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UNIVERSIDAD FERMIN TORO
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES
ESCUELA DE ADMINISTRACION Y RELACIONES INDUSTRIALES
ESTUDIANTE:
Valeria De Los Santos
C.I.: 23.573.481
CABUDARE, JUNIO 2016
Distribución Binomial
En estadística, la distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta
que cuenta el número de éxitos en una secuencia de “n” ensayos de Bernoulli
independientes entre sí
Posee una probabilidad fija “p” de ocurrencia del éxito
entre los ensayos
Un experimento de Bernoulli se caracteriza por ser
dicotómico, esto es, sólo son posibles dos resultados.
Éxito Fracaso
Características analíticas
Su función de probabilidad es:
𝑓 𝑥 =
𝑛
𝑥
𝑝 𝑥 ∗ 𝑞 𝑛−𝑥
𝑝 = 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑢𝑛 𝑒𝑥𝑖𝑡𝑜
𝑞 = 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑢𝑛 𝑓𝑟𝑎𝑐𝑎𝑠𝑜
𝑛 = 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑠𝑎𝑦𝑜𝑠
𝑥 = 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑖𝑡𝑜𝑠
𝑛
𝑥
= 𝑒𝑠 𝑙𝑎 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 "𝑛" 𝑒𝑛 "𝑥".
Se calcula:
𝑛!
𝑥! 𝑛 − 𝑥 !
Ejemplo
Supongamos que se lanza un dado (con 6 caras) 51 veces y queremos conocer la
probabilidad de que el número 3 salga 20 veces.
n=51
x=20
p=1/6 = 0,17
q=5/6 = 0,83
𝑓 20 =
51
20
0,1720
∗ 0,8351−20
𝑓 20 = 7,75 ∗ 1013
4,06 ∗ 10−16
∗ 3,10 ∗ 10−03
= 9,75 ∗ 10−05
Éxito: que salga el numero 3
Fracaso: que no salga el numero 3
51
20
=
51!
20! 51 − 20 !
= 7,75 ∗ 1013
Relaciones con otras variables aleatorias
Si “n” tiende a infinito y “p” es tal que el producto entre
ambos parámetros tiende a λ
entonces la distribución de la variable aleatoria binomial
tiende a una distribución de Poisson de parámetro λ
Por último, se cumple que cuando “p” =0.5 y “n” es muy
grande (usualmente se exige que “n” ≥ 30)
La distribución binomial puede aproximarse mediante la
distribución normal
Ejercicios:
En una oficina de servicio al cliente se atienden 100 personas diarias. Por lo general
10 personas se van sin recibir bien el servicio. Determine la probabilidad de que en
una encuesta a 15 clientes:
1) 3 no hayan recibido un buen servicio
p= 10/100= 0,1
q= 90/100= 0,9
n=15
x=3
𝑓 𝑥 = 3 =
15
3
0,13 ∗ 0,915−3 = 0,13
15
3
=
15!
3! 15 − 3 !
= 455
2) Ninguno haya recibido un buen servicio
p= 10/100= 0,1
q= 90/100= 0,9
n=15
x=0
𝑓 𝑥 = 0 =
15
0
0,10 ∗ 0,915−0 = 0,020
15
0
=
15!
0! 15 − 0 !
