Este documento presenta conceptos estadísticos como la distribución muestral de medias, el teorema del límite central, la distribución muestral de varianzas y ejemplos de su aplicación. Incluye dos ejemplos sobre el cálculo de probabilidades utilizando el teorema del límite central y uno sobre el cálculo de varianzas muestrales. El documento parece ser parte de las notas de un curso de estadística sobre distribuciones de probabilidad y sus aplicaciones.

1. UNIVERSIDAD MARIANO GÁLVEZ DE GUATEMALA
FACULTAD DE INGENIERÍA
CARRERA: INGENIERÍAEN SISTEMAS
Curso: Estadística I
Catedrático: Ing. Noé Abel Castillo Lemus
Distribución muestral de medias y Teorema
del Limite central
Distribución muestral s2

2. TEOREMA DE LA VARIANZA

3. DISTRIBUCION MUESTRAL S2

4. TEOREMA LIMITE CENTRAL Ej. 1
Una empresa de material eléctrico fabrica
bombillas que tienen una duración que se
distribuye aproximadamente en forma normal,
con media de 800 horas y desviación estándar de
40 horas. Calcule la probabilidad de que una
muestra aleatoria de 16 bombillas tenga una vida
promedio de menos de 775 horas.

5. TEOREMA LIMITE CENTRAL Ej. 2
El viaje en un autobús especial para ir de un
campus de una universidad al campus de otra en
una ciudad toma, en promedio, 28 minutos, con
una desviación estándar de 5 minutos. En cierta
semana un autobús hizo el viaje 40 veces. .Cual
es la probabilidad de que el tiempo promedio del
viaje sea mayor a 30 minutos? Suponga que el
tiempo promedio se redondea al entero mas
cercano.

6. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL S2

7. DISTRIBUCIÓN MUESTRAL S2 Ej. 1
 Un fabricante de baterías para automóvil
garantiza que su producto durara, en promedio, 3
anos con una desviación estándar de 1 año. Si
cinco de estas baterías tienen duraciones de 1.9,
2.4, 3.0, 3.5 y 4.2 anos, .el fabricante continuará
convencido de que sus baterías tienen una
desviación estándar de 1 ano? Suponga que las
duraciones de las baterías siguen una distribución
normal.