El documento contiene una serie de ejercicios sobre distribuciones normales. Los ejercicios piden calcular probabilidades para diferentes intervalos y parámetros de distribuciones normales, como la media, desviación típica y percentiles. También incluye ejercicios sobre muestras aleatorias de poblaciones normales.
Este documento presenta una serie de ejercicios de probabilidad y estadística con sus respectivas respuestas. Los ejercicios involucran conceptos como espacio muestral, probabilidad conjunta, probabilidad condicionada, valor esperado y varianza.
Distribución de Probabilidad Discreta. Estadística, Douglas A. Lind, William ...Daday Rivas
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones discretas y continuas. Incluye preguntas sobre distribuciones binomiales, de Poisson, hipergeométrica y otras, así como cálculos de media, varianza y desviación estándar. El documento proporciona información para resolver más de 60 problemas diferentes.
Estudio de los conceptos de la probabilidadDaday Rivas
El documento presenta varios experimentos de probabilidad. En uno se prueban dos piezas y se clasifican como aceptables, reparables o chatarra. Otro experimento involucra la selección aleatoria de un candidato para presidente de una compañía entre cinco opciones. Finalmente, se promoverán a dos empleados de un grupo con seis hombres y tres mujeres.
Este documento contiene 14 problemas de probabilidad relacionados con diferentes escenarios como el comportamiento criminal, encuestas demográficas, diagnósticos médicos y resultados educativos. Los problemas incluyen calcular probabilidades condicionales e independientes usando tablas de datos y porcentajes provistos.
La mayoría de los problemas en el documento involucran calcular probabilidades usando diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, hipergeométrica y exponencial. Algunos problemas piden calcular la probabilidad de que ciertos eventos ocurran dado los parámetros de cada distribución, mientras que otros proveen datos estadísticos y piden calcular valores esperados y varianzas.
El documento presenta una serie de problemas de probabilidad y estadística con sus respectivas soluciones. Se describen eventos aleatorios como lanzamientos de dados, exámenes con preguntas de opción múltiple y true-false, y se calculan probabilidades asociadas a estos eventos usando conceptos como espacio muestral, funciones de probabilidad y distribución. También se resuelven algunos problemas relacionados con variables aleatorias continuas.
Este documento presenta 18 problemas de probabilidad y estadística como parte de una tarea de bioestadística. Los problemas cubren una variedad de temas incluyendo probabilidades condicionales, variables aleatorias discretas y continuas, y distribuciones de probabilidad para diferentes escenarios de muestreo. Se piden calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad y clasificar variables.
Este documento presenta 16 problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, normal y exponencial. Los problemas incluyen calcular probabilidades, determinar parámetros de distribuciones a partir de datos estadísticos y resolver problemas financieros usando conceptos de esperanza matemática.
Este documento presenta una serie de ejercicios de probabilidad y estadística con sus respectivas respuestas. Los ejercicios involucran conceptos como espacio muestral, probabilidad conjunta, probabilidad condicionada, valor esperado y varianza.
Distribución de Probabilidad Discreta. Estadística, Douglas A. Lind, William ...Daday Rivas
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones discretas y continuas. Incluye preguntas sobre distribuciones binomiales, de Poisson, hipergeométrica y otras, así como cálculos de media, varianza y desviación estándar. El documento proporciona información para resolver más de 60 problemas diferentes.
Estudio de los conceptos de la probabilidadDaday Rivas
El documento presenta varios experimentos de probabilidad. En uno se prueban dos piezas y se clasifican como aceptables, reparables o chatarra. Otro experimento involucra la selección aleatoria de un candidato para presidente de una compañía entre cinco opciones. Finalmente, se promoverán a dos empleados de un grupo con seis hombres y tres mujeres.
Este documento contiene 14 problemas de probabilidad relacionados con diferentes escenarios como el comportamiento criminal, encuestas demográficas, diagnósticos médicos y resultados educativos. Los problemas incluyen calcular probabilidades condicionales e independientes usando tablas de datos y porcentajes provistos.
La mayoría de los problemas en el documento involucran calcular probabilidades usando diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, hipergeométrica y exponencial. Algunos problemas piden calcular la probabilidad de que ciertos eventos ocurran dado los parámetros de cada distribución, mientras que otros proveen datos estadísticos y piden calcular valores esperados y varianzas.
