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GUÍA TEÓRICO PRÁCTICA N° 36 
UNIDAD: ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES 
PROBABILIDADES 
Curso: Matemática 
Material Nº 36 
NOCIONES ELEMENTALES 
Experimento: Procedimiento que se puede llevar a cabo, bajo las mismas condiciones, un 
número indefinido de veces. 
Experimento aleatorio: Experimento cuyo resultado no se puede predecir. 
Espacio Muestral: Los resultados posibles en un experimento aleatorio. 
Evento (o suceso): Es un subconjunto del espacio muestral. 
Evento cierto: Es aquel conjunto que coincide con el espacio muestral. 
Evento imposible: Es aquel que no tiene elementos, es decir, el subconjunto vacío del 
espacio muestral. 
Eventos mutuamente excluyentes: Son aquellos eventos donde la ocurrencia de uno de 
ellos impide la ocurrencia del otro. 
Eventos complementarios: son aquellos que no tienen elementos comunes pero juntos 
completan el espacio muestral. 
EJEMPLOS 
1. ¿Cuál(es) de los siguientes experimentos es (son) aleatorio(s)? 
I) Encender una vela y observar si alumbra. 
II) Lanzar un dado y observar si la cara superior muestra un cinco. 
III) Preguntarle a un desconocido si fuma. 
A) Sólo I 
B) Sólo II 
C) Sólo III 
D) Sólo II y III 
E) I, II y III 
2. ¿Cuántos elementos tiene el espacio muestral del experimento aleatorio “lanzamiento de 
un dado”? 
A) 6 
B) 12 
C) 36 
D) 216 
E) Ninguna de las anteriores
3. Si se lanzan tres monedas, ¿cuál de los siguientes eventos es imposible? 
2 
A) Obtener al menos una cara 
B) Obtener como máximo un sello 
C) Obtener exactamente dos caras 
D) Obtener un sello y tres caras 
E) Obtener como máximo dos caras 
4. Un vendedor del servicio de televisión por cable visita tres casas, anotando v si vende y n 
si no vende. El evento “Vender el servicio a lo más en una de las casas” está 
representado por 
A) [nnn, nnv, nvn, vnn] 
B) [nnv, nvn, vnn] 
C) [vvv, vvn, vnv, nvv] 
D) [vvn, vnv, nvv] 
E) [nnn] 
5. Dado el espacio muestral E = 1, 2, 3, 4, 5 y los eventos A = 1, 3, 5, B = 2, 4 y 
C = 3, 5, ¿cuál(es) de las siguientes afirmaciones es (son) FALSA(S)? 
I) A y B son complementarios. 
II) B y C son mutuamente excluyentes. 
III) A y C son mutuamente excluyentes. 
A) Solo I 
B) Solo III 
C) Solo I y II 
D) Solo I y III 
E) Solo II y III 
6. En el experimento aleatorio “Lanzamiento de un dado” considere el evento “sacar un 
número distinto de 4”. ¿Cuántos elementos tiene este evento? 
A) 1 
B) 2 
C) 3 
D) 4 
E) 5 
7. ¿Cuál(es) de las siguientes afirmaciones es (son) verdadera(s)? 
I) Al lanzar un dado el evento “sacar un número menor que siete”, es un suceso 
cierto. 
II) “Lanzar un dado y que salga un número menor que tres” y “lanzar un dado y 
que salga un múltiplo de tres” son sucesos mutuamente excluyentes. 
III) “Lanzar dos dados y obtener una suma mayor que 12”, es un evento 
imposible. 
A) Solo I 
B) Solo III 
C) Solo I y III 
D) Solo II y III 
E) I, II y III
PROBABILIDAD CLÁSICA 
La probabilidad de un suceso A es la razón entre el número de casos favorables al evento A y el número 
total de casos posibles. 
