1. Seminario 8
Modelo Binomial y modelo de Poisson.

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.
b) Menos de 60 estén correctamente evaluadas.
c) Exactamente 60 estén correctamente evaluadas.

3. 60 o menos estén correctamente evaluadas
1. Seleccionamos en grupo de funciones “FDA y FDA”
no centrada y en funciones y variables especial
“Cdf. Binom”.
2. Escribimos en la variable de destino “binomial1”
3. Introducimos en la expresión numérica los datos y
aceptamos

5. Menos de 60 estén correctamente evaluadas
1. Repetimos los pasos anteriores pero cambiando el
nombre de la variable de destino por “binomial2”.
2. En la expresión numérica introducimos los valores
(59, 72, 0.92).

6. Exactamente 60 estén correctamente evaluadas
1. Esta vez seleccionamos en grupo de funciones “FDP
y FDP no centrada”.
2. Escribimos en la variable de destino “biomial3”.
3. Introducimos los nuevos datos numéricos.

8. Obtendremos los siguientes resultados:

9. 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.
b) 15 o más personas mueran a causa de la enfermedad durante un
año.
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.

10. Haya exactamente 10 muertes por cáncer de
pulmón en un año.
1. Seleccionamos en grupo de funciones la opción
“FDP y FDP no centrada” y en funciones y variables
especiales “Pdf. Poisson”.
2. Escribimos en variable de destino “ Poisson1”.
3. Introducimos los datos numéricos (10,12).

12. 15 o más personas mueran a causa de la
enfermedad durante un año.
1. Seleccionamos la opción “FDA y FDA o
centrada”.
2. Introducimos los nuevos datos numéricos
(15, 12).
3. Nombramos la variable “poisson2”.

14. 10 o menos personas mueran a causa de la
enfermedad en 6 meses.
1. Repetimos los pasos anteriores pero con los
nuevos datos numéricos.
2. Nombramos la variable “poisson3”.

16. Obtendremos los siguientes resultados: