Lilibeth Tovar 
Distribución 
Binomial 
C.I: V-20239478 
Prof: José Linárez 
Sección: SAIA-B 
Materia: Estadística 
UNIVERSIDAD “FERMÍN TORO” 
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES 
ESCUELA DE ADMINISTRACION Y RELACIONES 
INDUSTRIALES
James 
Bernoulli 
Origen 1654 
Modelo matemático 
Admite 2 
resultados 
variables 
dicotómicas 
Éxito Fracaso 
Distribución 
Binomial 
Propiedades 
Numero fijo 
observaciones 
Categorías 
excluyentes Variable de 0 a n 
Control 
calidad 
Ingeniería 
Aplicaciones 
Formula 
Juegos
En una oficina de servicios 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 
a) 3 no hayan recibido un buen servicio 
b) Ninguno haya recibido un buen servicio 
c) A los más 4 personas hayan recibido un buen servicio 
d) Entre 2 y 5 personas 
FORMULA 
P(n,k,p)= (n/k) (Pk 1-p) n-k 
N=15 
K= 3 
P= 10/1000 0.1 P (n, k, p)= (15/3) (0.1)3 (1-0.1) 15-3 
= (15/3) (0.1)3 (0.9) 15 
= 455 (0.001) (0.2824) 
= 0.1285 X 100% 
= 12,85% 
La probabilidad de que 3 personas no hayan recibido un buen 
servicio es de 12,85%
B- n=15 
k= 0 
P= 10/100= 0.1 
p (n, k, p) = (15/0) (0.1)0 (1-0.1) 15-0 
= 1. (1) (0.9)15 
= 0.2059X 100% 
= 20.59% 
La probabilidad que ninguno haya recibido un buen servicio es de 
20.59% 
C- n=15 
k= 4 
p= 10/100= 0.1 P= (X≤ 4) 
P (n, n, p) = (15/4) . (0.1) 4 (1- 
0.1)15-4 
= 1362 (0,0001). (0,9)11 
= 1362 (0,0001) ( 0,3138) 
=0.428 X 100 % 
= 4.28% 
La probabilidad a que mas de 4 personas recibieran un buen servicio es 
de 4,28%
D- n= 15 
k= 2 
p= 10/100= 0.1 p( n, k, p) = 15/2 (0.1)2 (1-0.1) 15-2 
= 105 (0.01) (0.2541) 
=0.266803 X 100% 
= 26, 68% 
n= 15 
k= 
p=10/100= 0.1 p ( n, k, p )= (15/1) (0.1)1 (1-01) 15-1 
= 15 (0,1) (0,2287) 
= 0.34305 X 100% 
= 34.30% 
K0+k1+k2+k3+k4 
26.59%+34.30%+26.68%+12.85%+4,28% 
N=15 
K=5 
P=10/100=0.1 (15/5) (0,1)5 (1.0,1)10-5 
3003 (0,00001) (0,3486) 
= 0.01046X 100% 
=1,04% 
La probabilidad entre 2 y 5 personas es de 44.85%
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 mencionado que una agencia, 
en un período 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 un empleado 
haya falsificado la información en su solicitud es 0.35 
a) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos una de las cinco solicitudes haya 
sido falsificada? 
b) ¿Ninguna de las solicitudes haya sido falsificada? 
c) ¿ Las cinco solicitudes hayan sido falsificadas ? 
n=5 
K=1 
P=0,35 p=(n, k, p ) = (n/k ) pk ( 1-p) n-k 
p= (n, k, p ) = (5/1) ( 0,035) 1 (1-0,35)5-1 
= (5/1) (0.35)1 ( 0.1785) 
= 5 (0.5) (0.1785) 
= 0.445 X 100% 
= 44.5% 
La probabilidad de que al menos una de las cinco solicitudes haya sido 
falsificada es de 44.5%
B- n=5 
k= 0 
p= 0.35 p= ( n, k, p ) = (n/k) p (1-p) n-k 
P= (n. k. p ) = (5/0) (0.35)° (1-035) 5-0 
P= (5/0)(0,35)° (0,1160) 
=0,1160 X 100% 
= 11.60% 
La probabilidad que ninguna de las solicitudes haya sido falsificadas 
es de 11,60% 
C- n=5 
k=5 
p= 0.35 (n/k) pk (1-p)n-k 
(5/5) (0,35)5 (1- 0,35) 5-5 
1 (0,0052) (0.65) 
=0.0033 X 100% 
= 0.33% 
La probabilidad de las cinco solicitudes hayan sido falsificadas es de 0.33%

Distribucion Binominal Lilibeth_Tovar

  • 1.
