X - Aprendo Matemáticas

Distribución de probabilidad continua
Una distribución de probabilidad continua es aquella en
la que la variable aleatoria que la define X es continua;
o sea, es producto de una medición y no del conteo.
El dominio de la variable aleatoria continua X es infinito.
Distribución de probabilidad continua
Una distribución de probabilidad continua es aquella en
la que la variable aleatoria que la define X es continua;
o sea, es producto de una medición y no del conteo.
El dominio de la variable aleatoria continua X es infinito.
Distribución Normal
El mejor ejemplo de una variable aleatoria continua es la
variable aleatoria normal.
Distribución de probabilidad continua
Una distribución de probabilidad continua es aquella en
la que la variable aleatoria que la define X es continua;
o sea, es producto de una medición y no del conteo.
El dominio de la variable aleatoria continua X es infinito.
Distribución Normal
El mejor ejemplo de una variable aleatoria continua es la
variable aleatoria normal.
Características:
(i) La gráfica es conocida como la campana de Gauss
(ii) Es simétrica
(iii) Los valores tienden a agruparse alrededor de la media
(iv) La media, la mediana y la moda son iguales
(v) El área bajo la curva o de parte de la curva es igual a la
probabilidad deseada.
Gráfica de una distribución de probabilidad continua.
= mediana = moda
p(X) =
1
2 "
X−
1
−
"
2
e
2
e es la constante 2.71828…
es la constante 3.14159...
es la media
´n esta
´ndar
" es la desviacio
X es cualquier valor de la variable aleatoria continua y
−∞ < X < +∞
Ya que e y π son constantes, la probabilidad de una variable
aleatoria depende sólo de la media y la desviación estándar.
Para valores diferentes de μ y σ se producen distribuciones
de probabilidad normal distintas.
Ejemplo:
Ya que e y π son constantes, la probabilidad de una variable
aleatoria depende sólo de la media y la desviación estándar.
Para valores diferentes de μ y σ se producen distribuciones
de probabilidad normal distintas.
Ejemplo:
Ya que e y π son constantes, la probabilidad de una variable
aleatoria depende sólo de la media y la desviación estándar.
Para valores diferentes de μ y σ se producen distribuciones
de probabilidad normal distintas.
Ejemplo:
Las distribuciones A y la B tienen igual
μ pero distintas σ
Ya que e y π son constantes, la probabilidad de una variable
aleatoria depende sólo de la media y la desviación estándar.
Para valores diferentes de μ y σ se producen distribuciones
de probabilidad normal distintas.
Ejemplo:
Las distribuciones A y la B tienen igual
μ pero distintas σ
Las distribuciones A y la C tienen igual
σ pero distintas μ
Ya que e y π son constantes, la probabilidad de una variable
aleatoria depende sólo de la media y la desviación estándar.
Para valores diferentes de μ y σ se producen distribuciones
de probabilidad normal distintas.
Ejemplo:
Las distribuciones A y la B tienen igual
μ pero distintas σ
Las distribuciones A y la C tienen igual
σ pero distintas μ
Las distribuciones B y la C tienen diferentes
μyσ
La expresión matemática p(X) =
1
2 "
1 X−
−
"
2
e
y tediosa, por lo tanto, es mejor utilizar
2
es complicada
X−
Z= "
conocida
como fórmula de transformación, que convierte cualquier
variable aleatoria normal X en una variable aleatoria normal
estandarizada Z.
La expresión matemática p(X) =
1
2 "
1 X−
−
"
2
e
y tediosa, por lo tanto, es mejor utilizar
2
es complicada
X−
Z= "
conocida
como fórmula de transformación, que convierte cualquier
variable aleatoria normal X en una variable aleatoria normal
estandarizada Z.
Cualquier conjunto de valores distribuidos normalmente
pueden ser convertidos a la forma estandarizada, por lo cual
para calcular la probabilidad deseada se utiliza la tabla de la
distribución normal estandarizada acumulada.
La expresión matemática p(X) =
1
2 "
1 X−
−
"
2
e
y tediosa, por lo tanto, es mejor utilizar
2
es complicada
X−
Z= "
conocida
como fórmula de transformación, que convierte cualquier
variable aleatoria normal X en una variable aleatoria normal
estandarizada Z.
Cualquier conjunto de valores distribuidos normalmente
pueden ser convertidos a la forma estandarizada, por lo cual
para calcular la probabilidad deseada se utiliza la tabla de la
distribución normal estandarizada acumulada.
Para comprobar la aplicación de la fórmula de transformación,
se presenta el siguiente ejemplo:
Cualquier el tiempo de descarga de una página Web conocida
se distribuye normalmente con
μ = 7 y σ = 2.
Cualquier el tiempo de descarga de una página Web conocida
se distribuye normalmente con
μ = 7 y σ = 2.
Para un tiempo de descarga de 1 s
X=1
X−
Z= "
Z= 1−7
2
Z = −3
Para un tiempo de descarga de 3 s
X = 3s
X−
"
Z= 3−7
2
Z=
Z = −2
Para un tiempo de descarga de 3 s
X = 3s
X−
"
Z= 3−7
2
Z=
Z = −2
Para un tiempo de descarga de 5 s
X = 5s
X−
"
Z = 5−7
2
Z=
Z = −1
etc.
Por lo tanto, si se desea calcular la probabilidad de que
el tiempo de descarga de la página sea menor a 9 s.
Por lo tanto, si se desea calcular la probabilidad de que
el tiempo de descarga de la página sea menor a 9 s.
p(X < 9 ) = ?
Z= 9−7
2
Z=1
P(X < 9 ) = P(Z < 1 )
Segu
´n la tabla
P(Z < 1 ) = 0.8413
Por lo tanto, si se desea calcular la probabilidad de que
el tiempo de descarga de la página sea menor a 9 s.
p(X < 9 ) = ?
Z= 9−7
2
Z=1
P(X < 9 ) = P(Z < 1 )
Segu
´n la tabla
P(Z < 1 ) = 0.8413
Calcule las siguientes probabilidades
p(7 < X < 9 ) = ?
p(3 < X < 11 ) = ?
p(1 < X < 13 ) = ?
p(X < 3.5 ) = ?
Calcule X para una probabilidad acumulada de 0.10
Calcule X para una probabilidad acumulada de 0.10
¿Cuánto tiempo (segundos) deberá transcurrir antes de que
el 10% de las descargas estén completas?
Calcule X para una probabilidad acumulada de 0.10
¿Cuánto tiempo (segundos) deberá transcurrir antes de que
el 10% de las descargas estén completas?
Observando la tabla se puede verificar que:
para Z = −1.28, p(Z ) = 0.1003 siendo 0.1003 es el valor
más cercano a 0.10
Calcule X para una probabilidad acumulada de 0.10
¿Cuánto tiempo (segundos) deberá transcurrir antes de que
el 10% de las descargas estén completas?
Observando la tabla se puede verificar que:
para Z = −1.28, p(Z ) = 0.1003 siendo 0.1003 es el valor
más cercano a 0.10
Calcule X para una probabilidad acumulada de 0.10
¿Cuánto tiempo (segundos) deberá transcurrir antes de que
el 10% de las descargas estén completas?
Observando la tabla se puede verificar que:
para Z = −1.28, p(Z ) = 0.1003 siendo 0.1003 es el valor
más cercano a 0.10
X = ?s
X−
"
− 1.28 = X − 7
2
Z=
− 2.56 = X − 7
X = 7 − 2.56
X = 4.44 s
Calcule los valores de X que incluyan el 95% de los tiempos
de descarga.
La masa de los paquetes de un cereal de desayuno tiene una distribución
normal con una media de 750 g y desviación estándar de 25 g.
(a) Encuentre la probabilidad de que un paquete escogido al azar tenga
masa
(i) menos de 740 g;
(ii) al menos 780 g;
(iii) entre 740 g y 780 g.
(b) Dos paquetes son elegidos al azar. ¿Cuál es la probabilidad de que
ambos paquetes tengan una masa que es menos de 740 g?
(c) La masa de 70% de los paquetes es más de x gramos. Encuentra el
valor de x.
En un país llamado Tallopia, la altura de los adultos tiene una distribución
normal con una media de 187,5 cm y una desviación estándar de 9.5 cm.
(a) ¿Qué porcentaje de adultos en Tallopia tienen una altura superior a
197 cm?
(b) Una puerta estándar en Tallopia está diseñado de modo que el 99%
de los adultos tienen un espacio de al menos 17 cm por encima de la
cabeza al pasar por una puerta. Halle la altura de una puerta estándar
en Tallopia. Escriba su respuesta al cm más cercano.
Una empresa fabrica aparatos de televisión. Ellos afirman que el tiempo de
vida de un conjunto se distribuye normalmente con una media de 80 meses
y la desviación estándar de 8 meses.
(a) ¿Qué proporción de los televisores se descomponen en menos de 72
meses?
(b) (i) Calcular la proporción de conjuntos que tienen una vida útil entre 72
meses y 90 meses.
(ii) ilustre esta proporción con el sombreado adecuado en un boceto de
una curva de distribución normal.
(c) Si un conjunto se rompe en menos de x meses, la empresa reemplazará
sin costo alguno. Se reemplaza el 4% del juego. Encuentre el valor de x.
Se afirma que las masas de una población de leones se distribuyen normalmente
con una masa media de 310 kg y una desviación estándar de 30 kg.
(a) Calcule la probabilidad de que un león seleccionados al azar tenga una masa
de 350 kg o más.
(b) La probabilidad de que la masa de un león se encuentra entre a y b es 0,95,
donde a y b son simétricas alrededor de la media. Encuentre el valor de a y de
b.
El gráfico muestra una curva normal de variable aleatoria X,
con media
y desviación estándar.
"
Se sabe que P(X m 12) = 0.1
(a) La región sombreada A es la región bajo la curva donde
X m 12. Escriba el área de la región de sombra A.
También se sabe que P(X [ 8) = 0.1
(b) Encuentra el valor de
(c) Muestre que
"=1
(d) Calcule P(X [ 11)
, justifique su respuesta.
