Este documento calcula diferentes probabilidades relacionadas con el número de pruebas evaluadas correctamente y muertes por cáncer de pulmón usando distribuciones binomiales y de Poisson. Calcula la probabilidad de que 60 o menos pruebas estén correctamente evaluadas (0.11), que menos de 60 pruebas lo estén (0.004), y que exactamente 60 pruebas lo estén (0.007). También calcula la probabilidad de que haya exactamente 10 muertes por cáncer de pulmón en un año (0.105) y que haya 15 o más muert

1. TRABAJO REALIZADO POR:
María Álvarez Rodrigo
1º Enfermería Virgen Macarena. Grupo 2 /Subgrupo 5

2. .

3. P[60 o menos pruebas estén correctamente evaluadas] = P[X ≤ 60]
3º. Se escribe
el nombre de
la variable que
contendrá el
resultado de la
operación
7º. Se introduce la
función que calcula
probabilidades de
una distribución
Binomial

4. La probabilidad
de que 60 o menos
pruebas estén
correctamente evaluadas
es de 0,11
aproximadamente.
Esta es la
probabilidad exacta

5. P[menos de 60 pruebas estén correctamente evaluadas] = P[X < 60] = P[X ≤ 59]
P[X ≤ 59] para obtener las
pruebas menores a 60 sin
incluir el 60.

6. Esta es la
probabilidad exacta
La probabilidad
de que menos de 60
pruebas estén
correctamente evaluadas
es de 0,004
aproximadamente.

7. P[exactamente 60 estén correctamente evaluadas] = P[X = 60]

8. Esta es la
probabilidad exacta
La probabilidad
de que exactamente 60
pruebas estén
correctamente evaluadas
es de 0,007
aproximadamente.

10. P[ Haya exactamente 10 muertes por cáncer de pulmón en un año] = P[X = 10]
7º. Se introduce la
función que calcula
probabilidades de
una distribución
Poisson.

11. La probabilidad
de que haya
exactamente 10 muertes
por cáncer de pulmón es
de 0,105
aproximadamente.
Esta es la
probabilidad exacta

12. P[más de 15 personas mueran a causa de la enfermedad durante un año] = P[X > 15] = 1 - P[X ≤ 15]
Si al total le quitamos la prob. de
haber 15 o menos muertes,
obtendremos la probabilidad de
haber más de 15 muertes al año.

13. La probabilidad
de que haya
15 o más muertes por
cáncer de pulmón
es de 0,928
aproximadamente.
Esta es la
probabilidad exacta

14. P[10 o menos personas mueran a causa de la enfermedad en 6 meses] = P[Y ≤ 10]
Se define una nueva
variable,
y = ”nº de muertes por
cáncer de pulmón en seis
meses”.
Esta variable aleatoria
tiene distribución de
Poisson de parámetro
λ = 6.

15. Esta es la
probabilidad exacta
La probabilidad
de que
10 o menos personas
mueran a causa de esta
enfermedad en 6 meses
es de 0,041
aproximadamente.