1. - Delia Jara López
- Primero de Enfermería
Grupo B Macarena. Subgrupo 6
TAREA SEMINARIO 8
ESTADÍSTICA Y TICS
REALIZADO POR:

2. EJERCICIO 1
Una prueba de laboratorio para detectar heroína en sangre tiene un 92% de
precisión.
Si se analizan 72 muestras en un mes.
Calcular las siguientes probabilidades:
a) 60 o menos estén correctamente evaluadas:
P[60 o menos pruebas estén correctamente evaluadas] =
P[X ≤ 60]
b) Menos de 60 estén correctamente evaluadas:
P[menos de 60 pruebas estén correctamente evaluadas] =
P[X < 60] = P[X ≤ 59]
c) Exactamente 60 estén correctamente evaluadas:
P[exactamente 60 estén correctamente evaluadas] = P[X = 60]

3. Para la realización de este ejercicio utilizamos
la binomial. Esta mide el número de éxitos en
una secuencia de n ensayos independientes
de Bernoulli, con una probabilidad fija p de
ocurrencia del éxito entre los ensayos.
* En el programa SPSS se utiliza FDA para una distribución
de densidad y FDP para un distribución de masa.

4. a)

5. b)

6. c)

7. En las dos siguientes diapositivas se muestran el ejercicio completo
como vista de datos y como vista de variables.
a) La probabilidad de que 60 pruebas o menos estén
correctamente evaluadas es de 0,011. En porcentajes del 1,1%
b) La probabilidad de que menos de 60 pruebas estén
correctamente evaluadas es 0,004. Es casi imposible que este
suceso ocurra. En porcentajes la probabilidad es del 0,4%.
c) La probabilidad de que 60 pruebas estén correctamente
evaluadas es de 0,007. En porcentajes del 0,7%. Es muy poco
probable que ocurra este suceso.

10. EJERCICIO 2
En una cierta población se ha observado que el número medio anual de muertes por
cáncer de pulmón es 12. Si el número de muertes causadas por la enfermedad sigue
una
distribución de Poisson, calcular las siguientes probabilidades:
a) Haya exactamente 10 muertes por cáncer de pulmón en un año.
P[ Haya exactamente 10 muertes por cáncer de pulmón en un año] = P[X = 10]
b) 15 o más personas mueran a causa de la enfermedad durante un año.
P[más de 15 personas mueran a causa de la enfermedad durante un año] =
P[X > 15] = 1 - P[X ≤ 15]
c) 10 o menos personas mueran a causa de la enfermedad en 6 meses.
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. A partir de
aquí
se calcula la probabilidad que se pide.
P[10 o menos personas mueran a causa de la enfermedad en 6 meses] = P[Y ≤ 10]

11. Para realizar este ejercicio utilizamos Poisson,
distribución de probabilidad discreta que
expresa, a partir de una frecuencia de
ocurrencia media, la probabilidad de que
ocurra un determinado número de eventos
durante cierto período de tiempo.
Concretamente, se especializa en la
probabilidad de ocurrencia de sucesos con
probabilidades muy pequeñas, o sucesos
"raros".

15. En las dos siguientes diapositivas se muestra el
ejercicio en vista de datos y vista de variables
respectivamente.
a) La probabilidad que haya 10 muertes por cáncer de
pulmón en un año es del 0,1 en porcentaje del 10%.
b) La probabilidad de que 15 o más personas mueran
de cáncer de pulmón en un año es del 0,16. en
porcentajes del 16%
c) La probabilidad de que 10 personas o menos
mueran en medio año es de 0,96. en porcentajes
del 96%. Una probabilidad muy alta.