El tiempo que tarda un estudiante en terminar una tarea dada
sigue una distribución normal, de media 20 min. y desviación
típica 1.25 min.
(a) Se elige un estudiante al azar. Halle la probabilidad de que
el estudiante termine la tarea en menos de 1.25 min.
(b) La probabilidad de que un estudiante tarde entre k min. y
21.8 min. es igual a 0.3. halle el valor de k.
El coeficiente Intelectual (IQ) en una determinada población se
distribuye normalmente con una media de 100 y una desviación
estándar de 15.
(a) ¿Qué porcentaje de población tiene un IQ entre 90 y 125?
(b) Si dos personas son elegidos al azar de la población, ¿cuál es
la probabilidad de que ambos tengan el coeficiente intelectual
superior a 125?
(c) El IQ medio de un grupo aleatorio de 25 personas que sufren
de un cierto desorden del cerebro resultó ser 95,2. ¿Es esto
suficiente evidencia, en el nivel de significancia de 0.05, que
las personas que padecen el trastorno tienen, en promedio,
un coeficiente intelectual inferior a la totalidad de la población? Indique su hipótesis nula y su hipótesis alternativa, y
explique su razonamiento.
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1. Dada una distribución normal con = 0 y " = 1, ¿cuál es la probabilidad de que:
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(a) Z sea menor que 1.57?
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(b) Z sea mayor que 1.84? www.aprendomatematicas.com www.aprendomatematicas.com
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(c) Z esté entre 1.57 y 1.84? www.aprendomatematicas.com www.aprendomatematicas.com
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(d) Z sea menor que 1.57 o mayor
que 1.84?
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(e) Z esté entre -1.57 y 1.84?www.aprendomatematicas.com www.aprendomatematicas.com
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(f) Z sea menor que -1.57 o mayor
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(g) Entre cuáles dos valoreswww.aprendomatematicas.com
de Z (distribuidos simétricamente
alrededor de la media)
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estarán contenidos el 68.26% de todos los posibles valores Z. www.aprendomatematicas.com
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(h) ¿Cuál es el valor de Z siwww.aprendomatematicas.com
sólo el 2.5% de todos los posibles
valores de Z son más
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grandes?
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2. Dada una distribución normal
con = 100 y " = 10. ¿Cuál es la
probabilidad de qué:
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(a) X > 75?
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(b) X < 70?
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(c) X < 80 o X > 110?
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(d) el 80% de los valores www.aprendomatematicas.com
estén entre los dos valores X www.aprendomatematicas.com
(simétricamente distribuidos
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slrededor
de
la
media)?
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3. Dada una distribución normal con = 50y " = 4. ¿Cuál es la probabilidad de que:
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(a) X > 43?
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(b) X < 42?
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(c) el 5% de los valores son menores
que X?
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(d) el 60% de los valores www.aprendomatematicas.com
estén entre los dos valores X www.aprendomatematicas.com
(simétricamente distribuidos
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slrededor de la media)?
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4. Una empresa determina que, en una base anual, la distancia recorrida por camión se
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distribuye normalmente con una media de 50,0 mil millas y una desviación estándar de
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12.0 mil millas.
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(a) ¿Qué proporción de camiones se espera que recorran entre 40.0 y 50.0 mil millas en el
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año?
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(b) ¿Qué porcentaje de camiones
se espera que recorran por debajo
de 30.0 o por arriba de
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60.0 mil millas en el año?
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(c) ¿Cuántas millas habrán sido
recorridas por al menos el 80%www.aprendomatematicas.com
de los camiones?
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5. La fuerza de rompimiento www.aprendomatematicas.com
de las bolsas de plástico usadaswww.aprendomatematicas.com
para empacar productos se
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distribuye normalmente con una
media de 5 libras por pulgada
cuadrada y una desviación
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estándar de 1.5 libras por pulgada
cuadrada. ¿Qué proporciónwww.aprendomatematicas.com
de bolsas tienen una fuerza
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de rompimiento de
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(a) menos de 3.17 libras por pulgada
cuadrada?
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(b) al menos 3.6 libras por pulgada
cuadrada?
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(c) entre 5 y 5.5 libras por pulgada
cuadrada?
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(d) ¿Entre cuáles dos valores
simétricamente distribuidas www.aprendomatematicas.com
alrededor de la media se
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encontrarán el 95% de las fuerzas
de rompimiento?
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6. Un análisis estadísico de 1,000
llamadas de larga distancia relizadas
desde las oficinas de
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una
empresa
importadora
indica
que
la
duración
de
estas
llamadas
se distribuye
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normalmente
con
una
media
de
.
=
240
segundos
y
"
=
40
segundos
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(a) ¿Cuál es la probabilida de www.aprendomatematicas.com
que una llamada haya durado menos
de 180 segundos?
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(b) Cuál es la probabilida de que una llamada específica haya durado entre 180 y 300
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segundos?
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(c) ¿Cuál es la probabilida de que una llamada haya durado entre 110 y 180 segundos?
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(d) ¿Cuál es la duración de una llamada en particular si sólo el 1% de todas las llamadas
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son más cortas?
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