3 
OBSERVACIONES: 
 La probabilidad de que no ocurra A es P(A’) y se calcula 
 0  P(A)  1 o bien 0%  P(A)  100% 
EJEMPLOS 
1. Si se lanzan dos dados, ¿cuál es la probabilidad de obtener más de 10 puntos? 
A) 
2 
36 
B) 
3 
36 
C) 
7 
36 
D) 
11 
36 
E) 
12 
36 
2. En el lanzamiento de una moneda de $ 100 y una de $ 50, la probabilidad de obtener cara en la de 
cien y sello en la de cincuenta es 
A) 
1 
4 
B) 
1 
3 
C) 
1 
2 
D) 
3 
4 
E) 1 
3. La probabilidad de obtener 3 ó 5 al lanzar un dado es 
1 
3 
. ¿Cuál es la probabilidad de obtener 
1 ó 2 ó 4 ó 6? 
A) 
1 
3 
B) 
1 
2 
C) 
2 
3 
D) 
1 
4 
E) 
4 
5 
P(A) = 
Número de casos favorables (A) 
Número total de casos 
P(A’) = 1 – P(A)
4. Una caja contiene 20 esferas numeradas del 1 al 20. ¿Cuál es la probabilidad de que al sacar una 
esfera al azar, ésta indique un número primo o un múltiplo de 10? 
4 
A) 1 
2 
B) 1 
10 
C) 1 
20 
D) 9 
20 
E) 11 
20 
5. Si la probabilidad de que ocurra un suceso es de 0,375, ¿cuál es la probabilidad de que el suceso 
no ocurra? 
A) -0,625 
B) -0,375 
C) 0,375 
D) 0,525 
E) 0,625 
6. Se lanza una vez un dado común, ¿cuál es la probabilidad de que salga un número mayor que 2? 
A) 1 
6 
B) 5 
6 
C) 2 
3 
D) 1 
2 
E) 1 
3 
7. La probabilidad de sacar una ficha azul de una urna es 2 
5 
. ¿Cuál es la probabilidad de 
sacar una ficha que no sea azul? 
A) 1 
B) 1 
5 
C) 2 
5 
D) 3 
5 
E) Falta información
Representa una regularidad numérica que se ilustra en la siguiente figura: 
1 
1 1 
1 2 1 
1 3 3 1 
1 4 6 4 1 
1 5 10 10 5 1 
Se pueden observar algunas regularidades y estas son: 
 Los coeficientes primero y último de cada fila son siempre 1. 
 Cualquier otro coeficiente de una fila se obtiene como la suma de los dos valores que 
 Si se suman los números de cada fila el resultado es siempre una potencia de 2. 
 Existe una simetría en cada fila respecto a su centro. 
OBSERVACIÓN: El triángulo de Pascal también se utiliza en experimentos aleatorios que 
tengan dos sucesos equiprobables de ocurrencia, como por ejemplo: lanzar una moneda, 
el sexo de una persona, respuestas de preguntas del tipo verdadero o falso, etc. 
Así al lanzar una moneda cuatro veces (o lanzar 4 monedas a la vez) se obtienen 16 
resultados posibles, que al determinarlos a través del triángulo de Pascal son: 
1 
1 1 
1 2 1 
1 3 3 1 
1 4 6 4 1 
Esta situación se grafica de la siguiente manera 
5 
1 
1C 1S 
están justo arriba en la fila anterior. 
Cero lanzamiento 20 
Un lanzamiento 21 
Dos lanzamientos 22 
Tres lanzamientos 23 
Cuatro lanzamientos 24 
1C2 2CS 1S2 
1C3 3C2S 3CS2 1S3 
TRIÁNGULO DE PASCAL 
1C4 4C3S 6C2S2 4CS3 1S4 
OBSERVACIÓN: 4C3S significa 
CCCS 
CCSC 
CSCC 
SCCC 
O sea, 4C3S indica que hay cuatro casos favorables para obtener 3 caras y 1 sello.
6 
EJEMPLOS 
1. ¿Cuál es la probabilidad de obtener exactamente 3 caras si se lanza una moneda 4 
veces? 
