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IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna
1
SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS JUNIO 2013 MODELO (COMÚN)
OPCIÓN A
EJERCICIO 1 (A)
Sean las matrices A =
2 -1
a b
 
 
 
y B =
-1 1
3 0
 
 
 
.
a) (1’25 puntos) Obtenga a y b sabiendo que A
2
=
5 -2
-2 1
 
 
 
. ¿Es A simétrica?
b) (1’25 puntos) Para los valores a = 3 y b = 1 calcule la matriz X talque A·B = 2(X - 3I2).
Solución
Sean las matrices A =
2 -1
a b
 
 
 
y B =
-1 1
3 0
 
 
 
.
a)
Obtenga a y b sabiendo que A
2
=
5 -2
-2 1
 
 
 
. ¿Es A simétrica?
A2
=
5 -2
-2 1
 
 
 
= A·A =
2 -1
a b
 
 
 
·
2 -1
a b
 
 
 
= 2
-a+4 -b-2
ab+2a -a+b
 
 
 
. Igualando tenemos:
5 = -a + 4, de donde a = -1.
-2 = -b - 2, de donde b = 0.
-2 = ab + 2a, lo cual es cierto para a = -1 y b = 0.
1 = -a + b
2
, lo cual es cierto para a = -1 y b = 0.
Para a = -1 y b = 0, tenemos A =
2 -1
-1 0
 
 
 
la cual es simétrica pues A = A
t
, y además se observa que los
elementos “simétricos” respecto a la diagonal principal son iguales (el -1).
b)
Para los valores a = 3 y b = 1 calcule la matriz X talque A·B = 2(X - 3I2).
Para a = 3 y b = 1 tenemos A =
2 -1
3 1
 
 
 
y B =
-1 1
3 0
 
 
 
De A·B = 2(X - 3I2), tenemos A·B = 2X - 6I2 es decir (1/2)·A·B + 3I2 = X.
La matriz pedida es X = (1/2)·A·B + 3I2 = (1/2)·
2 -1
3 1
 
 
 
·
-1 1
3 0
 
 
 
+ 3·
1 0
0 1
 
 
 
= (1/2)·
-5 2
0 3
 
 
 
+
3 0
0 3
 
 
 
=
=
-5/2 1
0 3/2
 
 
 
+
3 0
0 3
 
 
 
=
1/2 1
0 9/2
 
 
 
= (1/2)·
1 2
0 9
 
 
 
.
EJERCICIO 2 (A)
Los beneficios de una empresa en sus 8 años vienen dados, en millones de euros, por la función
B(t) =
3
t
4
- 3t2
+ 9t, 0 ≤ t ≤ 8; donde la variable t indica el tiempo transcurrido, en años, desde su
fundación.
a) (1’5 puntos) Estudia la monotonía y los extremos de B(t).
b) (1 punto) Dibuje la gráfica de B(t) en el intervalo [0,8] y explique, a partir de ella la evolución de los
beneficios de esta empresa en sus 8 años de existencia.
Solución
Los beneficios de una empresa en sus 8 años vienen dados, en millones de euros, por la función
B(t) =
3
t
4
- 3t
2
+ 9t, 0 ≤ t ≤ 8; donde la variable t indica el tiempo transcurrido, en años, desde su
fundación.
a)
Estudia la monotonía y los extremos de B(t).
La monotonía es el estudio de la 1ª derivada, como B(t) es una cúbica sabemos que es continua y
derivable en todo R, es particular en su dominio 0 ≤ t ≤ 8. Por tanto los extremos absolutos se encontrarán
entre los valores que anulen la 1ª derivada B’(t), y los extremos del intervalo t = 0 y t = 8.
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2
De B(t) =
3
t
4
- 3t2
+ 9t, tenemos B’(t) =
2
3t
4
- 6t + 9.
De B’(t) = 0 
2
3t
4
- 6t + 9 = 0  3t
2
- 24t + 36 = 0  t
2
- 8t + 12 = 0  t =
8 ± 64 - 48 8 ± 4
2 2
 ,
de donde t = 6 y t = 2.
Como B’(1) =
2
3(1)
4
- 6(1) + 9 = 15/4 > 0, B(t) es estrictamente creciente   en (0,2).
Como B’(3) =
2
3(3)
4
- 6(3) + 9 = - 9/4 < 0, B(t) es estrictamente decreciente   en (2,6).
Como B’(7) =
2
3(7)
4
- 6(7) + 9 = 15/4 > 0, B(t) es estrictamente creciente   en (6,8).
Por definición t = 2 es un máximo relativo de B(t) que vale B(2) =
3
2
4
- 3(2)
2
+ 9(2) = 8.
Por definición t = 6 es un mínimo relativo de B(t) que vale B(6) =
3
6
4
- 3(6)2
+ 9(6) = 0.
Falta evaluar B(t) =
3
t
4
- 3t2
+ 9t en los valores t = 0 y t = 8, para ver los extremos absolutos (teniendo en
cuenta los resultados ya obtenidos)
B(0) =
3
0
4
- 3(0)2
+ 9(0) = 0
B(8) =
3
8
4
- 3(8)
2
+ 9(8) = 8.
Vemos que el máximo absoluto de B(t) es 8 y se alcanza en t = 2 y t = 8.
Vemos que el mínimo absoluto de B(t) es 0 y se alcanza en t = 0 y t = 6.
b)
Dibuje la gráfica de B(t) en el intervalo [0,8] y explique, a partir de ella la evolución de los beneficios de
esta empresa en sus 8 años de existencia.
La gráfica de la función B(t) es una cúbica. Teniendo en cuenta los resultados del apartado (a) podemos
dibujarla en [0,8], y podemos también decir la evolución de sus beneficios sin tener que observar su gráfica.
Tenemos B(t) es estrictamente creciente   en (0,2), B(t) es estrictamente decreciente   en (2,6), B(t)
es estrictamente creciente   en (6,8), B(0) = 0, B(2) = 8, B(6) = 0 y B(8) = 8.
Un esbozo de la gráfica de B(t) es:
Observando la gráfica los beneficios crecen en los años (0,2)(6,8), y decrecen en (2,6).
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3
EJERCICIO 3 (A)
El 55% de los alumnos de un centro docente utiliza en su desplazamiento transporte público, el 30% usa
vehículo propio y el resto va andando. El 65% de los que utilizan transporte público son mujeres, el 70% de
los que usan vehículo propio son hombres y el 52% de los que van andando son mujeres.
a) (1’5 puntos) Elegido al azar un alumno de ese centro, calcule la probabilidad de que sea hombre.
b) (1 punto) Elegido al azar un hombre, alumno de ese centro, ¿cuál es la probabilidad de que vaya
andando
Solución
El 55% de los alumnos de un centro docente utiliza en su desplazamiento transporte público, el 30% usa
vehículo propio y el resto va andando. El 65% de los que utilizan transporte público son mujeres, el 70% de
los que usan vehículo propio son hombres y el 52% de los que van andando son mujeres.
a)
Elegido al azar un alumno de ese centro, calcule la probabilidad de que sea hombre.
Llamemos A, B, C, H y M, a los sucesos siguientes, “utiliza transporte público”, “utiliza su vehículo”, "va
andando", “es hombre” y "es mujer", respectivamente.
Además tenemos p(A) = 55% = 0’55, p(B) = 30% = 0’3, p(M/A) = 65% = 0’65, p(H/B) = 70% = 0’7 y
p(M/C) = 52% = 0’52
Todo esto se ve mejor en el siguiente diagrama de árbol (completamos las probabilidades sabiendo que la
suma de ellas que parten de un mismo nodo vale 1).
a)
Elegido al azar un alumno de ese centro, calcule la probabilidad de que sea hombre.
Aplicando el teorema de la probabilidad total, la probabilidad de que sea hombre es:
p(H) = p(A).p(H/A) + p(B).p(H/B) + p(C).p(H/C) =
= (0’55)·(0’35) + (0’3)·(0’7) + (0’15)·(0’48) = 0’4745.
b)
Elegido al azar un hombre, alumno de ese centro, ¿cuál es la probabilidad de que vaya andando
Aplicando el teorema de Bayes, tenemos:
p(C/H) =
   p C H p C)·p(H/C (0'15)·(0'48)
p(H) p(H) 0'4745

