Este documento resume la distribución binomial, la cual mide el número de éxitos en una secuencia de ensayos con dos resultados posibles. Se caracteriza por tener una probabilidad constante de éxito o fracaso en cada prueba de forma independiente. Incluye ejemplos de su aplicación en lanzar una moneda o sacar bolas de una caja. Concluye que la estadística permite analizar los resultados cuantitativos de un estudio e investigación.

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD FERMÌN TORO
ESCUELA DE ADMINISTRACIÒN Y RELACIONES INDUSTRIALES
Distribución Binomial
Maylec Guevara
CI 14.535.418

2. Introducción
La estadística es esencial ya nos permite analizar los
resultados de una determinada situación o un estudio
de investigación que son cuantificados y representado
a través de gráfico y con el fin de obtener un resultado
específico.
La
distribución
binominal
es
una distribución de probabilidad discreta que mide el
número de éxitos en una secuencia de ensayos con
resultado . Así como su aplicación y características
que puede ser defectuoso o no defectuoso.

3. DISTRIBUCIÒN BINOMIAL
Es una distribución de
probabilidad discreta
que mide el número de
éxitos en una secuencia
de ensayos
Se
caracteriza
por ser
dicotómico
es decir solo
son posibles
dos
resultados
La
Probabilidad
de éxito o de
fracaso es
constante, es
decir que no
varia de una
prueba a otra.
En cada
prueba el
resultado es
independiente
de los
resultados
obtenidos
anteriormente
Básicamente
se trata de
estudiar la
probabilidad
como una
función
utilizando para
su estudio
todas las
propiedades
de las
funciones
Básicamente
se trata de
estudiar la
probabilidad
como una
función
utilizando para
su estudio
todas las
propiedades
de las
funciones

4. Aplicaciones Distribución Binomial
*Se aplica en preguntas de Verdadero y falso.
*Se aplica en casos de resolver como cuando se lanza una moneda.
*Cuando pueden ocurrir solo dos respuestas .
Principales Características
En los experimentos que tienen este tipo de
distribución, siempre se esperan dos tipos de
resultados, ejem. Defectuoso, no defectuoso, pasa, no
pasa,etc., denominados arbitrariamente “éxito” (que es lo
que se espera que ocurra) o “fracaso” (lo contrario del
éxito).

5. Función de distribución
Se
describe
la
probabilidad
de
que
una
variable
aleatoria real X sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad, se
sitúe en la zona de valores menores o iguales a x.
La probabilidad de que X se sitúe en un intervalo ]a, b] (abierto en a y cerrado en b)
es F(b) − F(a) si a ≤ b.

6. Ejemplos






Una moneda se lanza dos veces ¿Cuál es la
probabilidad de que salgan ?
a) Sean 3 caras y 3 sellos
B) Sean 3 caras y 3 sellos
C) A lo más una cara
D)Entre 2 y 5 Sellos
E)Entre 2 y 5 sellos ambos inclusive

7. Respuestas
N = ( cc,cs,sc,ss)
A) P (cc)= 1/4 = 0,25= 25%
B) Es Suceso imposible porque solo se lanza 2 veces es igual a 0
C) P (1c)=2/4=0,50=50 %
D) Suceso imposible ya que solo se lanza 2 veces es igual a 0
E) P (ss)=1/4=0,25=25 %

8. Se extraen 5 bolitas con restricción p reemplazo de una caja que contiene 5 bolitas
blancas, 4 verdes y 12 negras.
¿Cuál es la probabilidad de obtener exactamente 3 bolitas que sean blancas?
N=4+5+12=21 b=5v=4n=12
P(3B)= 5 *5 *5=0,013*100=1,3 %
21 21 21

9. Conclusión
Es una distribución de probabilidad discreta que
mide el número de éxitos en una secuencia
de ensayos de Bernoulli independientes entre sí, con
una probabilidad fija (p) de ocurrencia del éxito
entre los ensayos. Y se caracteriza por ser o
defectuosa.
La estadística es fundamental en la carrera ya que
te permite presentar la información con datos y
análisis de los resultados de acuerdo al estudio de
investigación planteada.