= P (Z ) - P (Z ) = P (Z 1 25) P (Z -1 25)= P (Z 1 25) [P (Z 1 25)] = P (Z 1 25) [1- P (Z 1 25)] =
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- Sandra Villanueva Gil
- hace 7 años
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1 El peso en kg de los estudiantes universitarios de una gran ciudad se supone aproximado por una distribución normal con media 60kg y desviación típica 8kg. Se toman 100 muestras aleatorias simples de 64 estudiantes cada una. Se pide: a) la media y la desviación típica de la distribución de la media muestral b) En cuántas de las 100 muestras cabe esperar una media entre 59 y 61 kg? N (60,8) n= 100 muestras de 64 estudiantes χ y de la media muestral 8 8 χ = 60 = = = = 0 8 n b) P (59 χ 61) = P (χ 61) - P (χ 59) = Tipificar = P (Z ) - P (Z ) = P (Z 1 5) P (Z -1 5)= P (Z 1 5) [P (Z 1 5)] = P (Z 1 5) [1- P (Z 1 5)] = = = para 1 muestra Pase 100 muestras habrá estudiantes
2 El tiempo de vida de una clase de depuradoras de agua utilizadas en una planta industrial se distribuye normalmente, con una desviación típica de.000 horas. En un ensayo realizado con una muestra aleatoria de 9 depuradoras, se obtuvieron los siguientes tiempos de vida en miles de horas. 9,5 10 7,5 10,5 16, (a) Hállese un intervalo de confianza al 99% para la vida media de las depurado-ras. (b) Calcúlese el tamaño mínimo que debería tener la muestra, en el caso de admitir un error máximo de 500 horas, con un grado de confianza del 95%. (a) N (, 000) n = 9 / 9,5 10 7,5 10,5 16, = = = = El intervalo de confianza es:(., + ) Para 99% ; =0,01 = 0,005 ; 1 = 0,995 0,9949,57 0,9951,58 =,575 (14000,575, ,575 = (14000, ) = (, (, ) (b) n? 500 h. = 0,05 = 0,05 1 = 0,975 = 1,96. < 500 ; 1,96. < 500 ; < ; 784 < ; > 784 ; n > > 61,46 n = 6
3 El tiempo de espera en minutos de una ventanilla se supone aproximado me-diante una distribución N(, ) con igual a 3 minutos. Se lleva a cabo un muestreo aleatorio simple de 10 individuos y se obtiene que la media muestral del tiempo de espera es de 5 minutos. Determinar un intervalo de confianza del 95% para. De los datos podemos asegurar que la distribución es : N(, ) donde =3 min En numero de individuos de la muestra es n=10 y la media muestral es: X=5 min Mientras no me digan lo contrario, la media de la población µ la podemos considerar _ como la X El intervalo de confianza es ( X Z α n, X + Z α n) Donde la Zα al 95% se obtiene calculando P(Z Z α ) = (1 + 0,95) / = 0,975 Buscamos en los números centrales de la tabla, el valor mas aproximado a 0,975 y al ser exacto, le buscamos la Z que le corresponde Z α = 1,96 y el intervalo de confianza es (5 1,96 3 / 10, 5 + 1,96 3 / 10) En cierta población humana, la media muestral χ de una característica se distribuye mediante una distribución normal. La probabilidad de que χ sea menor o igual que 75 es 0,58 y la de que χ sea mayor que 80 es 0,04. Hallar la media y la desviación típica de χ. (Tamaño muestral n=100). N (χ, ) P (χ 75) = 0,58 P (χ 80) = 0,04 Z= (X χ ) / P(Z (75 χ) / ) = 0,58 P(Z (80 χ) / ) = 0,04 P(Z (80 χ) / ) = 0,96 (75 χ) / = 0, 75 χ = 0, 5 = 1,55 = 5 / 1,55 = 3,6 (80 χ) / = 1,75 80 χ = 1,75