El documento presenta una serie de problemas de probabilidad y estadística con sus respectivas soluciones. Se describen eventos aleatorios como lanzamientos de dados, exámenes con preguntas de opción múltiple y true-false, y se calculan probabilidades asociadas a estos eventos usando conceptos como espacio muestral, funciones de probabilidad y distribución. También se resuelven algunos problemas relacionados con variables aleatorias continuas.
Este documento presenta 18 problemas de probabilidad y estadística como parte de una tarea de bioestadística. Los problemas cubren una variedad de temas incluyendo probabilidades condicionales, variables aleatorias discretas y continuas, y distribuciones de probabilidad para diferentes escenarios de muestreo. Se piden calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad y clasificar variables.
Este documento presenta 16 problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, normal y exponencial. Los problemas incluyen calcular probabilidades, determinar parámetros de distribuciones a partir de datos estadísticos y resolver problemas financieros usando conceptos de esperanza matemática.
Este documento presenta el temario de un curso de Probabilidad y Estadística. Se divide en cuatro secciones principales: Introducción a la teoría de probabilidades, Variables aleatorias, Distribuciones especiales y Estadística paramétrica. Cada sección contiene varios temas a tratar como probabilidad axiomática, condicional, variables discretas y continuas, distribuciones binomial, normal y pruebas de hipótesis. También incluye la bibliografía recomendada.
Este documento presenta varios ejemplos y definiciones relacionadas con distribuciones de probabilidad especiales como la binomial, la Poisson y la exponencial. Incluye teoremas y demostraciones sobre estas distribuciones. También presenta problemas resueltos sobre el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones para modelar diferentes situaciones aleatorias.
Este documento presenta 33 problemas de probabilidad y estadística con sus respectivas soluciones. Los problemas abarcan temas como probabilidades condicionadas e independientes, intervalos de confianza, distribuciones normales, pruebas de hipótesis y otros conceptos estadísticos. El documento proporciona una variedad de ejercicios para practicar diferentes aspectos de la probabilidad y la estadística.
Este documento presenta 28 problemas de probabilidad y estadística que involucran diferentes distribuciones de probabilidad continuas como la normal, gamma, Weibull, Poisson y beta. Los problemas cubren temas como intervalos de confianza, funciones de densidad, probabilidades, medias y desviaciones estándar.
1) El documento describe varias distribuciones discretas como la distribución de Bernouilli, binomial, Poisson y hipergeométrica. 2) Explica que las distribuciones discretas son aquellas donde la variable puede tomar valores numerables y provee ejemplos. 3) Provee detalles sobre cada distribución, incluyendo sus fórmulas y ejemplos numéricos.
1) El documento trata sobre distribuciones discretas como la binomial, Poisson y multivariante. 2) Explica que las distribuciones discretas son aquellas donde la variable puede tomar un número determinado de valores. 3) Detalla los modelos matemáticos de las distribuciones de Bernoulli, binomial, hipergeométrica y Poisson que representan fenómenos discretos.
El documento habla sobre conceptos básicos de probabilidad. Define probabilidad como un valor entre 0 y 1 que describe la posibilidad de que ocurra un evento. Explica que un experimento tiene dos o más resultados posibles y que un evento es un conjunto de uno o más resultados de un experimento. Finalmente, describe dos puntos de vista para calcular probabilidades: la probabilidad clásica basada en el número de resultados posibles y la probabilidad empírica basada en frecuencias observadas.
Este documento presenta tres resúmenes breves sobre la teoría de la probabilidad:
1. La teoría de la probabilidad surgió del análisis de los juegos de azar y se ha convertido en un concepto importante para comprender muchos fenómenos de la vida cotidiana y científicos.
2. El azar es un factor inherente a la naturaleza y afecta resultados impredecibles como el número de unidades producidas diariamente o la posición detectada por GPS.