A) 1 
3 
B) 1 
4 
C) 2 
3 
D) 3 
4 
E) 1 
64 
2. En un test de 5 preguntas del tipo verdadero – falso, si un alumno contesta todas las 
preguntas, ¿cuál es la probabilidad de que conteste incorrectamente sólo una de ellas? 
A) 1 
5 
B) 1 
10 
C) 1 
20 
D) 5 
32 
E) 5 
64
PROBABILIDADES DE EVENTOS 
 Si A y B son dos sucesos no excluyentes (pueden ocurrir ambos al mismo tiempo), la 
probabilidad de que ocurran A o B o ambos está dada por: 
 Si A y B son dos sucesos excluyentes (no pueden ocurrir ambos al mismo tiempo), la 
probabilidad de que ocurra A o B está dada por: 
 Los sucesos A y B se consideran independientes cuando la ocurrencia o no ocurrencia de 
uno no influye sobre la probabilidad de ocurrencia o no ocurrencia del otro. 
 Sean A y B dos sucesos de un mismo espacio muestral. La probabilidad condicional de 
A, dado B, se calcula como la probabilidad del suceso A, bajo la condición de que el suceso 
B ha ocurrido. 
7 
EJEMPLOS 
 
1. Al lanzar un dado, ¿cuál es la probabilidad de que el resultado sea par o divisible por 3? 
A) 1 
6 
B) 1 
4 
C) 1 
3 
D) 1 
2 
E) 2 
3 
P(A o B) = P(A  B) = P(A) + P(B) – P(A  B) 
P(A o B) = P(A  B) = P(A) + P(B) 
P(A y B) = P(A  B) = P(A)  P(B) 
P(A/B) = P(A B) 
P(B)
2. Un naipe inglés consta de 52 cartas repartidas en cuatro pintas distintas, de las cuales 
dos son rojas (corazón y diamante) y dos son negras (pique y trébol). Cada pinta consta 
de 3 figuras: rey (K), dama (Q), caballero (J) y de 10 cartas numeradas desde 1 (as) a 
10, entonces la probabilidad de obtener un “AS” o un “REY” al extraer una de las 52 
cartas de una baraja inglesa es 
8 
A) 1 
13 
B) 2 
13 
C) 4 
13 
D) 1 
4 
E) 1 
3 
3. Se tienen dos urnas: la primera contiene 6 bolitas verdes y 4 rojas, la segunda contiene 3 
bolitas verdes y 7 rojas. Si se extrae una bolita de cada una, ¿cuál es la probabilidad de 
que ambas sean verdes? 
A) 3 
10 
B) 6 
10 
C) 9 
10 
D) 9 
20 
E) 18 
100 
4. Juan Alberto hace la siguiente pregunta a cada uno de los 20 profesores que se 
encuentran en la sala “¿A quién le gustan las guatitas a la jardinera?”. Sólo 5 profesores 
contestan favorablemente. Si se elige a dos profesores al azar, ¿cuál es la probabilidad de 
que a ambos les gusten las guatitas a la jardinera? 
A) 1 
20 
B) 1 
19 
C) 4 
19 
D) 1 
16 
E) 1 
4
9 
DEFINICIONES 
Una variable es una cantidad o magnitud que no es constante, que es susceptible de variar. 
Una variable aleatoria es una variable cuyos valores son determinados por el resultado de 
un experimento aleatorio. 
Una variable aleatoria X está determinada si se conoce: 
- Los valores que toma: x1, x2, x3, ... xk 
- La probabilidad con que toma cada uno de esos valores: p1, p2, p3, ... Pk 
donde p1 + p2 + p3 + ... + pk = 1 
Con todo lo anterior se dice que se tiene definida una distribución de probabilidad. 
El gráfico que representa las probabilidades de cada uno de los valores de la variable aleatoria 
se denomina ley de probabilidad de la variable aleatoria. 
EJEMPLOS 
1. ¿Cuál de los siguientes enunciados define una variable aleatoria? 