4 75 χ = 0, 3,6 χ = 75 0,645 = 74,355 En una encuesta se pregunta a personas cuántos libros leen al año, obteniéndose una media de 5 libros. Se sabe que la población tiene una distri-bución normal con desviación típica. a) Hallar un intervalo de confianza al 80% para la media poblacional. b) Para garantizar un error de estimación de la media poblacional no superior a 0,5 con un nivel de confianza del 95%, a cuántas personas como mínimo sería necesario entrevistar? n = μ = 5 = 80% a) 0,7995 0,84 P(z < z α/ ) = 0,8 0,845 0,803 0,85 z α/ = 0,845 ( 5 - z α/ ---, 5 + z α/ --- ) = ( 5 0,845, 5 + 0,845 ) = ( 5 0,0169, 5 + 0,0169 ) = ( 4,9831, 5,0169 ) b) 95% 0,9495 1,64 P(z < z α/ ) = 0,95 z α/ 1,645 0,9505 1,65 3,9 Е = z α/ --- ; 0,5 1, ; ; n 1,53 n = 13 0,5
5 En una muestra aleatoria de 56 individuos se ha obtenido una edad media de 17,4 años. Se sabe que a desviación típica de la población normal de la que procede esa muestra es de años. a) Obtenga un intervalo de confianza al 95% para la edad media de la población. b) Cuál debe ser el tamaño mínimo de la muestra para que el correspondiente intervalo de confianza, al 90%, tenga de amplitud a lo sumo 0,5? (PAU JUNIO 007) a) El intervalo de confianza para la media de la población es: χ - Z ά /, χ + Z ά / 1 + 0,95 Para un nivel de confianza del 95%, P(Z ά / ) = = 0,975 Z ά / =1,96. Sustituyendo todos los datos en el intervalo tenemos que el intervalo de confianza para la media es: 17,4 1,96 ; 17,4 +1,96 = (17,155; 17,645) b) La relación entre el nivel de confianza, el error admisible y el tamaño de la muestra es: E = Z ά / Como la amplitud tiene que ser 0,5; el error admisible tiene que ser 0,5. Sustituimos los valores y despejamos: _ 1,645 0,5 = 1,645 = n = (13,16)² = 173,1856 0,5 El tamaño mínimo tiene que ser de 174.
6 En un servicio de atención al cliente, el tiempo de espera hasta recibir atención es una variable normal de media 10 minutos y desviación típica minutos. Se toman muestras aleatorias del tiempo de espera de los clientes que llegan un día concreto. Se pide: a) Cuál es la probabilidad de que el tiempo medio de espera de una muestra de 5 clientes no supere los 9 minutos? b) Cuál es la distribución de la media muestral, si se toman muestras aleatorias de 64 clientes? Especificar sus parámetros. a) las muestras de tamaño n obtenidas en una población de media µ y desviación típica, N (µ, ), se distribuye según una normal N (µ, / ) Con esto, 9 10 P (x < 9) = P (Z < ) = P(Z < -,5) = 1 P( Z <,5) = 1 0,9938 = 0,006 /5 b) Como hemos indicado anteriormente, la distribución de medias maestrales de tamaño 64 se distribuye según la normal N (10, / 64 ) N (10, 0,5) Esto es, una normal de media 10 y desviación típica 0,5. La edad a la que contraen matrimonio los hombres de la Isla Barataria es una variable aleatoria que se puede aproximar por una distribución normal de media 35 años y desviación típica de 5 años. Se elige aleatoriamente una muestra de 100 hombres de dicha isla. Sea χ la media muestral de la edad de casamiento. (a) Cuáles son la media y la varianza de χ? (b) Cuál es la probabilidad de que la edad media de casamiento de la muestra esté comprendida entre 36 y 37 años? (PAU Junio 007) N(35,5) n = χ = 35 = = = _ _ _ P(36 X 37) = P Z = P( Z 4) = P(Z 4) P(Z ) =
