística aplicada
Instituto universitario de tecnología Antonio José de Sucre
1.) Datos:
N=100 X~h(N=100, n=10, K=5)
n=10 X:# de estudiantesextranjerosseleccionados
K=5
P(x=3)=?
Se trata de un experimentoHipergeométrico,perocomoN>>>>n,se puede aproximara
un experimentoBinomial:
n=10
P=5/100= 0,05
P(X=3)=0,0105
2.) Datos:
P= 0,01 X~b(n=200, p=0.01)
n=200 X: # de productosdefectuosos seleccionados
Se trata de un experimentoBinomial,perocomonesmuy grande y p esmuypequeño,se
puede aproximaraun experimentode Poisson:
µ=n.p= 200. (0,01) = 2
a) P(x=0)=?
P(X=0) = 0,13534
b) P(X=≤1)=?
P(X=≤1)= 0,40601
3.) Datos:
K=6 X~h(N=15,n=3, K=6)
N=6+9=15 X:# de tabletasde droga seleccionadas
n= 3
P(X=0)=9C3 * 6C0/15C3=84*1/455=0,1846
P(x≥1)=?
P(x≥1) = 1 - P(X=0) = 1 - 0,1846= 0,8154
4.) Datos:
P=0,25 X~b(n=8, p=0,25)
n=8 X: # de lechozas madurasseleccionadas
a) P(X≥6)=? P(X≥6)=1- P(X≤5)=1-0,0,9958=0,0042
b) P(X≤4)=? P(X≤4)=0,9727
5.) Datos:
µ= 2,3 imperfecciones/mm X~P(µ= 2,3)
X: # de lechozasmadurasseleccionadas
a) P(X=2)=? Con µ= 2,3 imperfecciones/mm
P(X=2)=0,26518
b) P(X≥1)=? Con µ= 4,6 imperfecciones/2mm
P(X≥1)=1- P(X=0) = 1- 0,01005 = 0,98995

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  • 1. Nombre: Víctor Carreño Materia: estadística aplicada Instituto universitario de tecnología Antonio José de Sucre 1.) Datos: N=100 X~h(N=100, n=10, K=5) n=10 X:# de estudiantesextranjerosseleccionados K=5 P(x=3)=? Se trata de un experimentoHipergeométrico,perocomoN>>>>n,se puede aproximara un experimentoBinomial: n=10 P=5/100= 0,05 P(X=3)=0,0105 2.) Datos: P= 0,01 X~b(n=200, p=0.01) n=200 X: # de productosdefectuosos seleccionados Se trata de un experimentoBinomial,perocomonesmuy grande y p esmuypequeño,se puede aproximaraun experimentode Poisson: µ=n.p= 200. (0,01) = 2 a) P(x=0)=? P(X=0) = 0,13534 b) P(X=≤1)=? P(X=≤1)= 0,40601
  • 2. 3.) Datos: K=6 X~h(N=15,n=3, K=6) N=6+9=15 X:# de tabletasde droga seleccionadas n= 3 P(X=0)=9C3 * 6C0/15C3=84*1/455=0,1846 P(x≥1)=? P(x≥1) = 1 - P(X=0) = 1 - 0,1846= 0,8154 4.) Datos: P=0,25 X~b(n=8, p=0,25) n=8 X: # de lechozas madurasseleccionadas a) P(X≥6)=? P(X≥6)=1- P(X≤5)=1-0,0,9958=0,0042 b) P(X≤4)=? P(X≤4)=0,9727 5.) Datos: µ= 2,3 imperfecciones/mm X~P(µ= 2,3) X: # de lechozasmadurasseleccionadas a) P(X=2)=? Con µ= 2,3 imperfecciones/mm P(X=2)=0,26518 b) P(X≥1)=? Con µ= 4,6 imperfecciones/2mm P(X≥1)=1- P(X=0) = 1- 0,01005 = 0,98995