  = 144/949  0’15174.
EJERCICIO 4 (A)
Se quiere estimar la proporción de hembras entre los peces de una piscifactoría; para ello se ha tomado una
muestra aleatoria de 500 peces, y en ella hay 175 hembras.
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4
a) (1’5 puntos) Calcule un intervalo de confianza para la proporción de hembras en esta población de peces,
con un nivel de confianza del 94%.
b) (1 punto) A la vista del resultado del muestreo se quiere repetir la experiencia para conseguir un intervalo
de confianza con el mismo nivel y un error máximo de 0’02,¿cuál es el tamaño que debe tener la nueva
muestra?
Solución
Sabemos que si n ≥ 30 para la proporción muestral p, el estimador PROPORCIÓN MUESTRAL p sigue
una normal N(p ,
 p q
n

) que es la distribución muestral de proporciones, donde q = 1- p , y
generalmente escribimos p  N(p ,
 p q
n

) o p → N(p ,
 p q
n

).
Sabemos que el intervalo de confianza para estimar la proporción p de las muestras es:
I.C.(p) = 1 /2 1 /2
ˆ ˆ ˆ ˆp·q p·q
ˆ ˆp - z . ,p + z .
n n
  
 
  
 
= (b-a)
donde z1-α/2 es el punto crítico de la variable aleatoria Normal tipificada ZN(0,1) que verifica
p(Z ≤ z1-α/2)=1-α/2.
El error cometido es E < 1 /2
ˆ ˆp(1 p)
z .
n


= (b-a)/2, de donde el tamaño de la muestra es n >
2
1-α/2
2
ˆ ˆ(z ) .p.q
E
.
Se quiere estimar la proporción de hembras entre los peces de una piscifactoría; para ello se ha tomado una
muestra aleatoria de 500 peces, y en ella hay 175 hembras.
a)
Calcule un intervalo de confianza para la proporción de hembras en esta población de peces, con un nivel
de confianza del 94%.
Datos del problema: p = 175/500 = 0’35, q = 1 - 0’35 = 0’65, n = 500, nivel de confianza 1 –  = 94% =
= 0’94, de donde  = 0’06 = 6% como nivel de significación.
De  = 0’06 tenemos /2 = 0’03
De la igualdad p(Z ≤ z1-α/2 ) = 1 - /2 = 1 - 0’03 = 0’97, que se mira en la tabla de la distribución Normal
N(0,1), y nos dará el correspondiente valor crítico z1 - α/2. Mirando en la tabla de la N(0,1) vemos que el valor
0’97 no viene en la tabla y el valor más próximo es 0’9699, que corresponde a z1-α/2 = 1’88. Por tanto el
intervalo de confianza pedido es:
I.C.(p) = 1 /2 1 /2
ˆ ˆ ˆ ˆp·q p·q
ˆ ˆp - z . ,p + z .
n n
  
 
  
 
=
0'35·0'65 0'35·0'65
0'35 - 1'88· ,0'35 + 1'88·
500 500
 
  
 

 (0’309898; 0’390102)
b)
A la vista del resultado del muestreo se quiere repetir la experiencia para conseguir un intervalo de
confianza con el mismo nivel y un error máximo de 0’02,¿cuál es el tamaño que debe tener la nueva
muestra?
Datos: z1-α/2 = 1’88, p = 0’35, q = 0’65; error máximo = E ≤ 0’02.
De n 
2 2
1 /2
2 2
ˆ ˆ(z ) ·p·q (1'88) ·0'35·0'65
E 0'02

