Seminario 8 BINOMIAL Y POISSON
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Este documento presenta dos ejercicios de probabilidad. El primero involucra el uso de la distribución binomial para calcular las probabilidades relacionadas con una prueba de laboratorio. El segundo ejercicio implica el uso de la distribución de Poisson para calcular las probabilidades de muertes por cáncer de pulmón dados los parámetros promedio. En ambos casos, se proporcionan instrucciones paso a paso para calcular las probabilidades solicitadas utilizando funciones como la función de densidad de probabilidad y la función de distribución acumulada.
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![EJERCICIO 1: BINOMIAL
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](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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Probabilidad
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística. En el primer problema, se pide determinar qué pares de sucesos son mutuamente excluyentes. Los problemas siguientes involucran calcular probabilidades condicionales e incondicionales para diferentes escenarios, como complicaciones en embarazos diabéticos y resultados de pruebas médicas. El documento también incluye diagramas de árbol y tablas de probabilidad para ilustrar diferentes posibles resultados.
Estimacion
El documento presenta datos sobre concentraciones de dióxido de carbono y diferencias de albúmina entre dos laboratorios. Se piden estimaciones mediante intervalos de confianza de: 1) la concentración media de CO2 cerca del suelo, 2) la diferencia media de medición de albúmina entre los laboratorios, y 3) la dispersión de los datos de composición de desechos orgánicos. También se piden intervalos de confianza para proporciones de larvas en huevos irradiados y diferencias de precipitaciones entre provincias.
Coeficiente de Correlación de Pearson y Spearman
El documento describe los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman mide la correlación entre dos variables al menos ordinales después de convertir los valores a rangos. Ambos coeficientes varían de -1 a 1, donde valores cercanos a 1 indican una fuerte correlación positiva y valores cercanos a -1 indican una fuerte correlación negativa.
Modelos probabilidad
Este documento presenta nueve problemas de probabilidad discreta. Cada problema describe una situación y pregunta por la probabilidad de ciertos eventos dados los parámetros de la distribución de probabilidad subyacente. Se resuelven los problemas aplicando conceptos como la distribución binomial, el valor esperado, la varianza y el cálculo de probabilidades para eventos compuestos.
Unidad dos punto n°3
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.
DISEÑO DE BLOQUES COMPLETO AL AZAR 1
1) El diseño de bloques completos al azar se aplica cuando el efecto de un tratamiento depende de otros factores que pueden influir en el resultado y deben controlarse. Los factores de bloque no se estudian directamente, sino para controlar su efecto en el factor de tratamiento.
2) El diseño analiza un factor de tratamiento y un factor de bloque, mientras que los diseños en cuadro latino analizan dos factores de bloque y uno de tratamiento.
3) Al bloquear los factores que pueden influir en el resultado, se reduce la
Determinación vitamina c en un preparado farmacéutico sandra castro
Esta práctica tuvo como objetivo determinar la cantidad de ácido ascórbico (vitamina C) presente en un preparado farmacéutico mediante yodometría. Se explicó el fundamento de la vitamina C y la reacción de oxidación con yodo. Se midió la cantidad de yodato potásico necesaria para oxidar la muestra y mediante cálculos se determinó que un sobre del preparado contiene 1.09 gramos de ácido ascórbico.
Carbohidratos
Este documento presenta los resultados de varias pruebas realizadas para identificar carbohidratos. La prueba de Fehling identificó que la lactosa, glucosa, fructuosa, xilosa son reductoras mientras que la galactosa, sacarosa y maltosa no lo son. La prueba de Tollens mostró que la glucosa y fructuosa contienen grupos aldehído. La prueba de Molish identificó la presencia de azúcares a través de la formación de un compuesto púrpura con alfa-na
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Este documento presenta los resultados de varias pruebas realizadas para identificar carbohidratos. La prueba de Fehling identificó que la lactosa, glucosa, fructuosa, xilosa son reductoras mientras que la galactosa, sacarosa y maltosa no lo son. La prueba de Tollens mostró que la glucosa y fructuosa contienen grupos aldehído. La prueba de Molish identificó la presencia de azúcares a través de la formación de un compuesto púrpura con alfa-na
Algunas Distribuciones de Probabilidad Discreta
José Roberto Iboy Sicuir 0910-10-4883
Brayan Eduardo Ramírez R. 0910-15-14395
Ingeniería en Sistemas UMG Antigua Guatemala
Estadística I Sección D
12. calculo de tamaño muestral
Este documento describe los conceptos y fórmulas clave para calcular el tamaño de la muestra en estudios estadísticos. Explica que todo estudio requiere un tamaño de muestra óptimo para comprobar los objetivos con seguridad y esfuerzo mínimo. Luego, detalla dos tipos principales de estudios - aquellos que estiman parámetros poblacionales como proporciones y medias, y aquellos que contrastan hipótesis al comparar grupos. Finalmente, provee detalles específicos sobre cómo calc
Distribución de poisson ejercicio práctico-
Este documento presenta un ejercicio práctico sobre la distribución de Poisson. Se supone que el 9% de los computadores de una institución presentan fallas antes de un año. Se seleccionaron aleatoriamente 100 computadores y se calcula la probabilidad de que al menos 12 computadores presenten fallas usando la distribución de Poisson con λ = 9.