3. La probabilidad cuantifica el grado de
Este documento contiene las soluciones a 7 problemas de probabilidad. El primer problema involucra calcular la probabilidad de que un interruptor no falle después de encenderse y apagarse 800 veces si la probabilidad de falla en cada ocasión es de 0.001. El segundo problema involucra calcular la probabilidad de que la mayoría de 3 jueces seleccionados al azar estén a favor de Susana si originalmente 4 jueces votaron por María y 3 por Susana. El último problema involucra calcular la probabilidad de que lleguen 5 o más clientes a una caja en un
El documento trata sobre conceptos básicos de probabilidad y estadística. Explica que un evento estadístico es un subconjunto de resultados posibles en un experimento aleatorio. Luego describe los tipos de eventos como eventos simples y complejos, y la relación entre el espacio muestral y los eventos. Finalmente, resume tres enfoques para estimar probabilidades: frecuencia relativa, clásico y subjetivo.
La distribución normal estándar describe cómo ciertas variables aleatorias se distribuyen de forma simétrica alrededor de una media. El documento proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades utilizando la distribución normal estándar para variables como la vida útil de componentes, el peso de paquetes de cereal y el tiempo requerido para tareas. También explica cómo convertir una distribución normal a una distribución normal estándar.
El documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución de Bernouilli, binomial, Poisson y hipergeométrica. Explica las fórmulas y características de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo distribuciones binomiales, de Poisson y normales. Explica cómo calcular probabilidades para diferentes escenarios usando estas distribuciones y proporciona ejemplos numéricos.
EJERCICIOS DE DISTRIBUCION BINOMIAL, LEY DE LOS GRANDES NUMEROS, DISTRIBUCIÓN DE MEDIAS MUESTRALES, DISTRIBUCION DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE MEDIAS,DISTRIBUCIÓN DE POISSON A LA BINOMIAL, DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA
Este documento presenta una introducción a la probabilidad. Explica conceptos como probabilidad a priori y a posteriori, probabilidad condicional, la regla de la multiplicación, el teorema de la probabilidad total y el teorema de Bayes. Incluye ejemplos y ejercicios para ilustrar cada uno de estos conceptos.
Este documento presenta 20 ejercicios de estadística sobre probabilidad bajo curva normal estándar. Los ejercicios involucran calcular probabilidades utilizando distribuciones normales estándares, donde se proporcionan los valores de la media y la desviación estándar. El documento también presenta ejercicios sobre probabilidad estándar, cuartiles, varianza y desviación estándar, y coeficiente de variación.
Este documento presenta ejercicios sobre probabilidad y estadística. Incluye preguntas sobre clasificación de variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, valores esperados y varianzas. También contiene ejemplos prácticos sobre probabilidades binomiales y cómo aplicar conceptos estadísticos a situaciones reales.
Este documento presenta ejercicios sobre diferentes distribuciones de probabilidad incluyendo Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Se proporcionan ejemplos y problemas para calcular probabilidades utilizando estas distribuciones. Los ejercicios cubren conceptos como media, varianza, funciones de probabilidad y cálculos estadísticos para diferentes escenarios.
El documento presenta una serie de problemas estadísticos relacionados con variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Incluye preguntas sobre probabilidades asociadas con distribuciones normales estándar y normales, intervalos de confianza, y pruebas de hipótesis.
El documento presenta varios problemas estadísticos relacionados con distribuciones de probabilidad, incluyendo normales y binomiales. Se piden calcular probabilidades asociadas a medias y proporciones muestrales bajo diferentes condiciones como varianzas conocidas y desconocidas, y para diferentes tamaños de muestra.
Este documento presenta una serie de ejercicios de estadística inferencial que incluyen distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson y normal, así como cálculos de límites de confianza e hipótesis de prueba. El documento proporciona 6 ejercicios de distribución binomial, 3 de Poisson y 3 de normal, además de 5 ejercicios de límites de confianza y 5 de prueba de hipótesis para ser resueltos.
Este documento presenta el temario de un curso de Probabilidad y Estadística. Se divide en cuatro secciones principales: Introducción a la teoría de probabilidades, Variables aleatorias, Distribuciones especiales y Estadística paramétrica. Cada sección contiene varios temas a tratar como probabilidad axiomática, condicional, variables discretas y continuas, distribuciones binomial, normal y pruebas de hipótesis. También incluye la bibliografía recomendada.