  2010’19, tenemos que el tamaño mínimo de la muestra es
n = 2011.
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5
OPCION B
EJERCICIO 1 (B)
Un fabricante de tapices dispone de 500 kg de hilo de seda, 400 kg de hilo de plata y 225 kg de hilo de oro.
Desea fabricar dos tipos de tapices: A y B. Para los del tipo A se necesita 1 kg de hilo de seda y 2 kg de
hilo de plata, y para los del tipo B, 2 kg de hilo de seda, 1 kg de hilo de plata y 1 kg de hilo de oro. Cada
tapiz del tipo A se vende a 200 euros y cada tapiz del tipo B a 3000 euros. Si se vende todo lo que se
fabrica,
a) (2 puntos) ¿Cuántos tapices de cada tipo ha de fabricar para que el beneficio sea máximo y cuál es ese
beneficio?
b) (0’5 puntos) ¿Qué cantidad de hilo de cada clase quedará cuando se fabrique el número de tapices que
proporciona el máximo beneficio?
Solución
Un fabricante de tapices dispone de 500 kg de hilo de seda, 400 kg de hilo de plata y 225 kg de hilo de oro.
Desea fabricar dos tipos de tapices: A y B. Para los del tipo A se necesita 1 kg de hilo de seda y 2 kg de
hilo de plata, y para los del tipo B, 2 kg de hilo de seda, 1 kg de hilo de plata y 1 kg de hilo de oro. Cada
tapiz del tipo A se vende a 2000 euros y cada tapiz del tipo B a 3000 euros. Si se vende todo lo que se
fabrica,
a)
¿Cuántos tapices de cada tipo ha de fabricar para que el beneficio sea máximo y cuál es ese beneficio?
“x” = Número de tapices tipo A.
“y” = Número de tapices tipo B.
Función Objetivo F(x,y) = 2000x + 3000y. (vende el tipo A a 2000€ y el tipo A a 3000€)
Restricciones:
Tipo A Tipo B Cantidad
Hilo de seda 1 2 500
Hilo de plata 2 1 400
Hilo de oro 0 1 225
Mirando la tabla tenemos: x + 2y ≤ 500; 2x + y ≤ 400; y ≤ 225
Si se vende todo lo que se fabrica: x  0, y  0
Las desigualdades x + 2y ≤ 500; 2x + y ≤ 400; y ≤ 225; x  0, y  0, las transformamos en igualdades, y
ya son rectas,
x + 2y = 500; 2x + y = 400; y = 225; x = 0, y = 0,
Para que nos sea más fácil dibujar las rectas (con dos valores es suficiente), despejamos las “y” y tenemos
y = -x/2 + 250; y = -2x + 400; y = 225; x = 0, y = 0
Representamos gráficamente las rectas que verifican estas igualdades, entre las que estarán los bordes del
recinto delimitado por las inecuaciones dadas.
Calculamos los vértices del recinto resolviendo las ecuaciones las rectas de dos en dos.
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6
De x = 0 e y = 0. Punto de corte A(0,0).
De y = 0 e y = -2x+400, tenemos 0 = -2x+400, luego x = 200. Punto de corte B(200,0).
De y = -2x + 400 e y = -x/2 + 250, tenemos -2x + 400 = -x/2 + 250, de donde “4x+800 = -x+500”, es
decir 300 = 3x, luego “x = 100” e “y = 200”, y el punto de corte es C(100,200)
De y = 225 e y = -x/2 + 250, tenemos 225 = -x/2 + 250, de donde “450 = -x+500”, es decir x = 50, luego
“x = 50” e “y = 225”, y el punto de corte es D(50,225)
De x = 0 e y = 225. Punto de corte es E(0,225)
Vemos que los vértices del recinto son: A(0,0), B(200,0), C(100,200), D(50,225) y E (0,225).
Calculemos el máximo de la función F(x,y) = 2000x + 3000y en dicha región.
El Teorema Fundamental de la Programación Lineal afirma que su máximo y mínimo absoluto están en la
región acotada, y que estos extremos deben estar situados en algún vértice del recinto, por lo que
evaluamos F en los puntos anteriores A(0,0), B(200,0), C(100,200), D(50,225) y E (0,225). En el caso de
que coincidan en dos vértices consecutivos la solución es todo el segmento que los une.
F(0,0) = 2000(0)+3000(0) = 0; F(200,0) = 2000(200)+3000(0) = 400000; F(100,200) = 2000(100) +
3000(200) = 800000; F(50,225) = 2000(50)+3000(225) = 775000; F(0,225) = 2000(0) + 3000(225) =
675000.
Teniendo en cuenta lo anterior vemos que el máximo absoluto de la función F en la región es 800000 (el
valor mayor en los vértices) y se alcanza en el vértice C(100,200). Es decir el máximo beneficio se
alcanza vendiendo 100 tapices tipo A y 200 tapices tipo B
b)
¿Qué cantidad de hilo de cada clase quedará cuando se fabrique el número de tapices que proporciona el
máximo beneficio?
100 tapices de tipo A equivalen a 1·100 = 100 kg de hilo de seda y 2·100 = 200 kg de hilo de plata.
200 tapices de tipo B equivalen a 2·200 = 400 kg de hilo de seda, 1·200 = 200 kg de hilo de plata y
1·200 = 200 kg de hilo de oro..
Hilo de seda gastado = 100 + 400 = 500. Quedan 500 – 500 = 0 kg de hilo de seda.
Hilo de plata gastado = 200 + 200 = 400. Quedan 400 – 400 = 0 kg de hilo de plata.
Hilo de oro gastado = 200. Quedan 225 – 200 = 25 kg de hilo de oro.
EJERCICIO 2 (B)
Sea f(x) una función cuya función derivada, f ‘(x), tiene por gráfica una parábola que corta al eje OX en los
puntos (-1,0) y (5,0) y con vértice (2,-4)
a) (1 punto) Estudie razonadamente la monotonía de f(x).
b) (0’5 puntos) Determine las abscisas de los extremos relativos de la función f(x).
c) (1 punto) Halla la ecuación de la recta tangente a la grafica de f(x) en el punto de abscisa x = 2,
sabiendo que f(2) = 5.
Solución
Sea f(x) una función cuya función derivada, f ‘(x), tiene por gráfica una parábola que corta al eje OX en los
puntos (-1,0) y (5,0) y con vértice (2,-4)
a)
Estudie razonadamente la monotonía de f(x).
Con los datos anteriores la gráfica de f’ (es una parábola, que tiene el vértice debajo de los cortes con el eje
OX, luego tiene las ramas hacia arriba), es parecida a:
IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna
7
Observando la gráfica de f ’(x) vemos que f’(x) > 0 (encima del eje OX) en el intervalo (-,-1), es decir f
estrictamente creciente   en el intervalo (-,-1).
Observando la gráfica de f ’(x) vemos que f’(x) < 0 (debajo del eje OX) en el intervalo (-1,5), es decir f
estrictamente decreciente   en el intervalo (-1,5).
Observando la gráfica de f ’(x) vemos que f’(x) > 0 (encima del eje OX) en el intervalo (5,+), es decir f
estrictamente creciente   en el intervalo (5,+).
Por definición x = -1 es un máximo relativo.
Por definición x = 5 es un mínimo relativo.
(este es el apartado (b))
c)
Halla la ecuación de la recta tangente a la grafica de f(x) en el punto de abscisa x=2, sabiendo que f(2)=5.
La ecuación de la recta tangente en x = 2 es “y – f(2) = f ‘(2)·(x – 2)”
Me icen que f(2) = 5, y que la gráfica de f ‘ pasa por (2,-4), es decir me dan f ‘(2) = - 4.
La recta tangente pedida es “ y – 5 = -4(x – 2) “, es decir y = -4x + 13.
EJERCICIO 3 (B)
De los sucesos aleatorios independientes A y B se sabe que p(A) = 0’3 y que p(B
C
) = 0’25. Calcule las
siguientes probabilidades.
a) (0’75 puntos) p(AB).
b) (0’75 puntos) p(A
C
B
C
).
c) (1 punto) p(A/B
C
).
Solución
De los sucesos aleatorios independientes A y B se sabe que p(A) = 0’3 y que p(BC
) = 0’25. Calcule las
siguientes probabilidades.
a)
p(AB).
Del problema tenemos: p(A) = 0’3 y p(B
C
) = 0’25; A y B independientes es decir p(AB) = p(A)·p(B).
Sabemos que p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB); p(AB
C
) = p(A) - p(AB); p(A/B) =
 p A B
p(B)