Medios de cultivo y siembra
El documento describe diferentes tipos de medios de cultivo y las condiciones necesarias para su uso. Explica que los medios de cultivo deben proporcionar nutrientes adecuados, humedad suficiente y un pH ajustado para permitir el crecimiento microbiano. También clasifica los medios de cultivo en líquidos, sólidos y semisólidos, naturales, sintéticos o selectivos, y describe métodos para cultivar bacterias anaerobias y hongos.
Distribución de poisson
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos eventos discretos en un intervalo, como nacimientos en un hospital. La fórmula toma en cuenta el promedio de ocurrencias (λ) y calcula la probabilidad de que ocurran k eventos. En un ejemplo, se calcula la probabilidad de que nazcan 3 o menos de 3 varones en una semana en un hospital donde el promedio es de 7 nacimientos de varones por semana.
Prueba de hipótesis
Este documento presenta una explicación sobre pruebas de hipótesis. Define las hipótesis nula (Ho) y alternativa (H1), indicando que Ho se refiere a un valor específico del parámetro poblacional mientras que H1 difiere de Ho. Explica el proceso de contrastar las hipótesis y tomar una decisión sobre rechazar o no Ho a favor de H1. Luego, presenta algunos ejercicios de aplicación de pruebas de hipótesis con sus respectivas soluciones.
Ejercicio Contraste de Hipótesis
El documento presenta tres ejercicios de contrastes de hipótesis. El primero analiza si el tiempo de duración promedio de baterías ha disminuido. El segundo evalúa si el nivel promedio de protrombina en una población es de 20 mg/100 ml. El tercero examina si el tiempo que los niños ven televisión es mayor a 22 horas semanales. En los tres casos se plantean hipótesis nulas y alternativas, se calculan estadísticos de prueba y se toman decisiones basadas en niveles de significación.
Informe practica #1 (carbohidratos)
Este documento trata sobre la identificación de carbohidratos mediante diferentes pruebas cualitativas. Se realizaron pruebas con reactivos de Fehling, Tollens y Benedict para identificar azúcares reductores como la fructosa. También se utilizaron las pruebas de Molish y Lugol para reconocer la presencia de almidón y glucosa. Los resultados permitieron caracterizar los carbohidratos en las muestras como monosacáridos, disacáridos o polisacáridos según sus propiedades físicoquí
Equilibrios de-solubilidad
1) El documento presenta una serie de problemas resueltos relacionados con equilibrios de solubilidad. 2) Los problemas involucran calcular productos de solubilidad a partir de concentraciones iónicas en disoluciones saturadas, y predecir si ocurrirá precipitación al mezclar disoluciones. 3) La solución a cada problema aplica conceptos como producto de solubilidad, principio de Le Chatelier y equilibrio químico para determinar la viabilidad de formación de precipitados en diferentes condiciones.
Anatomía mamíferos (ratón laboratorio)
¡¡¡ ADVERTENCIA, NO RECOMENDABLE PARA GENTE SENSIBLE A LA SANGRE !!!
Soy estudiante de Medicina Veterinaria y para mis yincanas (pruebas en donde debíamos reconocer partes anatómicas) estudiaba con mis apuntes creados en Word. Espero que les sea de ayuda.
Saludos
Test hipótesis
El documento presenta 7 problemas de estadística paramétrica que involucran pruebas de hipótesis. Cada problema describe una situación y proporciona datos para realizar pruebas sobre medias, varianzas u otras características de la población, utilizando estadísticos como t de Student o chi cuadrado. Los problemas concluyen indicando si se rechaza o no la hipótesis nula basado en el nivel de significancia establecido.
Determinacion de ph bioquimica
como realizar mediciones de ph cuantitativamente con pHmetro y cualitativamente con indicadores, además se evidencia la accion amortiguadora del bicarbonato.