Este documento presenta varios ejemplos y definiciones relacionadas con distribuciones de probabilidad especiales como la binomial, la Poisson y la exponencial. Incluye teoremas y demostraciones sobre estas distribuciones. También presenta problemas resueltos sobre el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones para modelar diferentes situaciones aleatorias.
Este documento presenta 33 problemas de probabilidad y estadística con sus respectivas soluciones. Los problemas abarcan temas como probabilidades condicionadas e independientes, intervalos de confianza, distribuciones normales, pruebas de hipótesis y otros conceptos estadísticos. El documento proporciona una variedad de ejercicios para practicar diferentes aspectos de la probabilidad y la estadística.
Este documento presenta 28 problemas de probabilidad y estadística que involucran diferentes distribuciones de probabilidad continuas como la normal, gamma, Weibull, Poisson y beta. Los problemas cubren temas como intervalos de confianza, funciones de densidad, probabilidades, medias y desviaciones estándar.
1) El documento describe varias distribuciones discretas como la distribución de Bernouilli, binomial, Poisson y hipergeométrica. 2) Explica que las distribuciones discretas son aquellas donde la variable puede tomar valores numerables y provee ejemplos. 3) Provee detalles sobre cada distribución, incluyendo sus fórmulas y ejemplos numéricos.
1) El documento trata sobre distribuciones discretas como la binomial, Poisson y multivariante. 2) Explica que las distribuciones discretas son aquellas donde la variable puede tomar un número determinado de valores. 3) Detalla los modelos matemáticos de las distribuciones de Bernoulli, binomial, hipergeométrica y Poisson que representan fenómenos discretos.
El documento habla sobre conceptos básicos de probabilidad. Define probabilidad como un valor entre 0 y 1 que describe la posibilidad de que ocurra un evento. Explica que un experimento tiene dos o más resultados posibles y que un evento es un conjunto de uno o más resultados de un experimento. Finalmente, describe dos puntos de vista para calcular probabilidades: la probabilidad clásica basada en el número de resultados posibles y la probabilidad empírica basada en frecuencias observadas.
Este documento presenta tres resúmenes breves sobre la teoría de la probabilidad:
1. La teoría de la probabilidad surgió del análisis de los juegos de azar y se ha convertido en un concepto importante para comprender muchos fenómenos de la vida cotidiana y científicos.
2. El azar es un factor inherente a la naturaleza y afecta resultados impredecibles como el número de unidades producidas diariamente o la posición detectada por GPS.
3. La probabilidad cuantifica el grado de
Este documento contiene las soluciones a 7 problemas de probabilidad. El primer problema involucra calcular la probabilidad de que un interruptor no falle después de encenderse y apagarse 800 veces si la probabilidad de falla en cada ocasión es de 0.001. El segundo problema involucra calcular la probabilidad de que la mayoría de 3 jueces seleccionados al azar estén a favor de Susana si originalmente 4 jueces votaron por María y 3 por Susana. El último problema involucra calcular la probabilidad de que lleguen 5 o más clientes a una caja en un
El documento trata sobre conceptos básicos de probabilidad y estadística. Explica que un evento estadístico es un subconjunto de resultados posibles en un experimento aleatorio. Luego describe los tipos de eventos como eventos simples y complejos, y la relación entre el espacio muestral y los eventos. Finalmente, resume tres enfoques para estimar probabilidades: frecuencia relativa, clásico y subjetivo.
La distribución normal estándar describe cómo ciertas variables aleatorias se distribuyen de forma simétrica alrededor de una media. El documento proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades utilizando la distribución normal estándar para variables como la vida útil de componentes, el peso de paquetes de cereal y el tiempo requerido para tareas. También explica cómo convertir una distribución normal a una distribución normal estándar.
El documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución de Bernouilli, binomial, Poisson y hipergeométrica. Explica las fórmulas y características de cada distribución y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento presenta conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo distribuciones binomiales, de Poisson y normales. Explica cómo calcular probabilidades para diferentes escenarios usando estas distribuciones y proporciona ejemplos numéricos.