A) Lanzar un dado y que salga un 6 
B) El número de autos blancos estacionados frente al preuniversitario durante el fin de 
semana 
C) Lanzar una moneda y que salga cara 
D) El color de los ojos de la persona sentada a tu lado 
E) El valor de la cuenta de agua a cancelar en un mes 
2. Se lanzan dos dados cinco veces, ¿cuál(es) de los siguientes enunciados define una 
variable aleatoria? 
I) La suma de los resultados obtenidos en los dados. 
II) La distancia entre ambos dados una vez detenidos. 
III) El tiempo que demora en detenerse uno de los dados. 
A) Sólo I 
B) Sólo I y II 
C) Sólo I y III 
D) Sólo II y III 
E) I, II y III
3. Según estadísticas, en el centro de la ciudad el 20% de las familias no tienen hijos, un 
35% tienen un hijo, un 30% tienen dos hijos y un 15% tienen tres hijos. Si se define la 
variable aleatoria X como el número de hijos de una familia escogida al azar en el centro 
de la ciudad, ¿cuál es la probabilidad de que X  1? 
10 
A) 0,30 
B) 0,35 
C) 0,45 
D) 0,55 
E) 0,80 
4. ¿Cuál(es) de las gráficas representa una ley de probabilidad? 
I) II) III) 
1 2 3 4 5 6 
1 
8 
A) Sólo I 
B) Sólo II 
C) Sólo III 
D) Sólo I y II 
E) Sólo II y III 
5. Se define X como el puntaje obtenido por un alumno en la prueba de Ciencias Sociales. Si 
se sabe que P(X  700) = 0,35 y que P(X  600) = 0,44, entonces P(600  X  700) es 
A) 0,11 
B) 0,21 
C) 0,56 
D) 0,65 
E) 0,89 
1 
8 
1 2 3 4 5 6 
1 
4 
1 
8 
1 2 3 4 5 6 
1 
4
6. ¿A cuál de las siguientes variables aleatorias corresponde el gráfico de la figura 1? 
fig. 1 
1 2 3 4 5 6 
1 
6 
A) La nota obtenida en la prueba de Lenguaje 
B) El puntaje obtenido al lanzar un dado 
C) El número de días que faltan hasta el próximo feriado 
D) El número de dígitos 6 que hay en un número de seis cifras 
E) El número de mujeres que hay en una familia de seis personas 
RESPUESTAS 
11 
DMTRMA36 
Ejemplos 
Págs. 1 2 3 4 5 6 7 
1 y 2 D A D A B E E 
3 y 4 B A C A E C D 
6 B D 
7 y 8 E B E B 
9 y 10 B E C E B B 
Puedes complementar los contenidos de esta guía visitando nuestra web 
http://www.pedrodevaldivia.cl/

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  • 1. GUÍA TEÓRICO PRÁCTICA N° 36 UNIDAD: ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES PROBABILIDADES Curso: Matemática Material Nº 36 NOCIONES ELEMENTALES Experimento: Procedimiento que se puede llevar a cabo, bajo las mismas condiciones, un número indefinido de veces. Experimento aleatorio: Experimento cuyo resultado no se puede predecir. Espacio Muestral: Los resultados posibles en un experimento aleatorio. Evento (o suceso): Es un subconjunto del espacio muestral. Evento cierto: Es aquel conjunto que coincide con el espacio muestral. Evento imposible: Es aquel que no tiene elementos, es decir, el subconjunto vacío del espacio muestral. Eventos mutuamente excluyentes: Son aquellos eventos donde la ocurrencia de uno de ellos impide la ocurrencia del otro. Eventos complementarios: son aquellos que no tienen elementos comunes pero juntos completan el espacio muestral. EJEMPLOS 1. ¿Cuál(es) de los siguientes experimentos es (son) aleatorio(s)? I) Encender una vela y observar si alumbra. II) Lanzar un dado y observar si la cara superior muestra un cinco. III) Preguntarle a un desconocido si fuma. A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo II y III E) I, II y III 2. ¿Cuántos elementos tiene el espacio muestral del experimento aleatorio “lanzamiento de un dado”? A) 6 B) 12 C) 36 D) 216 E) Ninguna de las anteriores