Cenizas
Este documento describe tres métodos principales para determinar el contenido de cenizas en los alimentos: 1) cenizas en seco, 2) cenizas en húmedo y 3) cenizas a baja temperatura. El método de cenizas en seco implica la ignición de la muestra en una mufla a altas temperaturas, mientras que el método húmedo usa ácidos y agentes oxidantes. El método de baja temperatura oxida la muestra usando plasma a temperaturas más bajas para evitar la volatil
S12 distribución binomial (1)
Este documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica cada distribución con ejemplos y ejercicios resueltos. También cubre conceptos como probabilidades acumuladas y de éxito/fracaso. El objetivo principal es explicar estas distribuciones comúnmente usadas en probabilidad y estadística.
Distribución muestral de la media
DISTRIBUCION MUESTRAL DE LA MEDIA
Es la distribución de probabilidad de todas las posibles medias de las muestras de un determinado tamaño muestra de la población. EJERCICIOS DE APLICACION
Distribución binomial ejercicios
La distribución binomial describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes. El documento presenta 5 ejercicios que aplican la distribución binomial para calcular probabilidades de diferentes escenarios, como lanzar una moneda o seleccionar llantas de un cargamento. Se calculan medidas como la media, varianza y desviación estándar para cuantificar los resultados.
Problemas resuelto-de-probabilidad
El documento presenta varios problemas resueltos de probabilidad. En el primer problema, se encuentran errores en las probabilidades asignadas a los eventos, ya que no suman 1. En el segundo problema, se calcula la probabilidad de obtener menos de $100 al comprar un sobre al azar de una caja. En el tercer problema, se utiliza un diagrama de Venn para calcular diferentes probabilidades sobre hábitos de estudiantes universitarios.
Reconocimiento de aldehídos y cetonas.
Este documento presenta un procedimiento para diferenciar aldehídos y cetonas a través de diversas pruebas químicas. Se realizan oxidaciones con KMnO4, pruebas con reactivos de Fehling, Tollens y Schiff, y una prueba de yodoformo. Los resultados permiten distinguir entre compuestos como el benzaldehído, formaldehído, acetona y ciclohexanona. El objetivo es caracterizar las propiedades de aldehídos y cetonas y su reactividad química.
Problemas serie 2_equipo_6
Este documento presenta una serie de problemas relacionados con fenómenos de superficie y electroquímica. Los problemas involucran el cálculo de tensiones superficiales utilizando la ecuación de ascenso capilar para varios líquidos como etanol, agua, acetona y metanol en tubos capilares. También se calculan alturas de ascenso, densidades y radios de tubos capilares.
Métodos Analíticos para aguas residuales.
El documento describe varios métodos analíticos para medir parámetros en aguas residuales, incluyendo: 1) determinación del pH mediante un pH-metro; 2) medición de la conductividad eléctrica con un conductímetro; y 3) cuantificación de sólidos totales en suspensión y sólidos sedimentables a través de filtración y sedimentación. También se detallan procedimientos para medir demanda química y biológica de oxígeno, así como nitrógeno total.
Seminario 8
El documento describe cómo calcular probabilidades utilizando distribuciones binomiales y de Poisson. Explica que una prueba de laboratorio para detectar heroína tiene una precisión del 92% y analiza 72 muestras. Calcula la probabilidad de que 60 o menos pruebas estén correctamente evaluadas. También analiza el número medio anual de muertes por cáncer de pulmón, que sigue una distribución de Poisson, y calcula la probabilidad de que haya 10 o más muertes.
Seminario 8
Este documento presenta los resultados de dos ejercicios estadísticos que involucran distribuciones binomiales y de Poisson. El primer ejercicio calcula las probabilidades asociadas con los resultados de una prueba de detección de heroína con una precisión del 92%. El segundo ejercicio calcula las probabilidades relacionadas con el número de muertes anuales por cáncer de pulmón, suponiendo una distribución de Poisson.
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1) El documento presenta una serie de problemas resueltos relacionados con equilibrios de solubilidad. 2) Los problemas involucran calcular productos de solubilidad a partir de concentraciones iónicas en disoluciones saturadas, y predecir si ocurrirá precipitación al mezclar disoluciones. 3) La solución a cada problema aplica conceptos como producto de solubilidad, principio de Le Chatelier y equilibrio químico para determinar la viabilidad de formación de precipitados en diferentes condiciones.
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Este documento presenta tres ejercicios sobre distribuciones de probabilidad. El primer ejercicio involucra una distribución binomial para calcular las probabilidades asociadas con el resultado de pruebas de detección de heroína. Los ejercicios 2 y 3 usan una distribución de Poisson para calcular las probabilidades de muertes por cáncer de pulmón en un año y seis meses.