EJERCICIOS DE DISTRIBUCION BINOMIAL, LEY DE LOS GRANDES NUMEROS, DISTRIBUCIÓN DE MEDIAS MUESTRALES, DISTRIBUCION DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE PROPORCIONES, DISTRIBUCION MUESTRAL DE DIFERENCIA DE MEDIAS,DISTRIBUCIÓN DE POISSON A LA BINOMIAL, DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMETRICA
Este documento presenta una introducción a la probabilidad. Explica conceptos como probabilidad a priori y a posteriori, probabilidad condicional, la regla de la multiplicación, el teorema de la probabilidad total y el teorema de Bayes. Incluye ejemplos y ejercicios para ilustrar cada uno de estos conceptos.
Este documento presenta 20 ejercicios de estadística sobre probabilidad bajo curva normal estándar. Los ejercicios involucran calcular probabilidades utilizando distribuciones normales estándares, donde se proporcionan los valores de la media y la desviación estándar. El documento también presenta ejercicios sobre probabilidad estándar, cuartiles, varianza y desviación estándar, y coeficiente de variación.
Este documento presenta ejercicios sobre probabilidad y estadística. Incluye preguntas sobre clasificación de variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, valores esperados y varianzas. También contiene ejemplos prácticos sobre probabilidades binomiales y cómo aplicar conceptos estadísticos a situaciones reales.
Este documento presenta ejercicios sobre diferentes distribuciones de probabilidad incluyendo Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Se proporcionan ejemplos y problemas para calcular probabilidades utilizando estas distribuciones. Los ejercicios cubren conceptos como media, varianza, funciones de probabilidad y cálculos estadísticos para diferentes escenarios.
El documento presenta una serie de problemas estadísticos relacionados con variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Incluye preguntas sobre probabilidades asociadas con distribuciones normales estándar y normales, intervalos de confianza, y pruebas de hipótesis.
El documento presenta varios problemas estadísticos relacionados con distribuciones de probabilidad, incluyendo normales y binomiales. Se piden calcular probabilidades asociadas a medias y proporciones muestrales bajo diferentes condiciones como varianzas conocidas y desconocidas, y para diferentes tamaños de muestra.
Este documento presenta una serie de ejercicios de estadística inferencial que incluyen distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson y normal, así como cálculos de límites de confianza e hipótesis de prueba. El documento proporciona 6 ejercicios de distribución binomial, 3 de Poisson y 3 de normal, además de 5 ejercicios de límites de confianza y 5 de prueba de hipótesis para ser resueltos.
Este documento presenta 39 problemas de probabilidad y estadística que involucran distribuciones de probabilidad discretas y continuas como la normal, binomial y de Poisson. Los problemas cubren temas como cálculos de probabilidades, distribuciones normales multivariadas y aplicaciones estadísticas en diversos contextos como agricultura, industria y mercado.
Este documento presenta 20 ejercicios de probabilidad bajo una curva normal estándar. Cada ejercicio contiene un problema estadístico y su solución respectiva. Los problemas involucran calcular probabilidades asociadas a distribuciones normales dadas sus medias y desviaciones estándar.
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediaseraperez
Este documento describe las distribuciones muestrales, en particular la distribución muestral de medias. Explica que las medias calculadas a partir de muestras aleatorias de la misma población varían y siguen una distribución normal aproximada. También presenta fórmulas para calcular la probabilidad de que una media muestral tome un valor en particular utilizando la distribución normal estándar. Finalmente, resuelve varios problemas de probabilidad utilizando estas distribuciones muestrales.
Distribuciones de Probabilidad (Variable Aleatoria Continua)Daniel Gómez
Este documento describe conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad para variables continuas. Explica que una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor real en un intervalo, y que su distribución de probabilidad se caracteriza por una función de densidad. También define conceptos como función de distribución acumulativa, valor esperado, varianza, y distribuciones como la exponencial, normal y Weibull.
1) Se calcula la probabilidad de que la temperatura máxima en junio esté entre 21° y 27° dado que sigue una distribución normal con media 23° y desviación típica 5°.
2) Se calculan varias probabilidades relacionadas con los pesos de 500 estudiantes dados sus parámetros normales.
3) Se calculan varias probabilidades relacionadas con la vida de ratones dados sus parámetros normales.
Esto resume los cálculos de probabilidad requeridos para varias situaciones dadas sus distribuciones normales.
Este documento presenta 50 ejercicios de estadística sobre probabilidad bajo curva normal estándar y probabilidad estándar. Incluye cálculos de probabilidad, cuartiles, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación para diferentes conjuntos de datos.
