APLICACIONES DE LAS PROBABILIDADES EN INGENIERIA

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DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

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EJERCICIOS BINOMIAL Formula de la distribución binomial Ejemplo 1: Imaginemos que un 80% de personas en el mundo ha visto el partido de la final del último mundial de fútbol. Tras el evento, 4 amigos se reúnen a conversar, ¿Cuál es la probabilidad de que 3 de ellos hayan visto el partido? Definamos las variables del experimento: n = 4 (es el total de la muestra que tenemos) x = número de éxitos, que en este caso es igual a 3, dado que buscamos la probabilidad de que 3 de los 4 amigos lo hayan visto. p = probabilidad de éxito (0,8) q = probabilidad de fracaso (0,2). Este resultado se obtiene al restar 1-p. Tras definir todas nuestras variables, simplemente sustituimos en la formula. Hay una probabilidad del 40,96% de que 3 de los 4 amigos haya visto el partido de la final del mundial. Ejemplo 2: De todas las flores plantadas por una empresa de jardinería, el 90% sobrevive. Si se plantan 10 flores ¿cuál es la probabilidad de q
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DISTRIBUCIÓN DE POISSON

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Ejercicios de Poisson Formula de la distribución de Poisson Ejemplo 1: El 8% de los registros contables de una empresa presentan algun problema, si un auditor toma una muestra de 40 registros ¿Calcular probabilidad de que existan 5 registros con problemas ? Definamos las variables del experimento: Ejemplo 2: El 8% de los registros contables de una empresa presentan algun problema, si un auditor toma una muestra de 40 registros ¿Calcular probabilidad de que existan 5 registros con problemas ? Definamos las variables del experimento: Ejemplo 3: Si ya se conoce que solo el 3% de los alumnos de Contabilidad son muy inteligentes ¿Calcular la probabilidad de que si tomamos 100 alumnos al azar 5 de ellos sean muy inteligentes. Definamos las variables del experimento: Ejemplo 4: En una jaula con 100 pericos 15 de ellos hablan ruso calcular la probabilidad de que si tomamos 20 pericos al azar 3 de ellos hablen ruso. Definamos las variabl
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ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA Y NO PARAMÉTRICA

La diferencia entre estadística paramétrica y no paramétrica está basada en el conocimiento o desconocimiento de la distribución de probabilidad de la variable que se pretende estudiar. ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA La estadística paramétrica, como parte de la inferencia estadística, trata de estimar determinados parámetros de una población de datos. La estadística paramétrica siempre basa sus cálculos suponiendo que la distribución de la variable a estudiar es conocida o normal para analizar los elementos de una muestra. Generalmente, solo se aplican a variables numéricas y para su análisis debe mantener una población grande, ya que permite que el cálculo sea más exacto. CRITERIOS: Condiciones que deben cumplir las pruebas paramétricas Una prueba paramétrica debe cumplir con los siguientes elementos: Normalidad: El análisis y observaciones que se obtienen de las muestras deben considerarse normales. Para esto se deben realizar pruebas de bondad de ajuste donde se descr
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