;
p(B) = 1 - p(BC
); p(AC
BC
) = {Ley de Morgan} = p(AB)C
= {suceso contrario} = 1 - p(AB).
Me piden p(AB).
De p(BC
) = 0’25, tenemos p(B) = 1 - p(BC
) = 1 – 0’25 = 0’75.
De p(AB) = p(A)·p(B), tenemos p(AB) = 0’3·0’75 = 0’225.
Luego p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB) = 0’3 + 0’75 – 0’225 = 0’825.
b)
p(AC
BC
).
Me piden p(AC
BC
) = p(AB)C
= 1 - p(AB) = 1 - 0’825 = 0’175.
c)
p(A/B
C
).
Me piden p(A/BC
) =
 C
C
p A B p(A) - p(A B) 0'3 - 0'225
0'25 0'25p(B )
 
  = 0’3.
EJERCICIO 4 (B)
El tiempo que los españoles dedican a ver la televisión los domingos es una variable aleatoria que sigue
una distribución Normal de media desconocida y desviación típica 75 minutos. Elegida una muestra
aleatoria de españoles se ha obtenido, para la media de esa distribución, el intervalo de confianza
(188’18, 208’82), con un nivel del 99%.
a) (1’5 puntos) Calcule la media muestral y el tamaño de la muestra.
b) (1 punto) Calcule el error máximo permitido si se hubiese utilizado una muestra de 500 y un nivel de
IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna
8
confianza del 96%.
Solución
Sabemos que para la media poblacional µ, el estimador MEDIA MUESTRAL X , sigue una N(µ,
n

), y
generalmente escribimos X  N( ,
n

) o X → N( ,
n

)
También sabemos que el intervalo de confianza para estimar la media es:
I.C. () = 1 /2 1 /2x z ,x z
n n
 
 
 
 
    
 
= (a,b)
donde z1-α/2 y zα/2 = - z1-α/2 es el punto crítico de la variable aleatoria Normal tipificada Z  N(0,1) que
verifica p(Z ≤ z1-α/2) = 1 - /2
Vemos que x = (a + b)/2
También sabemos que el error máximo de la estimación es E = 1 /2z
n


  , para el intervalo de la media.
Pero la amplitud del intervalo es b – a = 2· 1 /2z
n


  = 2·E, de donde E = (b – a)/2, por tanto el tamaño
mínimo de la muestra es n =
2
1- /2z .
E
  
 
 
.
El tiempo que los españoles dedican a ver la televisión los domingos es una variable aleatoria que sigue
una distribución Normal de media desconocida y desviación típica 75 minutos. Elegida una muestra
aleatoria de españoles se ha obtenido, para la media de esa distribución, el intervalo de confianza
(188’18, 208’82), con un nivel del 99%.
a)
Calcule la media muestral y el tamaño de la muestra.
Datos del problema: Intervalo = (188’18, 208’82) = (a,b),  = 75, x = (a + b)/2, E = (b – a)/2 ; nivel de
confianza = 99% = 0’99 = 1 - , de donde  = 0’01
De 1 –  = 0’99, tenemos  = 1- 0’99 = 0’01, de donde /2 = 0’01/2 = 0’005
De p(Z ≤ z1-α/2) = 1 - /2 = 1 - 0’005 = 0’995. Mirando en las tablas de la N(0,1) vemos que la probabilidad
0’995 no viene, y una de las mas próximas es 0’9949 que corresponde a z1-α/2 = 2’57.
Hemos visto que la media muestral es x = (a + b)/2 = (188’18 + 208’82)/2 = 198’5.
Tenemos que el error = E = (b – a)/2 = (208’82 – 188’18)/2 = 10’32, luego el tamaño de la muestra es:
n >
2 2
1- /2z . 2'57·75
E 10'32
    
   
  
 348’8425, es decir el tamaño mínimo es n = 349.
b)
Calcule el error máximo permitido si se hubiese utilizado una muestra de 500 y un nivel de confianza del
96%.
Datos del problema: n = 500,  = 75, nivel de confianza = 96% = 0’96 = 1 - , de donde  = 0’04
De 1 –  = 0’96, tenemos  = 1- 0’96 = 0’04, de donde /2 = 0’04/2 = 0’02
De p(Z ≤ z1-α/2) = 1 - /2 = 1 - 0’02 = 0’98. Mirando en las tablas de la N(0,1) vemos que la probabilidad 0’98
no viene, y la mas próxima es 0’9798 que corresponde a z1-α/2 = 2’05.
De E = 1 /2z
n


  , tenemos E <
75
2'05
500
  6’8759, es decir el error máximo admisible para la
muestra de 500 es de 6’8759.