= 1
Éxito: no reciba un buen servicio
Fracaso: que reciba un buen servicio
Éxito: no reciba un buen servicio
Fracaso: que reciba un buen servicio
En una oficina de servicio al cliente se atienden 100 personas diarias. Por lo general
10 personas se van sin recibir bien el servicio. Determine la probabilidad de que en
una encuesta a 15 clientes:
3) A lo más 4 personas recibieron un buen
servicio
p= 90/100= 0,9
q= 10/100= 0,1
n=15
x ≤ 4
𝑝 𝑥 ≤ 4 = 𝑝 𝑥 = 0 + 𝑝 𝑥 = 1 + 𝑝(𝑥 = 2) + 𝑝(𝑥 = 3) +𝑝(𝑥 = 4)
Éxito: reciba un buen servicio
Fracaso: que no reciba un buen servicio
𝑓 𝑥 ≤ 4 =
15
0
0,90
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+
15
1
0,91
∗ 0,115−1
+
15
2
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15
3
0,93
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+
15
4
0,94
∗ 0,115−4
𝑝 𝑥 ≤ 4 = 𝑝 1 ∗ 10−15
+ 𝑝 1,35 ∗ 10−13
+ 𝑝(8,50 ∗ 1012
) + 𝑝(3,31 ∗ 10−10
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)
𝑝 𝑥 ≤ 4 = 9,28 ∗ 10−09
Ejercicios:
4) Entre 2 y cinco personas
En una oficina de servicio al cliente se atienden 100 personas diarias. Por lo general
10 personas se van sin recibir bien el servicio. Determine la probabilidad de que en
una encuesta a 15 clientes:
Ejercicios:
p= 90/100= 0,9
q= 10/100= 0,1
n=15
x ≥ 2 ≤ 5
𝑝 𝑥 =≥ 2 ≤ 5 = 𝑝 𝑥 = 2 + 𝑝(𝑥 = 3) +𝑝(𝑥 = 4) + 𝑝(𝑥 = 5)
𝑓 𝑥 ≥ 2 ≤ 5 =
15
2
0,92 ∗ 0,115−2 +
15
3
0,93 ∗ 0,115−3 +
15
4
0,94 ∗ 0,115−4 +
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5
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𝑝 𝑥 ≥ 2 ≤ 5 = 𝑝(8,50 ∗ 1012
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𝑝 𝑥 ≥ 2 ≤ 5 = 1,86 ∗ 10−07
Éxito: reciba un buen servicio
Fracaso: que no reciba un buen servicio
Ejercicios:
Muchos jefes se dan cuenta de que algunas de las personas que contrataron no son lo que pretenden ser. Detectar
personas que solicitan un trabajo y que falsifican la información en su solicitud ha generado un nuevo negocio.
Una revista nacional notificó sobre este problema mencionando que una agencia, en un periodo de dos meses,
encontró que el 35% de los antecedentes examinados habían sido alterados. Suponga que usted ha contratado la
semana pasada 5 nuevos empleados y que la probabilidad de que un empleado haya falsificado la información en
su solicitud es 0.35.
1) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos
una de las cinco solicitudes haya sido
falsificada?
p= 0,35
q= 0,65
n=5
x= 1
𝑓 𝑥 = 1 =
5
1
0,351
∗ 0,655−1
= 1,92
5
1
=
5!
1! 5 − 1 !
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falsificada
Fracaso: que la solicitud no haya sido
falsificada
2) ¿Ninguna de las solicitudes haya sido falsificada?
p= 0,35
q= 0,65
n=5
x= 0
𝑓 𝑥 = 0 =
5
0
0,350
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5
0
=
5!
0! 5 − 0 !
= 1
Éxito: que la solicitud haya sido
falsificada
Fracaso: que la solicitud no haya sido
falsificada
Ejercicios:
Muchos jefes se dan cuenta de que algunas de las personas que contrataron no son lo que pretenden ser. Detectar
personas que solicitan un trabajo y que falsifican la información en su solicitud ha generado un nuevo negocio.
Una revista nacional notificó sobre este problema mencionando que una agencia, en un periodo de dos meses,
encontró que el 35% de los antecedentes examinados habían sido alterados. Suponga que usted ha contratado la
semana pasada 5 nuevos empleados y que la probabilidad de que un empleado haya falsificado la información en
su solicitud es 0.35.
3) ¿Las cinco solicitudes hayan sido falsificadas?
p= 0,35
q= 0,65
n=5
x= 5
𝑓 𝑥 = 1 =
5
5
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5
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5! 5 − 5 !