7 = = 0 08 La duración de las rosas conservadas en agua en un jarrón es una variable aleatoria que se puede aproximar por una distribución normal con una desviación típica de 10 horas. Se toma una muestra aleatoria simple de 10 rosas y se obtienen las siguientes duraciones (en horas) : 57, 49, 70, 40, 45, 44, 49, 3, 55, 45. Hallar un intervalo de confianza al 95% para la duración media de las rosas. N(µ,10) n= 10 57, 49, 70, 40, 45, 44, 49, 3, 55, χ = = % P(Z < Z ά /) = = = Z ά / = 1 96 El intervalo de confianza es ( χ - Z ά /, χ + Z ά / ) = = ( , ) = (4 4, 54 8) La duración de la batería de cierto modelo de teléfono móvil se puede aproximar por una distribución normal con una desviación típica de 5 meses. Se toma una muestra aleatoria simple de 10 baterías y se obtienen las siguientes duraciones (en meses): 33, 34, 6, 37, 30, 39, 6, 31, 36, 19. Hallar un intervalo de confianza al 95% para la duración media de este modelo de batería. N (µ, 5) n = 10 baterías Duración en meses 33, 34, 6, 37, 30, 39, 6, 31, 36, 19 X i 311 χ = = = El intervalo de confianza es ( χ Z α/ , χ + Z α/ ) Donde Z α/ al 95% se calcula P (Z Z α/ ) = = = Se busca en la tabla y corresponde a Z α/ = ( , ) = (, )
8 10 10 La duración de las llamadas de teléfono, en una oficina comercial, sigue una distribución normal con desviación típica 10 segundos. Se hace una encuesta entre 50 llamadas y a media de duración obtenida en esa muestra es 35 segundos. Calcular el intervalo de confianza al 99% para la duración media de las llamadas. Aquí el intervalo de confianza es ( χ Z α/ [ ], χ + Z α/ [ ] ) 0, Donde n = 50, = 10, α = 0.01, P( Z Z α/ ) = = 0,995 ==> Z α/ = 58 Llevando estos valores a la fórmula del intervalo de confianza: ( , ) El intervalo de confianza es (31 35, 38 65) La edad a la que contraen matrimonio los hombres de la Isla Barataria es una variable aleatoria que se puede aproximar por una distribución normal de media 35 años y desviación tipica de 5 años. Se elige aleatoriamente una muestra de 100 hombres de dicha isla. Sea X la media muestral de la edad de casamiento. (a) Cuáles son la media y la varianza de X? (b) Cuál es la probabilidad de que la edad media de casamiento de la muestra este comprendida entre 36 y 37 años? N ( 35, 5) n=100 _ 5 X = 35 = = = 0, P (36 X 37) = P Z = P ( Z 4) 0,5 0,5 =P (Z 4) P (Z ) = 1 0,977 = 0,8
9 Se sabe que la renta anual de los individuos de una localidad sigue una distribu-ción normal de media desconocida y de desviación típica 0,4 millones. Se ha ob-servado la renta anual de 16 individuos de esa localidad escogidos al azar, y se ha obtenido un valor medio de 1,6 millones de pesetas. Contrástese, a un nivel de sig-nificación del 5%, si la media de la distribución es de 1,45 millones de pesetas. a) Cuáles son las hipótesis nula y la alternativa del contraste? b) Determínese la forma de la región crítica. c) Se acepta la hipótesis nula, con el nivel de significación indicado? a) Hipótesis nula H o : µ = 1,45 En la hipótesis alternativa pueden considerarse dos opciones: [] H i : µ 1,45 (en sentido genérico) [ ] H i : µ > 1,45 (es lo que sugiere que χ = 1,6) b) Para [], la región crítica la constituyen las dos colas: χ < µ - Z α/ /, por la izquierda, y χ > µ + Z α/ /, por la derecha. En nuestro caso: χ < 1,45 1,96 0,4 / 4 y χ > 1,45 + 1,96 0,4 / 4 χ ε (1,334, 1,5676) Para [ ], la región crítica la constituye la cola derecha: χ > µ+ Z α/ / 0,9495 Z α/ = 1,64 P (Z Z α/ ) Z α/ = 1, 645 0,9505 Z α/ = 1,65 En nuestro caso: χ > 1,45 + 1,645 0,4 / 4 χ > 1,5487. χ ε (1,5487, ) c) Tanto en [] como en [ ] hay que rechazar la hipótesis nula, pues 1`6, que ha sido la media obtenida en el muestreo, es mayor que 1`5487, respectivamente. En los dos casos la media muestral cae dentro de la región crítica y no dentro del intervalo de confianza.