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  • 1. IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna 1 SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS CCSS JUNIO 2013 MODELO (COMÚN) OPCIÓN A EJERCICIO 1 (A) Sean las matrices A = 2 -1 a b       y B = -1 1 3 0       . a) (1’25 puntos) Obtenga a y b sabiendo que A 2 = 5 -2 -2 1       . ¿Es A simétrica? b) (1’25 puntos) Para los valores a = 3 y b = 1 calcule la matriz X talque A·B = 2(X - 3I2). Solución Sean las matrices A = 2 -1 a b       y B = -1 1 3 0       . a) Obtenga a y b sabiendo que A 2 = 5 -2 -2 1       . ¿Es A simétrica? A2 = 5 -2 -2 1       = A·A = 2 -1 a b       · 2 -1 a b       = 2 -a+4 -b-2 ab+2a -a+b       . Igualando tenemos: 5 = -a + 4, de donde a = -1. -2 = -b - 2, de donde b = 0. -2 = ab + 2a, lo cual es cierto para a = -1 y b = 0. 1 = -a + b 2 , lo cual es cierto para a = -1 y b = 0. Para a = -1 y b = 0, tenemos A = 2 -1 -1 0       la cual es simétrica pues A = A t , y además se observa que los elementos “simétricos” respecto a la diagonal principal son iguales (el -1). b) Para los valores a = 3 y b = 1 calcule la matriz X talque A·B = 2(X - 3I2). Para a = 3 y b = 1 tenemos A = 2 -1 3 1       y B = -1 1 3 0       De A·B = 2(X - 3I2), tenemos A·B = 2X - 6I2 es decir (1/2)·A·B + 3I2 = X. La matriz pedida es X = (1/2)·A·B + 3I2 = (1/2)· 2 -1 3 1       · -1 1 3 0       + 3· 1 0 0 1       = (1/2)· -5 2 0 3       + 3 0 0 3       = = -5/2 1 0 3/2       + 3 0 0 3       = 1/2 1 0 9/2       = (1/2)· 1 2 0 9       . EJERCICIO 2 (A) Los beneficios de una empresa en sus 8 años vienen dados, en millones de euros, por la función B(t) = 3 t 4 - 3t2 + 9t, 0 ≤ t ≤ 8; donde la variable t indica el tiempo transcurrido, en años, desde su fundación. a) (1’5 puntos) Estudia la monotonía y los extremos de B(t). b) (1 punto) Dibuje la gráfica de B(t) en el intervalo [0,8] y explique, a partir de ella la evolución de los beneficios de esta empresa en sus 8 años de existencia. Solución Los beneficios de una empresa en sus 8 años vienen dados, en millones de euros, por la función B(t) = 3 t 4 - 3t 2 + 9t, 0 ≤ t ≤ 8; donde la variable t indica el tiempo transcurrido, en años, desde su fundación. a) Estudia la monotonía y los extremos de B(t). La monotonía es el estudio de la 1ª derivada, como B(t) es una cúbica sabemos que es continua y derivable en todo R, es particular en su dominio 0 ≤ t ≤ 8. Por tanto los extremos absolutos se encontrarán entre los valores que anulen la 1ª derivada B’(t), y los extremos del intervalo t = 0 y t = 8.
  • 2. IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna 2 De B(t) = 3 t 4 - 3t2 + 9t, tenemos B’(t) = 2 3t 4 - 6t + 9. De B’(t) = 0  2 3t 4 - 6t + 9 = 0  3t 2 - 24t + 36 = 0  t 2 - 8t + 12 = 0  t = 8 ± 64 - 48 8 ± 4 2 2  , de donde t = 6 y t = 2. Como B’(1) = 2 3(1) 4 - 6(1) + 9 = 15/4 > 0, B(t) es estrictamente creciente   en (0,2). Como B’(3) = 2 3(3) 4 - 6(3) + 9 = - 9/4 < 0, B(t) es estrictamente decreciente   en (2,6). Como B’(7) = 2 3(7) 4 - 6(7) + 9 = 15/4 > 0, B(t) es estrictamente creciente   en (6,8). Por definición t = 2 es un máximo relativo de B(t) que vale B(2) = 3 2 4 - 3(2) 2 + 9(2) = 8. Por definición t = 6 es un mínimo relativo de B(t) que vale B(6) = 3 6 4 - 3(6)2 + 9(6) = 0. Falta evaluar B(t) = 3 t 4 - 3t2 + 9t en los valores t = 0 y t = 8, para ver los extremos absolutos (teniendo en cuenta los resultados ya obtenidos) B(0) = 3 0 4 - 3(0)2 + 9(0) = 0 B(8) = 3 8 4 - 3(8) 2 + 9(8) = 8. Vemos que el máximo absoluto de B(t) es 8 y se alcanza en t = 2 y t = 8. Vemos que el mínimo absoluto de B(t) es 0 y se alcanza en t = 0 y t = 6. b) Dibuje la gráfica de B(t) en el intervalo [0,8] y explique, a partir de ella la evolución de los beneficios de esta empresa en sus 8 años de existencia. La gráfica de la función B(t) es una cúbica. Teniendo en cuenta los resultados del apartado (a) podemos dibujarla en [0,8], y podemos también decir la evolución de sus beneficios sin tener que observar su gráfica. Tenemos B(t) es estrictamente creciente   en (0,2), B(t) es estrictamente decreciente   en (2,6), B(t) es estrictamente creciente   en (6,8), B(0) = 0, B(2) = 8, B(6) = 0 y B(8) = 8. Un esbozo de la gráfica de B(t) es: Observando la gráfica los beneficios crecen en los años (0,2)(6,8), y decrecen en (2,6).
