Ejercicios resueltos
|
|
|
- Alejandro Cuenca Ruiz
- hace 9 años
- Vistas:
Transcripción
1 UNIDAD TEMÁTICA 4 Lección 4 VARIABLE ALEATORIA ENUNCIADO 1 Se hacen n lanzamientos independientes con un dado ordinario de 6 lados. Calcula la probabilidad que: (a El mayor de los números obtenidos sea k con k {1, 2,..., 6}. (b El menor de los números obtenidos sea k con k {1, 2,..., 6}. Ω { } Ω ω Ω ({ ϖ }! " #$ " { } % & { } [ ] % [ ] '! ( [ ] { } [ ] { } & * ' + + Página UT4-ER-1
2 UNIDAD TEMÁTICA 4 Lección 5-6 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD ENUNCIADO 1 Según una encuesta el número de personas que contrajeron una determinada enfermedad no contagiosa en un país de 10 millones de habitantes el último año fue de , habiéndose repartido la incidencia de la enfermedad por igual en todo el territorio. Calcula: (a De una familia de 10 personas, la probabilidad de que menos de 2 hayan contraído la enfermedad. (b De un pueblo de personas, al menos 220 hayan contraido la enfermedad. π! "# σ π $#"$ % &' ( * (! +,, -./ / "#4#4! <!! / "#$""" - 56 λ $ 376!!! ! + > $ "# >> $! % ( µ σ $4 ( 89/ "! ( $: σ ( 4$4""4: Página UT4-ER-1
3 ENUNCIADO 2 De una muestra de 2000 personas de una población, 3 han mostrado reacción adversa a un determinado fármaco. (a Estimar la proporción de personas con reacción adversa en dicha población indicando la desviación típica de la estimación. (b En una muestra de 1000 sujetos, cuál es la probabilidad de que exactamente 3 personas muestren reacción adversa?, menos de 2 personas muestren reacción adversa? (c De una muestra de personas, cuál es la probabilidad de que menos de 140 personas reacciones adversamente a dicho fármaco?! !/ π! ""4 4# σ π! ! 5 3 λ 8! 5 & λ! 9/! "$ 4" <! 4 µ > $! 8 ""4 ""4 > $ µ σ ""4 4! 9 / Página UT4-ER-2
4 " $! "! < 4#"! 4 4#"! 4$$## "$# ENUNCIADO 3 Se sabe que la probabilidad de que un estudiante de enseñanza primaria presente escoliosis (curvatura de la espina dorsal es De los siguientes 1875 estudiantes que se revisen en busca de escoliosis: (a Cuál es el número medio de estudiantes que presentan escoliosis? (b Cuál es la desviación estándar? (c Encuentra la probabilidad de que ocho, nueve o 10 estudiantes presenten el problema $;;604#< 1 2!%/! λ # >! -3, λ #4! 9 / 4!! #! 4 $ # 3 8 ENUNCIADO 4 (a Supongamos que los diámetros d de los frascos fabricados por una empresa se distribuyen normalmente con µ cm y σ cm. Se considera que un frasco es defectuoso si d cm o d cm. Hallar el porcentaje de frascos defectuosos fabricados por dicha empresa. (b Supongamos que las 220 erratas de un libro de 200 páginas están distribuidas aleatoriamente por el mismo. Hallar la probabilidad de que una página cualquiera contenga: (1 ninguna errata, (2 no más de 2 erratas, (3 exactamente 2 erratas, (4 2 o más erratas. (c Supongamos que el 1 % de los objetos producidos por una máquina son defectuosos. Hallar la probabilidad de que en una muestra de (1 15 objetos (2 100 objetos, 3 o más sean defectuosos. Página UT4-ER-3
5 (a, ( µ σ 4 # 4 #! $ $ + ( ( ( $ + $ "#"4 (a - 3 5, λ % / 4#4$! (! (! ( "$4 4# $! ( ( < """#0"##$!3 ( - 6! ( λ ( λ ( ( λ λ * (! $4 (! ( 8 5 (! ( ( """404"# 6 #"# Página UT4-ER-4
6 { } { { } } & { } & { } & & { } +, { } & - { } & {. } { }. & { } & { }. { }.. / { } [ ] 0 12 $ / & % $ 0 ENUNCIADO 2 Si Y es una variable aleatoria que sigue una distribución uniforme en [0; 5], cuál es la probabilidad de que ambas raíces de la ecuación sean reales? 4x 2 + 4xY + Y 0 %/ 34 % 5*67 " 57 [ *6 ] 6 Página UT4-ER-2
