3. Una prueba de laboratorio para detectar heroína en sangre
tiene un 92% de precisión. Si se analizan 72 muestras en
un mes.
Calcular las siguientes probabilidades:
 a) 60 o menos estén correctamente evaluadas:
P[60 o menos pruebas estén correctamente
evaluadas] = P[X ≤ 60]
 b) Menos de 60 estén correctamente evaluadas:
P[menos de 60 pruebas estén correctamente
evaluadas] = P[X < 60] = P[X ≤ 59]
 c) Exactamente 60 estén correctamente evaluadas:
P[exactamente 60 estén correctamente evaluadas] =
P[X = 60]

4.  Suceso éxito: “ Prueba evaluada correctamente” =>
P[éxito] = 0.92
Se define la siguiente variable aleatoria:
 X = ”Nº de pruebas evaluadas correctamente de
72 muestras”
Esta variable aleatoria tiene distribución Binomial de
parámetros n = 72 y prob= 0.92.
Nota: Recordar que es necesario activar el Editor
de datos, es decir, abrir algún fichero de datos o
bien introducir algún número en una casilla, de otra
forma aparece un mensaje de error.

15. En una cierta población se ha observado que el número medio anual de
muertes por cáncer de pulmón es 12. Si el número de muertes causadas
por la enfermedad sigue una distribución de Poisson, calcular las
siguientes probabilidades:
 a) Haya exactamente 10 muertes por cáncer de pulmón en un año.
P[ Haya exactamente 10 muertes por cáncer de pulmón en un año] =
P[X = 10]
 b) 15 o más personas mueran a causa de la enfermedad durante un año.
P[más de 15 personas mueran a causa de la enfermedad durante un
año] = P[X > 15] = 1 - P[X ≤ 15]
 c) 10 o menos personas mueran a causa de la enfermedad en 6 meses.
Se define una nueva variable, Y = ”Nº de muertes por cáncer de pulmón en
seis meses”.
Esta variable aleatoria tiene distribución de Poisson de parámetro λ = 6. A
partir de aquí se calcula la probabilidad que se pide.
P[10 o menos personas mueran a causa de la enfermedad en 6 meses]
= P[Y ≤ 10]