Semi8
Este documento presenta los resultados de dos ejercicios estadísticos realizados para calcular diferentes probabilidades. En el primer ejercicio, se calcula la probabilidad de que cierta cantidad de pruebas para detectar heroína en sangre arrojen resultados correctos. En el segundo ejercicio, se calculan probabilidades relacionadas con el número de muertes anuales por cáncer de pulmón, asumiendo una distribución de Poisson. En ambos casos, se utilizan programas estadísticos como SPSS para obtener los resultados numéricos requeridos.
Seminario 8
Este documento presenta las instrucciones para dos ejercicios de un seminario. El Ejercicio 1 involucra calcular probabilidades usando un modelo binomial para analizar 72 muestras de sangre con una precisión del 92% para detectar heroína. El Ejercicio 2 involucra calcular probabilidades usando un modelo de Poisson para analizar muertes por cáncer de pulmón con un promedio anual de 12 muertes. Para ambos ejercicios, se deben seguir los pasos en SPSS para encontrar las soluciones.
Seminario viii
Este documento presenta dos ejercicios que involucran probabilidades con distribuciones de probabilidad binomial y Poisson. El primer ejercicio calcula las probabilidades de que una prueba de laboratorio para detectar heroína tenga cierto número de resultados correctos e incorrectos. El segundo ejercicio calcula las probabilidades asociadas con el número anual y semestral de muertes por cáncer de pulmón, suponiendo que siguen una distribución de Poisson.
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Este documento presenta los resultados de calcular diferentes probabilidades utilizando los modelos binomial y de Poisson. Se calcula la probabilidad de que 60 o menos de 72 pruebas tengan un resultado correcto utilizando un modelo binomial, así como la probabilidad de que haya exactamente 10 o más de 15 muertes por cáncer de pulmón en un año usando un modelo de Poisson.
Seminario 8
Este documento presenta dos ejercicios estadísticos resueltos en SPSS. El primer ejercicio calcula probabilidades usando una distribución binomial para una prueba de laboratorio con 92% de precisión. El segundo ejercicio calcula probabilidades usando una distribución de Poisson para muertes anuales por cáncer de pulmón con un promedio de 12 muertes. Ambos ejercicios muestran los resultados en tablas y explican el uso de distribuciones binomiales y de Poisson.
Tarea del Seminario 8
El resumen describe tres ejercicios para aplicar distribuciones binomiales, de Poisson y normales en SPSS. El primer ejercicio calcula probabilidades asociadas con una prueba de laboratorio binomial. El segundo ejercicio calcula probabilidades de muertes por cáncer de pulmón usando una distribución de Poisson. El tercer ejercicio no se describe.
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Seminario 8 estadistica y tics
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Tic seminario 8
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Presentación2
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Presentación 4
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Seminario VIII- Poisson y binomial en SPSS
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- 3. • Paso 1: insertar valor uno para activar la casilla. • Paso 2: en el menú seleccionar transformar y calcular variable.
- 6. • Paso 3: pide la probabilidad de tener un número de casos menor o igual a 60 P[X≤60] • Usamos FDA y FDA no centrada. • Seleccionamos Cdf.Binom en la lista • Introducimos datos: - c = 60 - n = 72 - p = 0,92
- 9. • Paso 4: igual a paso 3. En este caso nos piden menos 60 muestras evaluadas de forma correcta (P<60) o lo que es lo mismo, 59 o menos (P[X≤59]) • Seleccionamos FDA y FDA no centrada • Escogemos en la lista Cdf. Binom • Introducimos datos: - c = 59 - n = 72 - p = 0,92
- 12. • Paso 5: en esta ocasión nos pide la probabilidad de obtener 60 muestras bien evaluadas. P=60 • Usamos FDP y FDP no centrada • Escogemos de la lista Pdf.Binom • Introducimos datos - c = 60 - n = 72 - p = 0,92
- 15. EJERCICIO 2: POISSON 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]
- 16. • Puesto que buscamos un valor que se corresponda con P=10, usamos FDP y FDP no centrada • Seleccionamos en la lista Pdf. Poisson • Introducimos datos: - c = 10 - m = 12 APARTADO A
- 19. APARTADO B • Puesto que buscamos que más de 15 personas mueran a causa de la enfermedad durante un año, utilizamos FDA y FDA no centrada. • Seleccionamos Cdf.Poisson • Introducimos datos: c=15, m=12 • El resultado que buscamos coincide con el complementario de la probabilidad de que 15 personas o menos mueran. (1 - P)
- 22. APARTADO C • Buscamos que 10 o menos personas mueran a causa de la enfermedad en 6 meses • Usamos FDA y FDA no centrada • Seleccionamos Cdf. Poisson • Introducimos datos: - c=10 - m=6
- 25. FIN