7 ' 3 %/ % Ω0 ω Ω / & 8& 98&3 ϖ93 ϖ:* 0 + / [ ] [ ] 83 ϖ #3ϖ * 3ϖ#3 ϖ *, % % Ω ω Ω 8& 98&3 ϖ 93 ϖ :* { } { [ ] } { ω 3 ϖ * 3ϖ } { ω 3 ϖ * 3ϖ } ω Ω3ϖ#3 ϖ * ( { } Ω Ω ( ω ϖ ϖ ({ ω ϖ } Ω3 * 3 Ω3 * *, 57 0 ω Ω3 ϖ * 3ϖ ω Ω3 ϖ ({ } { } + 8 ( 3 [ 9 ] 6 6 ENUNCIADO 3 6 * ( Consideremos el experimento (E de tirar dos veces e independientemente un dado y a continuación sumar los resultados obtenidos en cada tirada. Se pide que el alumno: (a Modele el experimento (E como la evaluación de cierta variable aleatoria X definida en cierto espacio probabilístico (Ω, A, P y da valores en cierto espacio de probabilidad (Ω, A. (b Determine en (E la probabilidad de que ocurra el suceso la suma de los resultados obtenidos en cada tirada es par". (c Determine si en (E el suceso los resultados obtenidos en cada tirada del dado son números consecutivos" puede o no ser descrito a partir de los valores que toma la variable aleatoria X. ' ; 0 +% $ / % ; - -<8 % ;!"!# $%& '" Página UT4-ER-3
La distribución de Probabilidad normal, dada por la ecuación:
La distribución de Probabilidad normal, dada por la ecuación: Donde: x = X -, la distancia entre X y en el eje de las X. = la media de la población o universo ( de las X ) fx= La altura de la ordenada
TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
Material de clase n 2 Domingo 13 Junio TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL A medida que n se vuelve más grande, la distribución de las medias muestrales se aproxima a una distribución normal con una media x = µ
EJERCICIOS DE SELECTIVIDAD
EJERCICIOS DE SELECTIVIDAD INFERENCIA 1998 JUNIO OPCIÓN A Un fabricante de electrodomésticos sabe que la vida media de éstos sigue una distribución normal con media μ = 100 meses y desviación típica σ
Prueba Integral Lapso /6
Prueba Integral Lapso 2 009-2 76 - /6 Universidad Nacional Abierta Probabilidad y Estadística I (76) Vicerrectorado Académico Cód. Carrera: 06-20 - 508 Fecha: 2-2 - 2 009 MODELO DE RESPUESTAS Objetivos,
Grado en Ingeniería Informática Estadística Tema 5: Teoría Elemental del Muestreo e Inferencia Paramétrica Ángel Serrano Sánchez de León
Grado en Ingeniería Informática Estadística Tema 5: Teoría Elemental del Muestreo e Inferencia Paramétrica Ángel Serrano Sánchez de León Distribuciones Muestrales 1. Sea una población de 5 números: 2,
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II RESUMEN DE EJERCICIOS DADOS EN CLASES POR: EILEEN JOHANA ARAGONES GENEY DISTRIBUCIONES DOCENTE: JUAN CARLOS VERGARA SCHMALBACH ESTIMACIÓN PRUEBAS DE HIPÓTESIS Grupo
Definición de probabilidad
Tema 5: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL 1. INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD: Definición de probabilidad Repaso de propiedades de conjuntos (Leyes de Morgan) Probabilidad condicionada Teorema de la probabilidad total
Tema 8. Muestreo. Indice
Tema 8. Muestreo Indice 1. Población y muestra.... 2 2. Tipos de muestreos.... 3 3. Distribución muestral de las medias.... 4 4. Distribución muestral de las proporciones.... 6 Apuntes realizados por José
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II RESUMEN DE EJERCICIOS DADOS EN CLASES PARTE I POR: EILEEN JOHANA ARAGONES GENEY DISTRIBUCIONES DOCENTE: JUAN CARLOS V ERGARA SCHMALBACH ESTIMACIÓN PRUEBAS DE HIPÓTESIS
Agro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos
Agro 6998 Conferencia Introducción a los modelos estadísticos mixtos Los modelos estadísticos permiten modelar la respuesta de un estudio experimental u observacional en función de factores (tratamientos,
DISTRIBUCIÓN N BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN N BINOMIAL COMBINACIONES En muchos problemas de probabilidad es necesario conocer el número de maneras en que r objetos pueden seleccionarse de un conjunto de n objetos. A esto se le denomina
a. N(19 5, 1 2) P(19 X 21) = P( Z ) = = P = P P = = P P = P = = = El 55 72% no son adecuados.