  • 3. IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna 3 EJERCICIO 3 (A) El 55% de los alumnos de un centro docente utiliza en su desplazamiento transporte público, el 30% usa vehículo propio y el resto va andando. El 65% de los que utilizan transporte público son mujeres, el 70% de los que usan vehículo propio son hombres y el 52% de los que van andando son mujeres. a) (1’5 puntos) Elegido al azar un alumno de ese centro, calcule la probabilidad de que sea hombre. b) (1 punto) Elegido al azar un hombre, alumno de ese centro, ¿cuál es la probabilidad de que vaya andando Solución El 55% de los alumnos de un centro docente utiliza en su desplazamiento transporte público, el 30% usa vehículo propio y el resto va andando. El 65% de los que utilizan transporte público son mujeres, el 70% de los que usan vehículo propio son hombres y el 52% de los que van andando son mujeres. a) Elegido al azar un alumno de ese centro, calcule la probabilidad de que sea hombre. Llamemos A, B, C, H y M, a los sucesos siguientes, “utiliza transporte público”, “utiliza su vehículo”, "va andando", “es hombre” y "es mujer", respectivamente. Además tenemos p(A) = 55% = 0’55, p(B) = 30% = 0’3, p(M/A) = 65% = 0’65, p(H/B) = 70% = 0’7 y p(M/C) = 52% = 0’52 Todo esto se ve mejor en el siguiente diagrama de árbol (completamos las probabilidades sabiendo que la suma de ellas que parten de un mismo nodo vale 1). a) Elegido al azar un alumno de ese centro, calcule la probabilidad de que sea hombre. Aplicando el teorema de la probabilidad total, la probabilidad de que sea hombre es: p(H) = p(A).p(H/A) + p(B).p(H/B) + p(C).p(H/C) = = (0’55)·(0’35) + (0’3)·(0’7) + (0’15)·(0’48) = 0’4745. b) Elegido al azar un hombre, alumno de ese centro, ¿cuál es la probabilidad de que vaya andando Aplicando el teorema de Bayes, tenemos: p(C/H) =    p C H p C)·p(H/C (0'15)·(0'48) p(H) p(H) 0'4745    = 144/949  0’15174. EJERCICIO 4 (A) Se quiere estimar la proporción de hembras entre los peces de una piscifactoría; para ello se ha tomado una muestra aleatoria de 500 peces, y en ella hay 175 hembras.
  • 4. IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna 4 a) (1’5 puntos) Calcule un intervalo de confianza para la proporción de hembras en esta población de peces, con un nivel de confianza del 94%. b) (1 punto) A la vista del resultado del muestreo se quiere repetir la experiencia para conseguir un intervalo de confianza con el mismo nivel y un error máximo de 0’02,¿cuál es el tamaño que debe tener la nueva muestra? Solución Sabemos que si n ≥ 30 para la proporción muestral p, el estimador PROPORCIÓN MUESTRAL p sigue una normal N(p ,  p q n  ) que es la distribución muestral de proporciones, donde q = 1- p , y generalmente escribimos p  N(p ,  p q n  ) o p → N(p ,  p q n  ). Sabemos que el intervalo de confianza para estimar la proporción p de las muestras es: I.C.(p) = 1 /2 1 /2 ˆ ˆ ˆ ˆp·q p·q ˆ ˆp - z . ,p + z . n n           = (b-a) donde z1-α/2 es el punto crítico de la variable aleatoria Normal tipificada ZN(0,1) que verifica p(Z ≤ z1-α/2)=1-α/2. El error cometido es E < 1 /2 ˆ ˆp(1 p) z . n   = (b-a)/2, de donde el tamaño de la muestra es n > 2 1-α/2 2 ˆ ˆ(z ) .p.q E . Se quiere estimar la proporción de hembras entre los peces de una piscifactoría; para ello se ha tomado una muestra aleatoria de 500 peces, y en ella hay 175 hembras. a) Calcule un intervalo de confianza para la proporción de hembras en esta población de peces, con un nivel de confianza del 94%. Datos del problema: p = 175/500 = 0’35, q = 1 - 0’35 = 0’65, n = 500, nivel de confianza 1 –  = 94% = = 0’94, de donde  = 0’06 = 6% como nivel de significación. De  = 0’06 tenemos /2 = 0’03 De la igualdad p(Z ≤ z1-α/2 ) = 1 - /2 = 1 - 0’03 = 0’97, que se mira en la tabla de la distribución Normal N(0,1), y nos dará el correspondiente valor crítico z1 - α/2. Mirando en la tabla de la N(0,1) vemos que el valor 0’97 no viene en la tabla y el valor más próximo es 0’9699, que corresponde a z1-α/2 = 1’88. Por tanto el intervalo de confianza pedido es: I.C.(p) = 1 /2 1 /2 ˆ ˆ ˆ ˆp·q p·q ˆ ˆp - z . ,p + z . n n           = 0'35·0'65 0'35·0'65 0'35 - 1'88· ,0'35 + 1'88· 500 500          (0’309898; 0’390102) b) A la vista del resultado del muestreo se quiere repetir la experiencia para conseguir un intervalo de confianza con el mismo nivel y un error máximo de 0’02,¿cuál es el tamaño que debe tener la nueva muestra? Datos: z1-α/2 = 1’88, p = 0’35, q = 0’65; error máximo = E ≤ 0’02. De n  2 2 1 /2 2 2 ˆ ˆ(z ) ·p·q (1'88) ·0'35·0'65 E 0'02    2010’19, tenemos que el tamaño mínimo de la muestra es n = 2011.
  • 5. IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna 5 OPCION B EJERCICIO 1 (B) Un fabricante de tapices dispone de 500 kg de hilo de seda, 400 kg de hilo de plata y 225 kg de hilo de oro. Desea fabricar dos tipos de tapices: A y B. Para los del tipo A se necesita 1 kg de hilo de seda y 2 kg de hilo de plata, y para los del tipo B, 2 kg de hilo de seda, 1 kg de hilo de plata y 1 kg de hilo de oro. Cada tapiz del tipo A se vende a 200 euros y cada tapiz del tipo B a 3000 euros. Si se vende todo lo que se fabrica, a) (2 puntos) ¿Cuántos tapices de cada tipo ha de fabricar para que el beneficio sea máximo y cuál es ese beneficio? b) (0’5 puntos) ¿Qué cantidad de hilo de cada clase quedará cuando se fabrique el número de tapices que