  • 2. 3. Si se lanzan tres monedas, ¿cuál de los siguientes eventos es imposible? 2 A) Obtener al menos una cara B) Obtener como máximo un sello C) Obtener exactamente dos caras D) Obtener un sello y tres caras E) Obtener como máximo dos caras 4. Un vendedor del servicio de televisión por cable visita tres casas, anotando v si vende y n si no vende. El evento “Vender el servicio a lo más en una de las casas” está representado por A) [nnn, nnv, nvn, vnn] B) [nnv, nvn, vnn] C) [vvv, vvn, vnv, nvv] D) [vvn, vnv, nvv] E) [nnn] 5. Dado el espacio muestral E = 1, 2, 3, 4, 5 y los eventos A = 1, 3, 5, B = 2, 4 y C = 3, 5, ¿cuál(es) de las siguientes afirmaciones es (son) FALSA(S)? I) A y B son complementarios. II) B y C son mutuamente excluyentes. III) A y C son mutuamente excluyentes. A) Solo I B) Solo III C) Solo I y II D) Solo I y III E) Solo II y III 6. En el experimento aleatorio “Lanzamiento de un dado” considere el evento “sacar un número distinto de 4”. ¿Cuántos elementos tiene este evento? A) 1 B) 2 C) 3 D) 4 E) 5 7. ¿Cuál(es) de las siguientes afirmaciones es (son) verdadera(s)? I) Al lanzar un dado el evento “sacar un número menor que siete”, es un suceso cierto. II) “Lanzar un dado y que salga un número menor que tres” y “lanzar un dado y que salga un múltiplo de tres” son sucesos mutuamente excluyentes. III) “Lanzar dos dados y obtener una suma mayor que 12”, es un evento imposible. A) Solo I B) Solo III C) Solo I y III D) Solo II y III E) I, II y III
  • 3. PROBABILIDAD CLÁSICA La probabilidad de un suceso A es la razón entre el número de casos favorables al evento A y el número total de casos posibles. 3 OBSERVACIONES:  La probabilidad de que no ocurra A es P(A’) y se calcula  0  P(A)  1 o bien 0%  P(A)  100% EJEMPLOS 1. Si se lanzan dos dados, ¿cuál es la probabilidad de obtener más de 10 puntos? A) 2 36 B) 3 36 C) 7 36 D) 11 36 E) 12 36 2. En el lanzamiento de una moneda de $ 100 y una de $ 50, la probabilidad de obtener cara en la de cien y sello en la de cincuenta es A) 1 4 B) 1 3 C) 1 2 D) 3 4 E) 1 3. La probabilidad de obtener 3 ó 5 al lanzar un dado es 1 3 . ¿Cuál es la probabilidad de obtener 1 ó 2 ó 4 ó 6? A) 1 3 B) 1 2 C) 2 3 D) 1 4 E) 4 5 P(A) = Número de casos favorables (A) Número total de casos P(A’) = 1 – P(A)
  • 4. 4. Una caja contiene 20 esferas numeradas del 1 al 20. ¿Cuál es la probabilidad de que al sacar una esfera al azar, ésta indique un número primo o un múltiplo de 10? 4 A) 1 2 B) 1 10 C) 1 20 D) 9 20 E) 11 20 5. Si la probabilidad de que ocurra un suceso es de 0,375, ¿cuál es la probabilidad de que el suceso no ocurra? A) -0,625 B) -0,375 C) 0,375 D) 0,525 E) 0,625 6. Se lanza una vez un dado común, ¿cuál es la probabilidad de que salga un número mayor que 2? A) 1 6 B) 5 6 C) 2 3 D) 1 2 E) 1 3 7. La probabilidad de sacar una ficha azul de una urna es 2 5 . ¿Cuál es la probabilidad de sacar una ficha que no sea azul? A) 1 B) 1 5 C) 2 5 D) 3 5 E) Falta información