El diámetro de los tubos de cartón para un envase ha de estar entre 19 y 21mm. La maquina prepara tubos cuyos diámetros están distribuidos como una manual de media 19 5mm y desviación típica 1 2mm. Qué
Variables Aleatorias. Introducción
Variables Aleatorias Introducción Concepto de variable aleatoria Es conveniente que los resultados de un experimento aleatorio estén expresados numéricamente. Se prueban tres componentes electrónicos,
Discretas. Continuas
UNIDAD 0. DISTRIBUCIÓN TEÓRICA DE PROBABILIDAD Discretas Binomial Distribución Teórica de Probabilidad Poisson Normal Continuas Normal Estándar 0.1. Una distribución de probabilidad es un despliegue de
Álgebra lineal. Curso Tema 5. Hoja 1. Tema 5. PROBABILIDAD. 1. Probabilidad: conceptos fundamentales. Regla de Laplace.
Álgebra lineal. Curso 2007-2008. Tema 5. Hoja 1 Tema 5. PROBABILIDAD. 1. Probabilidad: conceptos fundamentales. Regla de Laplace. 1. Un dado se lanza dos veces. Se pide: (a) Construir el espacio muestral.
Hoja 2 Probabilidad. 1.- Sean Ω un espacio muestral y A P(Ω) una σ-álgebra. Para A A fijado, Además, resolver el ejercicio 3 desde (5.a) y (5.b).
Hoja 2 Probabilidad 1.- Sean Ω un espacio muestral y A P(Ω) una σ-álgebra. Para A A fijado, se define A A = {B Ω : B = A C con C A}. Demostrar que A A P(A) es σ-álgebra. 2.- Sea {A n : n 1} A una sucesión
Modelos de PERT/CPM: Probabilístico
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE CÓMPUTO Modelos de PERT/CPM: Probabilístico M. En C. Eduardo Bustos Farías 1 Existen proyectos con actividades que tienen tiempos inciertos, es decir,
DISTRIBUCIÓN DE POISSON
DISTRIBUCIÓN DE POISSON P O I S S O N Siméon Denis Poisson, (1781-1840), astronauta francés, alumno de Laplace y Lagrange, en Recherchés sur la probabilité des jugements..., un trabajo importante en probabilidad
Teoría de la decisión
1.- Un problema estadístico típico es reflejar la relación entre dos variables, a partir de una serie de Observaciones: Por ejemplo: * peso adulto altura / peso adulto k*altura * relación de la circunferencia
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Junio 2015) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Junio 2015) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos Problema 1 (2 puntos) Se considera el sistema de ecuaciones dependiente del parámetro real a:
Distribuciones de probabilidad discretas
Lind, Douglas; William G. Marchal y Samuel A. Wathen (2012). Estadística aplicada a los negocios y la economía, 15 ed., McGraw Hill, China. Distribuciones de probabilidad discretas Capítulo 6 FVela/ McGraw-Hill/Irwin
SESION 12 LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
SESION LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL I. CONTENIDOS:. La distribución omial.. Variables aleatorias en una distribución omial. 3. Descripciones de la distribución omial. 4. Distribución de Poisson. II. OBJETIVOS:
INFERENCIA DE LA PROPORCIÓN
ESTADISTICA INFERENCIA DE LA PROPORCIÓN DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE PROPORCIONES En una población la proporción de elementos (personas, animales, cosas o entes) que posee una cierta característica es p. En
RELACIÓN DE PROBLEMAS. Distribuciones de probabilidad
RELACIÓN DE PROBLEMAS Distribuciones de probabilidad 1. Se lanzan al aire dos monedas tres veces consecutivas. Sea X la v.a. que representa el número de veces que se obtiene cara en ambas monedas en los
6. VARIABLES ALEATORIAS
6. VARIABLES ALEATORIAS Objetivo Introducir la idea de una variable aleatoria y su distribución y características como media, varianza etc. Bibliografía recomendada Peña y Romo (1997), Capítulo 15. Hasta
GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES
GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES OBJETIVO DEL LABORATORIO El objetivo del presente laboratorio es que el estudiante conozca y que sea capaz de seleccionar y utilizar gráficos de control, para realizar
5 DISTRIBUCIONES BINOMIAL Y DE POISSON
5 DISTRIBUCIONES BINOMIAL Y DE POISSON La repetición sucesiva de n pruebas (ensayos) de BERNOUILLI de modo independiente y manteniendo constante la probabilidad de éxito p da lugar a la variable aleatoria
Tema 5 Algunas distribuciones importantes
Algunas distribuciones importantes 1 Modelo Bernoulli Distribución Bernoulli Se llama experimento de Bernoulli a un experimento con las siguientes características: 1. Se realiza un experimento con dos
= 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)] =
![= 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)] =](/thumbs/52/30362634.jpg "= 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)] =")
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
Unidad 1: Espacio de Probabilidad
Unidad 1: Espacio de Probabilidad 1.1 Espacios de Probabilidad. (1) Breve introducción histórica de las probabilidades (2) Diferencial entre modelos matemáticos deterministicos y probabilísticos (3) Identificar
Distribuciones de probabilidad con la calculadora científica Classwiz FX-570/991 SP XII
Distribuciones de probabilidad con la calculadora científica Classwiz FX-570/99 SP XII José Mª Chacón Íñigo IES Llanes, Sevilla Te explicamos como realizar la operación de distribución de probabilidad
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Septiembre 2014) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Septiembre 2014) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos Problema 1 (2 puntos) Considérese el siguiente sistema de ecuaciones dependiente del parámetro
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Septiembre 2009) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Septiembre 2009) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos Problema 1 (3 puntos) Una carpintería vende paneles de contrachapado de dos tipos A y B.