proporciona el máximo beneficio? Solución Un fabricante de tapices dispone de 500 kg de hilo de seda, 400 kg de hilo de plata y 225 kg de hilo de oro. Desea fabricar dos tipos de tapices: A y B. Para los del tipo A se necesita 1 kg de hilo de seda y 2 kg de hilo de plata, y para los del tipo B, 2 kg de hilo de seda, 1 kg de hilo de plata y 1 kg de hilo de oro. Cada tapiz del tipo A se vende a 2000 euros y cada tapiz del tipo B a 3000 euros. Si se vende todo lo que se fabrica, a) ¿Cuántos tapices de cada tipo ha de fabricar para que el beneficio sea máximo y cuál es ese beneficio? “x” = Número de tapices tipo A. “y” = Número de tapices tipo B. Función Objetivo F(x,y) = 2000x + 3000y. (vende el tipo A a 2000€ y el tipo A a 3000€) Restricciones: Tipo A Tipo B Cantidad Hilo de seda 1 2 500 Hilo de plata 2 1 400 Hilo de oro 0 1 225 Mirando la tabla tenemos: x + 2y ≤ 500; 2x + y ≤ 400; y ≤ 225 Si se vende todo lo que se fabrica: x  0, y  0 Las desigualdades x + 2y ≤ 500; 2x + y ≤ 400; y ≤ 225; x  0, y  0, las transformamos en igualdades, y ya son rectas, x + 2y = 500; 2x + y = 400; y = 225; x = 0, y = 0, Para que nos sea más fácil dibujar las rectas (con dos valores es suficiente), despejamos las “y” y tenemos y = -x/2 + 250; y = -2x + 400; y = 225; x = 0, y = 0 Representamos gráficamente las rectas que verifican estas igualdades, entre las que estarán los bordes del recinto delimitado por las inecuaciones dadas. Calculamos los vértices del recinto resolviendo las ecuaciones las rectas de dos en dos.
  • 6. IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna 6 De x = 0 e y = 0. Punto de corte A(0,0). De y = 0 e y = -2x+400, tenemos 0 = -2x+400, luego x = 200. Punto de corte B(200,0). De y = -2x + 400 e y = -x/2 + 250, tenemos -2x + 400 = -x/2 + 250, de donde “4x+800 = -x+500”, es decir 300 = 3x, luego “x = 100” e “y = 200”, y el punto de corte es C(100,200) De y = 225 e y = -x/2 + 250, tenemos 225 = -x/2 + 250, de donde “450 = -x+500”, es decir x = 50, luego “x = 50” e “y = 225”, y el punto de corte es D(50,225) De x = 0 e y = 225. Punto de corte es E(0,225) Vemos que los vértices del recinto son: A(0,0), B(200,0), C(100,200), D(50,225) y E (0,225). Calculemos el máximo de la función F(x,y) = 2000x + 3000y en dicha región. El Teorema Fundamental de la Programación Lineal afirma que su máximo y mínimo absoluto están en la región acotada, y que estos extremos deben estar situados en algún vértice del recinto, por lo que evaluamos F en los puntos anteriores A(0,0), B(200,0), C(100,200), D(50,225) y E (0,225). En el caso de que coincidan en dos vértices consecutivos la solución es todo el segmento que los une. F(0,0) = 2000(0)+3000(0) = 0; F(200,0) = 2000(200)+3000(0) = 400000; F(100,200) = 2000(100) + 3000(200) = 800000; F(50,225) = 2000(50)+3000(225) = 775000; F(0,225) = 2000(0) + 3000(225) = 675000. Teniendo en cuenta lo anterior vemos que el máximo absoluto de la función F en la región es 800000 (el valor mayor en los vértices) y se alcanza en el vértice C(100,200). Es decir el máximo beneficio se alcanza vendiendo 100 tapices tipo A y 200 tapices tipo B b) ¿Qué cantidad de hilo de cada clase quedará cuando se fabrique el número de tapices que proporciona el máximo beneficio? 100 tapices de tipo A equivalen a 1·100 = 100 kg de hilo de seda y 2·100 = 200 kg de hilo de plata. 200 tapices de tipo B equivalen a 2·200 = 400 kg de hilo de seda, 1·200 = 200 kg de hilo de plata y 1·200 = 200 kg de hilo de oro.. Hilo de seda gastado = 100 + 400 = 500. Quedan 500 – 500 = 0 kg de hilo de seda. Hilo de plata gastado = 200 + 200 = 400. Quedan 400 – 400 = 0 kg de hilo de plata. Hilo de oro gastado = 200. Quedan 225 – 200 = 25 kg de hilo de oro. EJERCICIO 2 (B) Sea f(x) una función cuya función derivada, f ‘(x), tiene por gráfica una parábola que corta al eje OX en los puntos (-1,0) y (5,0) y con vértice (2,-4) a) (1 punto) Estudie razonadamente la monotonía de f(x). b) (0’5 puntos) Determine las abscisas de los extremos relativos de la función f(x). c) (1 punto) Halla la ecuación de la recta tangente a la grafica de f(x) en el punto de abscisa x = 2, sabiendo que f(2) = 5. Solución Sea f(x) una función cuya función derivada, f ‘(x), tiene por gráfica una parábola que corta al eje OX en los puntos (-1,0) y (5,0) y con vértice (2,-4) a) Estudie razonadamente la monotonía de f(x). Con los datos anteriores la gráfica de f’ (es una parábola, que tiene el vértice debajo de los cortes con el eje OX, luego tiene las ramas hacia arriba), es parecida a:
  • 7. IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna 7 Observando la gráfica de f ’(x) vemos que f’(x) > 0 (encima del eje OX) en el intervalo (-,-1), es decir f estrictamente creciente   en el intervalo (-,-1). Observando la gráfica de f ’(x) vemos que f’(x) < 0 (debajo del eje OX) en el intervalo (-1,5), es decir f estrictamente decreciente   en el intervalo (-1,5). Observando la gráfica de f ’(x) vemos que f’(x) > 0 (encima del eje OX) en el intervalo (5,+), es decir f estrictamente creciente   en el intervalo (5,+). Por definición x = -1 es un máximo relativo. Por definición x = 5 es un mínimo relativo. (este es el apartado (b)) c) Halla la ecuación de la recta tangente a la grafica de f(x) en el punto de abscisa x=2, sabiendo que f(2)=5. La ecuación de la recta tangente en x = 2 es “y – f(2) = f ‘(2)·(x – 2)” Me icen que f(2) = 5, y que la gráfica de f ‘ pasa por (2,-4), es decir me dan f ‘(2) = - 4. La recta tangente pedida es “ y – 5 = -4(x – 2) “, es decir y = -4x + 13. EJERCICIO 3 (B) De los sucesos aleatorios independientes A y B se sabe que p(A) = 0’3 y que p(B C ) = 0’25. Calcule las siguientes probabilidades. a) (0’75 puntos) p(AB). b) (0’75 puntos) p(A C B C ). c) (1 punto) p(A/B C ). Solución De los sucesos aleatorios independientes A y B se sabe que p(A) = 0’3 y que p(BC ) = 0’25. Calcule las siguientes probabilidades. a) p(AB). Del problema tenemos: p(A) = 0’3 y p(B C ) = 0’25; A y B independientes es decir p(AB) = p(A)·p(B). Sabemos que p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB); p(AB C ) = p(A) - p(AB); p(A/B) =  p A B p(B)  ; p(B) = 1 - p(BC ); p(AC BC ) = {Ley de Morgan} = p(AB)C = {suceso contrario} = 1 - p(AB). Me piden p(AB). De p(BC ) = 0’25, tenemos p(B) = 1 - p(BC ) = 1 – 0’25 = 0’75. De p(AB) = p(A)·p(B), tenemos p(AB) = 0’3·0’75 = 0’225. Luego p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB) = 0’3 + 0’75 – 0’225 = 0’825. b) p(AC BC ). Me piden p(AC BC ) = p(AB)C = 1 - p(AB) = 1 - 0’825 = 0’175. c) p(A/B C ). Me piden p(A/BC ) =  C C p A B p(A) - p(A B) 0'3 - 0'225 0'25 0'25p(B )     = 0’3. EJERCICIO 4 (B) El tiempo que los españoles dedican a ver la televisión los domingos es una variable aleatoria que sigue una distribución Normal de media desconocida y desviación típica 75 minutos. Elegida una muestra aleatoria de españoles se ha obtenido, para la media de esa distribución, el intervalo de confianza (188’18, 208’82), con un nivel del 99%. a) (1’5 puntos) Calcule la media muestral y el tamaño de la muestra. b) (1 punto) Calcule el error máximo permitido si se hubiese utilizado una muestra de 500 y un nivel de
  • 8. IES Fco Ayala de Granada Junio de 2013 (General Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna 8 confianza del 96%. Solución Sabemos que para la media poblacional µ, el estimador MEDIA MUESTRAL X , sigue una N(µ, n  ), y generalmente escribimos X  N( , n  ) o X → N( , n  ) También sabemos que el intervalo de confianza para estimar la media es: I.C. () = 1 /2 1 /2x z ,x z n n                = (a,b) donde z1-α/2 y zα/2 = - z1-α/2 es el punto crítico de la variable aleatoria Normal tipificada Z  N(0,1) que verifica p(Z ≤ z1-α/2) = 1 - /2 Vemos que x = (a + b)/2 También sabemos que el error máximo de la estimación es E = 1 /2z n     , para el intervalo de la media. Pero la amplitud del intervalo es b – a = 2· 1 /2z n     = 2·E, de donde E = (b – a)/2, por tanto el tamaño mínimo de la muestra es n = 2 1- /2z . E        . El tiempo que los españoles dedican a ver la televisión los domingos es una variable aleatoria que sigue una distribución Normal de media desconocida y desviación típica 75 minutos. Elegida una muestra aleatoria de españoles se ha obtenido, para la media de esa distribución, el intervalo de confianza (188’18, 208’82), con un nivel del 99%. a) Calcule la media muestral y el tamaño de la muestra. Datos del problema: Intervalo = (188’18, 208’82) = (a,b),  = 75, x = (a + b)/2, E = (b – a)/2 ; nivel de confianza = 99% = 0’99 = 1 - , de donde  = 0’01 De 1 –  = 0’99, tenemos  = 1- 0’99 = 0’01, de donde /2 = 0’01/2 = 0’005 De p(Z ≤ z1-α/2) = 1 - /2 = 1 - 0’005 = 0’995. Mirando en las tablas de la N(0,1) vemos que la probabilidad 0’995 no viene, y una de las mas próximas es 0’9949 que corresponde a z1-α/2 = 2’57. Hemos visto que la media muestral es x = (a + b)/2 = (188’18 + 208’82)/2 = 198’5. Tenemos que el error = E = (b – a)/2 = (208’82 – 188’18)/2 = 10’32, luego el tamaño de la muestra es: n > 2 2 1- /2z . 2'57·75 E 10'32              348’8425, es decir el tamaño mínimo es n = 349. b) Calcule el error máximo permitido si se hubiese utilizado una muestra de 500 y un nivel de confianza del 96%. Datos del problema: n = 500,  = 75, nivel de confianza = 96% = 0’96 = 1 - , de donde  = 0’04 De 1 –  = 0’96, tenemos  = 1- 0’96 = 0’04, de donde /2 = 0’04/2 = 0’02 De p(Z ≤ z1-α/2) = 1 - /2 = 1 - 0’02 = 0’98. Mirando en las tablas de la N(0,1) vemos que la probabilidad 0’98 no viene, y la mas próxima es 0’9798 que corresponde a z1-α/2 = 2’05. De E = 1 /2z n     , tenemos E < 75 2'05 500   6’8759, es decir el error máximo admisible para la muestra de 500 es de 6’8759.