  • 5. Representa una regularidad numérica que se ilustra en la siguiente figura: 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 Se pueden observar algunas regularidades y estas son:  Los coeficientes primero y último de cada fila son siempre 1.  Cualquier otro coeficiente de una fila se obtiene como la suma de los dos valores que  Si se suman los números de cada fila el resultado es siempre una potencia de 2.  Existe una simetría en cada fila respecto a su centro. OBSERVACIÓN: El triángulo de Pascal también se utiliza en experimentos aleatorios que tengan dos sucesos equiprobables de ocurrencia, como por ejemplo: lanzar una moneda, el sexo de una persona, respuestas de preguntas del tipo verdadero o falso, etc. Así al lanzar una moneda cuatro veces (o lanzar 4 monedas a la vez) se obtienen 16 resultados posibles, que al determinarlos a través del triángulo de Pascal son: 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 Esta situación se grafica de la siguiente manera 5 1 1C 1S están justo arriba en la fila anterior. Cero lanzamiento 20 Un lanzamiento 21 Dos lanzamientos 22 Tres lanzamientos 23 Cuatro lanzamientos 24 1C2 2CS 1S2 1C3 3C2S 3CS2 1S3 TRIÁNGULO DE PASCAL 1C4 4C3S 6C2S2 4CS3 1S4 OBSERVACIÓN: 4C3S significa CCCS CCSC CSCC SCCC O sea, 4C3S indica que hay cuatro casos favorables para obtener 3 caras y 1 sello.
  • 6. 6 EJEMPLOS 1. ¿Cuál es la probabilidad de obtener exactamente 3 caras si se lanza una moneda 4 veces? A) 1 3 B) 1 4 C) 2 3 D) 3 4 E) 1 64 2. En un test de 5 preguntas del tipo verdadero – falso, si un alumno contesta todas las preguntas, ¿cuál es la probabilidad de que conteste incorrectamente sólo una de ellas? A) 1 5 B) 1 10 C) 1 20 D) 5 32 E) 5 64
  • 7. PROBABILIDADES DE EVENTOS  Si A y B son dos sucesos no excluyentes (pueden ocurrir ambos al mismo tiempo), la probabilidad de que ocurran A o B o ambos está dada por:  Si A y B son dos sucesos excluyentes (no pueden ocurrir ambos al mismo tiempo), la probabilidad de que ocurra A o B está dada por:  Los sucesos A y B se consideran independientes cuando la ocurrencia o no ocurrencia de uno no influye sobre la probabilidad de ocurrencia o no ocurrencia del otro.  Sean A y B dos sucesos de un mismo espacio muestral. La probabilidad condicional de A, dado B, se calcula como la probabilidad del suceso A, bajo la condición de que el suceso B ha ocurrido. 7 EJEMPLOS  1. Al lanzar un dado, ¿cuál es la probabilidad de que el resultado sea par o divisible por 3? A) 1 6 B) 1 4 C) 1 3 D) 1 2 E) 2 3 P(A o B) = P(A  B) = P(A) + P(B) – P(A  B) P(A o B) = P(A  B) = P(A) + P(B) P(A y B) = P(A  B) = P(A)  P(B) P(A/B) = P(A B) P(B)
  • 8. 2. Un naipe inglés consta de 52 cartas repartidas en cuatro pintas distintas, de las cuales dos son rojas (corazón y diamante) y dos son negras (pique y trébol). Cada pinta consta de 3 figuras: rey (K), dama (Q), caballero (J) y de 10 cartas numeradas desde 1 (as) a 10, entonces la probabilidad de obtener un “AS” o un “REY” al extraer una de las 52 cartas de una baraja inglesa es 8 A) 1 13 B) 2 13 C) 4 13 D) 1 4 E) 1 3 3. Se tienen dos urnas: la primera contiene 6 bolitas verdes y 4 rojas, la segunda contiene 3 bolitas verdes y 7 rojas. Si se extrae una bolita de cada una, ¿cuál es la probabilidad de que ambas sean verdes? A) 3 10 B) 6 10 C) 9 10 D) 9 20 E) 18 100 4. Juan Alberto hace la siguiente pregunta a cada uno de los 20 profesores que se encuentran en la sala “¿A quién le gustan las guatitas a la jardinera?”. Sólo 5 profesores contestan favorablemente. Si se elige a dos profesores al azar, ¿cuál es la probabilidad de que a ambos les gusten las guatitas a la jardinera? A) 1 20 B) 1 19 C) 4 19 D) 1 16 E) 1 4