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falsificada
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Distribución binomial

  • 1. UNIVERSIDAD FERMIN TORO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE ADMINISTRACION Y RELACIONES INDUSTRIALES ESTUDIANTE: Valeria De Los Santos C.I.: 23.573.481 CABUDARE, JUNIO 2016
  • 2. Distribución Binomial En estadística, la distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de “n” ensayos de Bernoulli independientes entre sí Posee una probabilidad fija “p” de ocurrencia del éxito entre los ensayos Un experimento de Bernoulli se caracteriza por ser dicotómico, esto es, sólo son posibles dos resultados. Éxito Fracaso
  • 3. Características analíticas Su función de probabilidad es: 𝑓 𝑥 = 𝑛 𝑥 𝑝 𝑥 ∗ 𝑞 𝑛−𝑥 𝑝 = 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑢𝑛 𝑒𝑥𝑖𝑡𝑜 𝑞 = 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑢𝑛 𝑓𝑟𝑎𝑐𝑎𝑠𝑜 𝑛 = 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑠𝑎𝑦𝑜𝑠 𝑥 = 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑖𝑡𝑜𝑠 𝑛 𝑥 = 𝑒𝑠 𝑙𝑎 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 "𝑛" 𝑒𝑛 "𝑥". Se calcula: 𝑛! 𝑥! 𝑛 − 𝑥 ! Ejemplo Supongamos que se lanza un dado (con 6 caras) 51 veces y queremos conocer la probabilidad de que el número 3 salga 20 veces. n=51 x=20 p=1/6 = 0,17 q=5/6 = 0,83 𝑓 20 = 51 20 0,1720 ∗ 0,8351−20 𝑓 20 = 7,75 ∗ 1013 4,06 ∗ 10−16 ∗ 3,10 ∗ 10−03 = 9,75 ∗ 10−05 Éxito: que salga el numero 3 Fracaso: que no salga el numero 3 51 20 = 51! 20! 51 − 20 ! = 7,75 ∗ 1013
  • 4. Relaciones con otras variables aleatorias Si “n” tiende a infinito y “p” es tal que el producto entre ambos parámetros tiende a λ entonces la distribución de la variable aleatoria binomial tiende a una distribución de Poisson de parámetro λ Por último, se cumple que cuando “p” =0.5 y “n” es muy grande (usualmente se exige que “n” ≥ 30) La distribución binomial puede aproximarse mediante la distribución normal
  • 5. Ejercicios: En una oficina de servicio al cliente se atienden 100 personas diarias. Por lo general 10 personas se van sin recibir bien el servicio. Determine la probabilidad de que en una encuesta a 15 clientes: 1) 3 no hayan recibido un buen servicio p= 10/100= 0,1 q= 90/100= 0,9 n=15 x=3 𝑓 𝑥 = 3 = 15 3 0,13 ∗ 0,915−3 = 0,13 15 3 = 15! 3! 15 − 3 ! = 455 2) Ninguno haya recibido un buen servicio p= 10/100= 0,1 q= 90/100= 0,9 n=15 x=0 𝑓 𝑥 = 0 = 15 0 0,10 ∗ 0,915−0 = 0,020 15 0 = 15! 0! 15 − 0 ! = 1 Éxito: no reciba un buen servicio Fracaso: que reciba un buen servicio Éxito: no reciba un buen servicio Fracaso: que reciba un buen servicio