10 Se supone que la recaudación diaria de los comercios de un barrio determinada es una variable aleatoria que se puede aproximar por una distribución normal de desviación típica 38. Se ha extraído una muestra de 100 comercios de dicho barrio, obteniéndose que la recaudación diaria media asciende a 148, Calcular: a) El intervalo de confianza para la recaudación diaria media con un nivel de confianza del 99% b) El tamaño muestral mínimo necesario para conseguir, con un nivel de confianza del 95%, un error en la estimación de la recaudación diaria media menor del 17. (PAU Septiembre 007) n 100; X 148; N(,38), y a una confianza del 99% le corresponde un valor critico Za,58. 0,005 0,005 0,99 0,995 Z El intervalo de confianza para la media será: Za Za X. ; X n n = 148,58. ;148, = (1163,37 ; 133,6) b) El nivel de confianza es 1-α = 0,95 y el valor crítico obtenido en ka tabla de distribución Z normal es: 1,96 El error máximo es: Z 38 E. 1, n n n 1, ,6 0,05 0,975 0,95 Z 0,05 0,005 Por tanto, el tamaño de la muestra mínimo debe ser, al menos, de 6 comercios.
11 Un fabricante de electrodomésticos sabe que la media de estos sigue una distribución normal con media = 100 meses y desviación típica = 1 meses. Determínese el mínimo tamaño muestral que garantiza, con una probabilidad del 0,98, que la vida media de los electrodomésticos en dicha muestra se encuentra entre 90 y 110 meses. Como el intervalo 90, 100 = ,100 10, se esta dispuesto a admitir un error máximo de 10 ( 10) con una confianza del 98%. Como / siendo la desviación típica poblacional, / el valor n correspondiente en la tabla normal para una confianza de 1 - y n el tamaño muestral. En nuestro caso para el 98% de confianza ( = 0,0), / =,33 Luego se tiene: 10 > n > La muestra debe contener un mínimo de 8 elementos. n Un investigador afirma que las horas de vuelo de cierto tipo de aviones comerciales se distribuyen normalmente, con una media de horas y una desviación típica de horas. Para comprobar la veracidad de su hipótesis, obtuvo una muestra aleatoria de 4 aviones de distintas compañías aéreas, fuera ya de ser-vicio, y anotó el número de horas de vuelo de cada uno, resultando los siguientes datos (en miles de horas): (a) Plantéense cuáles son las hipótesis nula y alternativa del contraste. b) Realícese el contraste con un nivel de significación del 5 %. N (00000, 0000) muestra: = N(, ) = 0000 horas n = 4 La hipótesis nula / = µ o si ε (a, b) La hipótesis de contraste / µ µ o si (a, b) 1,96 = 5% nivel de confianza 95% = 0,05; = 0,05 P [Z < ; = El intervalo de confianza será: (µ, µ + ) = (00 1,96, ,96 ) = (00 19,6, ,6) = (180,4, 19,6)
12 = 00 (180,4, 19,6) luego hay hipótesis de contraste / µ horas. Una variable aleatoria tiene una distribución normal de media y desviación típica. Si se extraen muestra aleatorias simples de tamaño n, a) Qué distribu-ción tiene la variable aleatoria media muestral? b) Si se toman muestras de tamaño n=4 de una variable aleatoria X con distribución N ( 165,1 ), calcúlese P ( > ) N (, ) n muestra. La tiene una distribución normal a) N (, n ) con la misma y n muestras = n b) n=4 N ( 165, 1 ) N (, 1 4 ) = N (, 6 ) P ( > 173,7 ) tipificar Z = X = ( ,7) / 6 = - 8,7 = - 1,45 P ( Z > -1,45 ) = P ( Z < 1,45 ) = 0,965 Una variable tiene una distribución normal de media y desviación tipica. Si se extraen muestras aleatorias simples de tamaño n: a) que distribución tiene la variable aleatoria media muestral X? b) Si se toman muestras de tamaño n = 4 de una variable aleatoria X con distribución N(165, 1),Calcúlese P( X > 173,7) a) La variable aleatoria muestral X m obtenida de una N(, ) se distribuye como una normal N, n b) Para N(165,1) la distribución de las medias muestrales de tamaño 4 se comportan como una normal N(165,6) 173,7 165 P( X >173,7) = P Z = P(Z > 1,45) = 1 0,965 = 0,0735 6
a. N(19 5, 1 2) P(19 X 21) = P( Z ) = = P = P P = = P P = P = = = El 55 72% no son adecuados.
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