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaIPN
TEMAS: PROBABILIDAD DISCRETA (DISTRIBUCION GEOMETRICA Y DISTRIBUCION BINOMIAL, DISTRIBUCION DE POISSON Y NEGATIVA) Y DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD
Este documento presenta 5 ejemplos para ilustrar la aplicación de las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica conceptos como probabilidad de éxito, probabilidad de fracaso, variables aleatorias y parámetros asociados a cada distribución. Los ejemplos incluyen lanzar monedas, dados y otros experimentos aleatorios para calcular probabilidades bajo cada distribución.
Este documento presenta varios ejemplos y problemas resueltos relacionados con distribuciones de probabilidad como la binomial, Poisson, gamma y normal. Incluye cálculos de probabilidades para diferentes escenarios como accidentes de tráfico, seguros de vida y lanzamientos de monedas y dados.
Este documento presenta 36 ejercicios de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones de probabilidad discretas y continuas como la uniforme, binomial, exponencial y Gamma. Los ejercicios incluyen calcular medias, varianzas, y probabilidades para variables aleatorias con diferentes distribuciones.
Este documento presenta 17 ejercicios de estadística sobre distribuciones muestrales. Los ejercicios cubren conceptos como distribución muestral, error estándar, teorema del límite central y probabilidades asociadas a diferentes distribuciones y tamaños de muestra. Los ejercicios piden calcular valores estadísticos e interpretar resultados para diferentes conjuntos de datos.
Este documento presenta 7 ejemplos que ilustran el uso de la distribución normal para modelar diferentes situaciones. En cada ejemplo se proporciona información sobre la media y desviación típica de la variable en cuestión y se piden cálculos relacionados con porcentajes de observaciones por debajo o por encima de ciertos valores o dentro de ciertos rangos.
Este documento presenta un resumen de conceptos estadísticos como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Incluye ejemplos y problemas resueltos sobre cada una de estas distribuciones.
Este documento describe la distribución uniforme para variables aleatorias continuas y discretas. Explica que la distribución uniforme continua tiene una probabilidad constante sobre un intervalo dado, mientras que la distribución uniforme discreta asigna la misma probabilidad a cada valor posible de la variable. Además, proporciona fórmulas para calcular la media, varianza y desviación estándar para ambos tipos de distribuciones uniformes, e incluye ejemplos y ejercicios para ilustrar los conceptos.
Este documento describe diferentes tipos de muestreo y estadísticos para resumir datos de una muestra. Explica que el muestreo aleatorio permite generalizar sobre una población cuando no es posible analizar todos sus elementos. Luego define estadísticos como la media, la mediana y la moda para describir los datos de una muestra, y estadísticos como la varianza y la desviación estándar para medir su variabilidad. Finalmente, analiza la distribución de probabilidad de estos estadísticos al tomar múltiples muestras de
Este documento presenta una guía de ejercicios resueltos sobre la distribución normal. Explica las características clave de la distribución normal y proporciona 12 ejercicios con soluciones sobre cálculos de probabilidad utilizando la distribución normal, como determinar áreas bajo la curva, calcular probabilidades para diferentes valores de z y x, e interpretar los resultados.
Este documento presenta 14 problemas relacionados con distribuciones discretas como la binomial, Poisson y geometría. Los problemas cubren temas como probabilidades puntuales y esperadas de estas distribuciones y su aplicación a situaciones como exámenes de opción múltiple, recuperación de enfermedades, defectos en productos y más. El documento provee una guía para calcular medidas clave de estas distribuciones discretas comúnmente encontradas en aplicaciones estadísticas.
Este documento presenta una serie de problemas de probabilidad e inferencia estadística. Incluye problemas sobre líneas de autobús, trabajadores en una empresa, fumadores en Lima, partes defectuosas de computadoras, probabilidad de graduación de estudiantes, probabilidad de ganar partidos de un equipo, otorgamiento de préstamos en un banco, lanzamientos de monedas, respuestas de exámenes adivinadas, casos en un juzgado, aciertos en exámenes de opción múltiple, mortalidad por accidentes
2010 computacion uf3 distribucion de probabilidades
Normal
1. NORMAL Hoja
1- Contesta a las siguientes cuestiones relativas a la distribución N(160, 15):
a) ¿Qué tanto por ciento de las observaciones se encuentra en el intervalo (145, 175)?
b) ¿Qué tanto por ciento son mayores que 160?
c) ¿Qué tanto por ciento están en el intervalo (160, 190)?
d) ¿Qué tanto por ciento son menores que 145?