  • 6. En una oficina de servicio al cliente se atienden 100 personas diarias. Por lo general 10 personas se van sin recibir bien el servicio. Determine la probabilidad de que en una encuesta a 15 clientes: 3) A lo más 4 personas recibieron un buen servicio p= 90/100= 0,9 q= 10/100= 0,1 n=15 x ≤ 4 𝑝 𝑥 ≤ 4 = 𝑝 𝑥 = 0 + 𝑝 𝑥 = 1 + 𝑝(𝑥 = 2) + 𝑝(𝑥 = 3) +𝑝(𝑥 = 4) Éxito: reciba un buen servicio Fracaso: que no reciba un buen servicio 𝑓 𝑥 ≤ 4 = 15 0 0,90 ∗ 0,115−0 + 15 1 0,91 ∗ 0,115−1 + 15 2 0,92 ∗ 0,115−2 + 15 3 0,93 ∗ 0,115−3 + 15 4 0,94 ∗ 0,115−4 𝑝 𝑥 ≤ 4 = 𝑝 1 ∗ 10−15 + 𝑝 1,35 ∗ 10−13 + 𝑝(8,50 ∗ 1012 ) + 𝑝(3,31 ∗ 10−10 ) +𝑝(8,95 ∗ 10−09 ) 𝑝 𝑥 ≤ 4 = 9,28 ∗ 10−09 Ejercicios:
  • 7. 4) Entre 2 y cinco personas En una oficina de servicio al cliente se atienden 100 personas diarias. Por lo general 10 personas se van sin recibir bien el servicio. Determine la probabilidad de que en una encuesta a 15 clientes: Ejercicios: p= 90/100= 0,9 q= 10/100= 0,1 n=15 x ≥ 2 ≤ 5 𝑝 𝑥 =≥ 2 ≤ 5 = 𝑝 𝑥 = 2 + 𝑝(𝑥 = 3) +𝑝(𝑥 = 4) + 𝑝(𝑥 = 5) 𝑓 𝑥 ≥ 2 ≤ 5 = 15 2 0,92 ∗ 0,115−2 + 15 3 0,93 ∗ 0,115−3 + 15 4 0,94 ∗ 0,115−4 + 15 5 0,95 ∗ 0,115−5 𝑝 𝑥 ≥ 2 ≤ 5 = 𝑝(8,50 ∗ 1012 ) + 𝑝(3,31 ∗ 10−10 ) +𝑝 8,95 ∗ 10−09 + 𝑝 1,77 ∗ 10−07 𝑝 𝑥 ≥ 2 ≤ 5 = 1,86 ∗ 10−07 Éxito: reciba un buen servicio Fracaso: que no reciba un buen servicio
  • 8. Ejercicios: Muchos jefes se dan cuenta de que algunas de las personas que contrataron no son lo que pretenden ser. Detectar personas que solicitan un trabajo y que falsifican la información en su solicitud ha generado un nuevo negocio. Una revista nacional notificó sobre este problema mencionando que una agencia, en un periodo de dos meses, encontró que el 35% de los antecedentes examinados habían sido alterados. Suponga que usted ha contratado la semana pasada 5 nuevos empleados y que la probabilidad de que un empleado haya falsificado la información en su solicitud es 0.35. 1) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos una de las cinco solicitudes haya sido falsificada? p= 0,35 q= 0,65 n=5 x= 1 𝑓 𝑥 = 1 = 5 1 0,351 ∗ 0,655−1 = 1,92 5 1 = 5! 1! 5 − 1 ! = 5 Éxito: que la solicitud haya sido falsificada Fracaso: que la solicitud no haya sido falsificada 2) ¿Ninguna de las solicitudes haya sido falsificada? p= 0,35 q= 0,65 n=5 x= 0 𝑓 𝑥 = 0 = 5 0 0,350 ∗ 0,655−0 = 0,11 5 0 = 5! 0! 5 − 0 ! = 1 Éxito: que la solicitud haya sido falsificada Fracaso: que la solicitud no haya sido falsificada
  • 9. Ejercicios: Muchos jefes se dan cuenta de que algunas de las personas que contrataron no son lo que pretenden ser. Detectar personas que solicitan un trabajo y que falsifican la información en su solicitud ha generado un nuevo negocio. Una revista nacional notificó sobre este problema mencionando que una agencia, en un periodo de dos meses, encontró que el 35% de los antecedentes examinados habían sido alterados. Suponga que usted ha contratado la semana pasada 5 nuevos empleados y que la probabilidad de que un empleado haya falsificado la información en su solicitud es 0.35. 3) ¿Las cinco solicitudes hayan sido falsificadas? p= 0,35 q= 0,65 n=5 x= 5 𝑓 𝑥 = 1 = 5 5 0,355 ∗ 0,655−5 = 0,0052 5 5 = 5! 5! 5 − 5 ! = 1 Éxito: que la solicitud haya sido falsificada Fracaso: que la solicitud no haya sido falsificada