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La probabilidad una
proyección
LILIANA ELENA CERVANTES CANTO
MÓDULO 17 GRUPO M17C3G7-064
23 DE NOVIEMBRE DE 2017
Caso 1: En una empresa automotriz, la medida de accidentes es de 4 por mes. Calcular la probabilidad de:
a) Que no ocurra ningún accidente en un mes.
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Modelo distribución poisson
Característica : Eventos independientes que ocurre en un modulo disciplinar determinado a una velocidad constante en el tiempo.
Aplicaciones: La aplicamos es usada para representar el numero de eventos de poca frecuencia que ocurren en el tiempo o en el
espacio. Otra manera de representar la distribución de Poisson es la misma que la binominal; por medo de una grafica de barras donde
represente la probabilidad asociada a cada valor como presencia o ocurrencia de accidentes.
Justificación: En este caso es necesario saber el número promedio de eventos que ocurren en tiempo determinado como la
probabilidad de los accidentes de la empresa
Caso 2: Un estudio ha mostrado que ven la Colonia Loma perdida el 65% de los hogares tienen al menos dos
computadoras. Se elige al azar una muestra de 50 hogares en esa colonia y se pide.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos 20 de los citados hogares tengan cuando menos dos computadoras?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que entre 35 y 40 hogares tengan cuando menos dos computadoras?
Modelo distribución normal
Características: Se usa para variables aleatorias y su gráfica es como campana de Gauss
Aplicaciones: Estadificas de ingresos y egresos nacimientos y decesos.
Justificación: Distribución continua de cada elemento con misma probabilidad de ocurrencia con este tipo de
variable de determina la probabilidad de que se tome un valor dentro de un cierto intervalo.
Caso 3:La probabilidad de que un pescador novato, con una caña de pescar, colecte un pescado es de 0,4. Si lo intenta 5
veces, calcula la probabilidad de que pesque al menos 3 veces.
Modelo distribución binominal
Características Se utiliza cuando existen dos posibles resultados
Aplicaciones Distribución de variable aleatoria número de éxitos al repetir con posibilidades de tener éxito en cada experimento.
Justificación Se repite el mismo experimento con la posibilidad de que obtenga éxito en varias ocasiones
Fuentes
https://m.youtube.com/watch?v=w1o62wHxKZI&feature=youtu.be
https://m.youtube.com/watch?feature=youtu.be&v=vAB92XcWh14
http://www.vadenumeros.es/sociales/ejemplos-distribucion-binomial.htm

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  • 1. La probabilidad una proyección LILIANA ELENA CERVANTES CANTO MÓDULO 17 GRUPO M17C3G7-064 23 DE NOVIEMBRE DE 2017
  • 2. Caso 1: En una empresa automotriz, la medida de accidentes es de 4 por mes. Calcular la probabilidad de: a) Que no ocurra ningún accidente en un mes. b) Que como máximo ocurran dos accidentes en un mes c) Que ocurran 30 accidentes en 1 ano d) Que ocurran 8 accidentes en un trimestre. Modelo distribución poisson Característica : Eventos independientes que ocurre en un modulo disciplinar determinado a una velocidad constante en el tiempo. Aplicaciones: La aplicamos es usada para representar el numero de eventos de poca frecuencia que ocurren en el tiempo o en el espacio. Otra manera de representar la distribución de Poisson es la misma que la binominal; por medo de una grafica de barras donde represente la probabilidad asociada a cada valor como presencia o ocurrencia de accidentes. Justificación: En este caso es necesario saber el número promedio de eventos que ocurren en tiempo determinado como la probabilidad de los accidentes de la empresa
  • 3. Caso 2: Un estudio ha mostrado que ven la Colonia Loma perdida el 65% de los hogares tienen al menos dos computadoras. Se elige al azar una muestra de 50 hogares en esa colonia y se pide. a) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos 20 de los citados hogares tengan cuando menos dos computadoras? b) ¿Cuál es la probabilidad de que entre 35 y 40 hogares tengan cuando menos dos computadoras? Modelo distribución normal Características: Se usa para variables aleatorias y su gráfica es como campana de Gauss Aplicaciones: Estadificas de ingresos y egresos nacimientos y decesos. Justificación: Distribución continua de cada elemento con misma probabilidad de ocurrencia con este tipo de variable de determina la probabilidad de que se tome un valor dentro de un cierto intervalo.
  • 4. Caso 3:La probabilidad de que un pescador novato, con una caña de pescar, colecte un pescado es de 0,4. Si lo intenta 5 veces, calcula la probabilidad de que pesque al menos 3 veces. Modelo distribución binominal Características Se utiliza cuando existen dos posibles resultados Aplicaciones Distribución de variable aleatoria número de éxitos al repetir con posibilidades de tener éxito en cada experimento. Justificación Se repite el mismo experimento con la posibilidad de que obtenga éxito en varias ocasiones Fuentes https://m.youtube.com/watch?v=w1o62wHxKZI&feature=youtu.be https://m.youtube.com/watch?feature=youtu.be&v=vAB92XcWh14 http://www.vadenumeros.es/sociales/ejemplos-distribucion-binomial.htm