2. El tiempo necesario para que una ambulancia llegue a un centro deportivo se distribuye según una
variable normal de media 17 minutos y desviación típica 3 minutos.
a) Calcula la probabilidad de que el tiempo de llegada esté comprendido entre 17 y 21 minutos.
3. La nota media de las pruebas de acceso correspondientes a los estudiantes que querían ingresar
en una facultad era de 5,8 y la desviación típica 1,75. Fueron admitidos con una nota superior a 6
a)¿ Cuál es el porcentaje de admitidos si la distribución es normal?
b) Suponiendo que la distribución no es normal y que elegimos 10 estudiantes al azar, ¿cuál es la
probabilidad de que exactamente 4 sean admitidos?
4. A lo largo de diferentes pruebas de selectividad, se ha encontrado que la distribuciòn de las
calificaciones sigue una ley normal de media 6,3 puntos y desviaciòn tìpica 0,7. Se pide:
a)¿ Cuàl es la probabilidad de que la nota de un estudiante elegido al azar sea superior 7,6?
5. Los pesos de los individuos de una poblaciòn se distribuyen normalmente , con media 70 kg. y
desviaciòn tìpica 5 kg. Calcula :
a) La probabilidad de que el peso de un individuo elegido al azar estè entre 60 y 65.
b) Si tenemos a 500 individuos, ¿ cuàntos pesan màs de 82 kg.?
6.- Supongamos una distribución normal de media µ = 50 y que el 7% de los casos tienen una
puntuación por encima de 70. ¿Cuál es la desviación típica? ¿Cuál será la probabilidad de los puntos
por debajo de 45?
7- La nota de matemáticas en selectividad tenía aproximadamente una distribución normal de media
6 y desviación estandar de 0,8. ¿Qué proporción de estudiantes obtuvo una nota entre 4 y 7 puntos.?
8. En un estudio sobre niveles de emisión de sustancias contaminantes, la variable X representa la
cantidad de óxido de nitrógeno emitida. Se sabe que, para los vehículos de cierto tipo, X tiene una
distribución normal con media 1,6 y desviación típica 0,4.
a) Calcula la probabilidad de que la cantidad de óxido de nitrógeno emitida sea menor que 1,8.
b) Halla la probabilidad de que X esté entre 1,2 y 1,4.
c) Obtener un valor de contaminación c tal que la probabilidad de que un vehículo emita una cantidad
menor que c sea igual a 0,9901.
9. En una distribución normal de media 20 y varianza 9, se considera valores extremos a todos
aquellos superiores a 30 y los que son inferiores a 11. Se pide ( siendo X la variable aleatoria que
representa la distribución). ¿Cuáles son las probabilidades de los valores extremos?
10. Se considera una variable normal de media 3 y varianza 9.
a) Determina la probabilidad de que la variable esté comprendida en el intervalo (0,6)
b) Calcula los cuartiles primero y tercero de la variable.
11. En una distribución normal de media 20 y varianza 9, se considera valores extremos a todos
aquellos superiores a 30 y los que son inferiores a 11. Se pide ( siendo X la variable aleatoria que
representa la distribución):
a)¿Cuáles son las probabilidades de los valores extremos? b) Calcula P( X - 20 < 4 )
12. El 25,8% de una población Normal cae entre la media 80 y el valor x=83,5. Se pide:
a) Calcula la desviación típica. b) Halla el percentil 67.
2. EJERCICIOS .DISTRIBUCIÓN - NORMAL.
S-98.1. En un estudio sobre niveles de emisión de sustancias contaminantes, la variable X
representa la cantidad de óxido de nitrógeno emitida. Se sabe que, para los vehículos de cierto tipo,
X tiene una distribución normal con media 1,6 y desviación típica 0,4.
a) Calcula la probabilidad de que la cantidad de óxido de nitrógeno emitida sea menor que 1,8.
b) Halla la probabilidad de que X esté entre 1,2 y 1,4.
c) Obtener un valor de contaminación c tal que la probabilidad de que un vehículo emita una cantidad
menor que c sea igual a 0,9901.