    Lilibeth Tovar Distribución Binomial C.I: V-20239478 Prof: José Linárez Sección: SAIA-B Materia: Estadística UNIVERSIDAD “FERMÍN TORO” FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE ADMINISTRACION Y RELACIONES INDUSTRIALES
  • 2.
    James Bernoulli Origen1654 Modelo matemático Admite 2 resultados variables dicotómicas Éxito Fracaso Distribución Binomial Propiedades Numero fijo observaciones Categorías excluyentes Variable de 0 a n Control calidad Ingeniería Aplicaciones Formula Juegos
  • 3.
    En una oficinade servicios 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 a) 3 no hayan recibido un buen servicio b) Ninguno haya recibido un buen servicio c) A los más 4 personas hayan recibido un buen servicio d) Entre 2 y 5 personas FORMULA P(n,k,p)= (n/k) (Pk 1-p) n-k N=15 K= 3 P= 10/1000 0.1 P (n, k, p)= (15/3) (0.1)3 (1-0.1) 15-3 = (15/3) (0.1)3 (0.9) 15 = 455 (0.001) (0.2824) = 0.1285 X 100% = 12,85% La probabilidad de que 3 personas no hayan recibido un buen servicio es de 12,85%
  • 4.
    B- n=15 k=0 P= 10/100= 0.1 p (n, k, p) = (15/0) (0.1)0 (1-0.1) 15-0 = 1. (1) (0.9)15 = 0.2059X 100% = 20.59% La probabilidad que ninguno haya recibido un buen servicio es de 20.59% C- n=15 k= 4 p= 10/100= 0.1 P= (X≤ 4) P (n, n, p) = (15/4) . (0.1) 4 (1- 0.1)15-4 = 1362 (0,0001). (0,9)11 = 1362 (0,0001) ( 0,3138) =0.428 X 100 % = 4.28% La probabilidad a que mas de 4 personas recibieran un buen servicio es de 4,28%
  • 5.
    D- n= 15 k= 2 p= 10/100= 0.1 p( n, k, p) = 15/2 (0.1)2 (1-0.1) 15-2 = 105 (0.01) (0.2541) =0.266803 X 100% = 26, 68% n= 15 k= p=10/100= 0.1 p ( n, k, p )= (15/1) (0.1)1 (1-01) 15-1 = 15 (0,1) (0,2287) = 0.34305 X 100% = 34.30% K0+k1+k2+k3+k4 26.59%+34.30%+26.68%+12.85%+4,28% N=15 K=5 P=10/100=0.1 (15/5) (0,1)5 (1.0,1)10-5 3003 (0,00001) (0,3486) = 0.01046X 100% =1,04% La probabilidad entre 2 y 5 personas es de 44.85%
  • 6.
    Muchos jefes sedan 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 mencionado que una agencia, en un período 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 un empleado haya falsificado la información en su solicitud es 0.35 a) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos una de las cinco solicitudes haya sido falsificada? b) ¿Ninguna de las solicitudes haya sido falsificada? c) ¿ Las cinco solicitudes hayan sido falsificadas ? n=5 K=1 P=0,35 p=(n, k, p ) = (n/k ) pk ( 1-p) n-k p= (n, k, p ) = (5/1) ( 0,035) 1 (1-0,35)5-1 = (5/1) (0.35)1 ( 0.1785) = 5 (0.5) (0.1785) = 0.445 X 100% = 44.5% La probabilidad de que al menos una de las cinco solicitudes haya sido falsificada es de 44.5%
  • 7.
    B- n=5 k=0 p= 0.35 p= ( n, k, p ) = (n/k) p (1-p) n-k P= (n. k. p ) = (5/0) (0.35)° (1-035) 5-0 P= (5/0)(0,35)° (0,1160) =0,1160 X 100% = 11.60% La probabilidad que ninguna de las solicitudes haya sido falsificadas es de 11,60% C- n=5 k=5 p= 0.35 (n/k) pk (1-p)n-k (5/5) (0,35)5 (1- 0,35) 5-5 1 (0,0052) (0.65) =0.0033 X 100% = 0.33% La probabilidad de las cinco solicitudes hayan sido falsificadas es de 0.33%