  • 9. 9 DEFINICIONES Una variable es una cantidad o magnitud que no es constante, que es susceptible de variar. Una variable aleatoria es una variable cuyos valores son determinados por el resultado de un experimento aleatorio. Una variable aleatoria X está determinada si se conoce: - Los valores que toma: x1, x2, x3, ... xk - La probabilidad con que toma cada uno de esos valores: p1, p2, p3, ... Pk donde p1 + p2 + p3 + ... + pk = 1 Con todo lo anterior se dice que se tiene definida una distribución de probabilidad. El gráfico que representa las probabilidades de cada uno de los valores de la variable aleatoria se denomina ley de probabilidad de la variable aleatoria. EJEMPLOS 1. ¿Cuál de los siguientes enunciados define una variable aleatoria? A) Lanzar un dado y que salga un 6 B) El número de autos blancos estacionados frente al preuniversitario durante el fin de semana C) Lanzar una moneda y que salga cara D) El color de los ojos de la persona sentada a tu lado E) El valor de la cuenta de agua a cancelar en un mes 2. Se lanzan dos dados cinco veces, ¿cuál(es) de los siguientes enunciados define una variable aleatoria? I) La suma de los resultados obtenidos en los dados. II) La distancia entre ambos dados una vez detenidos. III) El tiempo que demora en detenerse uno de los dados. A) Sólo I B) Sólo I y II C) Sólo I y III D) Sólo II y III E) I, II y III
  • 10. 3. Según estadísticas, en el centro de la ciudad el 20% de las familias no tienen hijos, un 35% tienen un hijo, un 30% tienen dos hijos y un 15% tienen tres hijos. Si se define la variable aleatoria X como el número de hijos de una familia escogida al azar en el centro de la ciudad, ¿cuál es la probabilidad de que X  1? 10 A) 0,30 B) 0,35 C) 0,45 D) 0,55 E) 0,80 4. ¿Cuál(es) de las gráficas representa una ley de probabilidad? I) II) III) 1 2 3 4 5 6 1 8 A) Sólo I B) Sólo II C) Sólo III D) Sólo I y II E) Sólo II y III 5. Se define X como el puntaje obtenido por un alumno en la prueba de Ciencias Sociales. Si se sabe que P(X  700) = 0,35 y que P(X  600) = 0,44, entonces P(600  X  700) es A) 0,11 B) 0,21 C) 0,56 D) 0,65 E) 0,89 1 8 1 2 3 4 5 6 1 4 1 8 1 2 3 4 5 6 1 4
  • 11. 6. ¿A cuál de las siguientes variables aleatorias corresponde el gráfico de la figura 1? fig. 1 1 2 3 4 5 6 1 6 A) La nota obtenida en la prueba de Lenguaje B) El puntaje obtenido al lanzar un dado C) El número de días que faltan hasta el próximo feriado D) El número de dígitos 6 que hay en un número de seis cifras E) El número de mujeres que hay en una familia de seis personas RESPUESTAS 11 DMTRMA36 Ejemplos Págs. 1 2 3 4 5 6 7 1 y 2 D A D A B E E 3 y 4 B A C A E C D 6 B D 7 y 8 E B E B 9 y 10 B E C E B B Puedes complementar los contenidos de esta guía visitando nuestra web http://www.pedrodevaldivia.cl/