J-98.2.- El tiempo X de funcionamiento (en horas) hasta la primera averia de un friegaplatos, sigue
una distribución normal de media 20.000 horas. Se sabe que el 20% de los friegaplatos tiene como
mínimo una duración de 21.680 horas. Se pide:
a) Calcula P( X - 20.000 < 2.000) b) Si se quiere ofrecer un periodo de garantía,
expresado en horas, ¿cuál debe ser el máximo valor que se debe dar a éste para tener que
reemplazar sólo el 5% de los aparatos
J-95.4.- El tiempo necesario para terminar determinado examen: sigue una distribución normal con
media 60 minutos y desviación estándar 10 minutos. Se pide: a) ¿Cuánto debe durar el examen para
que el 95 % de las personas lo terminen? b) ¿Qué porcentaje de personas lo terminarán antes de
75 minutos?
J-95.5.- Se sabe que las notas de un determinado examen siguen una distribución normal: El 15,87%
tiene una nota superior a 7 puntos y el 15,87 % tiene una nota inferior a 5. Calcular:
a) Nota media del examen b) Porcentaje de alumnos cuya nota este
entre 5 y 7 puntos.
J-97.6.- Supongamos una distribución normal de media 50 en la que la probabilidad de obtener un
valor por encima de 70 es de 0,0228. ¿Cuál es la desviación típica? ¿Cuál es la prob. de los valores
por debajo de 45
J-97.7.- En una variable aleatoria que sigue una distribución normal de media y varianza 1¿Calcula
el recorrido intercuartílico?
J-98-95.9.- En un examen se formulan 38 preguntas, del tipo verdadero - falso. El examen se
aprueba si se contestan correctamente al menos 20 preguntas. Si se lanza una moneda para decidir
la respuesta de cada pregunta, calcula:
a) la probabilidad de aprobar. b) la probabilidad de que el nº de preguntas acertadas esté entre 25
y 30, ambas inclusive
S-98.10.- La nota de matemáticas en selectividad tenía aproximadamente una distribución normal de
media 6,1 y desviación estandar de 0,8. ¿Qué proporción de estudiantes obtuvo una nota entre 4 y 5
puntos.?
J-99.11. La media de una variable aleatoria X con distribución normal es de 5 veces la desviación
típica. Además verifica
P(X ≤ 6) = 0,8413. Calcula la media y la desviación típica de la variable aleatiria X.
S-96.12.- Un estudio ha mostrado que en un cierto barrio el 60% de los hogares tienen al menos dos
televisores. Se elige al azar una muestra de 50 hogares de ese barrio. Calcular:
a) Probabilidad de que al menos 20 de los citados hogares tiene al menos dos televisores.
b) ¿Cuál es la probabilidad de que entre 30 y 40 hogares tengan cuanto menos 2 televisores?
S-96.13.- Sea una distribución normal de media 3 y varianza 9. ¿ Qué distancia hay entre la media y
el tercer cuartil?
S-99.14. Sea X una variable aleatoria normal tal que: P(X≥3)=0'1587 y P(X≥9)=0'0228. Calcula su
media y desviación típica.
S-99. 15. Se considera una variable normal de media 3 y varianza 9.
3. a) Determina la probabilidad de que la variable esté comprendida en el intervalo (0,6)
16.- Se lanza una moneda 90 veces. Calcular:
a) Probabilidad de obtener más de 50 caras. b) Probabilidad de que el número de caras
esté entre 40 y 50.
17.- La vida de un virus sigue una variable aleatoria continua X, con la siguiente función de
densidad
0 si X 1
f (x) 1/8 X + a si 1 X 5
0 si 5 X
a) Hallar a para que f (x) sea la función de densidad. b) Hallar la vida media de los virus.
c) Hallar la función de distribución f (x). d) Hallar la probabilidad de que un virus elegido al azar viva
más de cinco horas.
18.- El 40 % de los alumnos de BUP tienen fracaso escolar. Sobre un total de 1.000 alumnos
de BUP.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que se produzcan exactamente 400 fracasos?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que no se superen los 400 fracasos?