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Curso 2008-2009
Variables aleatorias. Examen Junio La función de distribución de una variable continua X es de la forma:
TEMA 6: Variables aleatorias Examen Junio 003.- La función de distribución de una variable continua X es de la forma: 3 F ( t) = P( X t) = a + bt ct t, Se sabe que la densidad verifica f(-)=f()=0. [ ]
F (x, y) = no es la función de distribución acumulada de ningún vector aleatorio. b) Mostrar que. { (1 e x )(1 e y ) si x 0, y 0
Probabilidades y Estadística (M) Práctica 5 1 o cuatrimestre 2014 Vectores aleatorios 1. a) Demostrar que la función F (x, y) = 1 e x y si x 0, y 0 0 en caso contrario no es la función de distribución
INECUACIONES Y SISTEMAS DE INECUACIONES LINEALES.
Nombre y apellidos : Materia: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I 2ª entrega Fecha: Curso: 1º BACHILLERATO INSTRUCCIONES: Para la realización del primer examen deberás entregar en un cuaderno
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II
EJERCICIOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA II RESUMEN DE EJERCICIOS DADOS EN CLASES PARTE II POR: EILEEN JOHANA ARAGONES GENEY DISTRIBUCIONES DOCENTE: JUAN CARLOS V ERGARA SCHMALBACH ESTIMACIÓN PRUEBAS DE HIPÓTESIS
JUNIO Opción A
Junio 010 (Prueba Específica) JUNIO 010 Opción A 1.- Discute y resuelve según los distintos valores del parámetro a el siguiente sistema de ecuaciones: a x + a y + az 1 x + a y + z 0.- Una panadería se
SOLUCIÓN REPASO EXAMEN
SOLUCIÓN REPASO EXAMEN 1. El gráfico muestra la distribución de las cargas máximas (toneladas) que soportan ciertos cables producidos por una empresa: 35 30 30 25 n de clables 20 15 15 20 18 11 5 6 0 9,2-9,8
Pruebas de Acceso a las Universidades de Castilla y León
Pruebas de Acceso a las Universidades de Castilla y León MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES EJERCICIO Nº páginas 2 Tablas OPTATIVIDAD: EL ALUMNO DEBERÁ ESCOGER UNA DE LAS DOS OPCIONES Y DESARROLLAR
Distribuciones de Probabilidad
Distribuciones de Probabilidad Variables Aleatorias Ahora se introducirá el concepto de variable aleatoria y luego se introducirán las distribuciones de probabilidad discretas más comunes en la práctica
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Coincidente-Junio 2012) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos
Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Coincidente-Junio 1) Selectividad-Opción A Tiempo: 9 minutos Problema 1 (3 puntos) Dadas las matrices A = x y z y B = 1, se pide: 1 1 3 1 k, X = 1.
LECTURA 01: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I). TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL.
LECTURA 1: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I) TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL PROPIEDADES 1 INTRODUCCION La distribución de probabilidad continua más importante
Edad (en años) Más de 57 Nº de personas
1. Una productora de cine quiere pasar una encuesta por el método de muestreo estratificado entre las 918 personas asistentes a la proyección de una de sus películas. La muestra de tamaño 54 ha de ser
MATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II INSTRUCCIONES Y CRITERIOS GENERALES DE CALIFICACIÓN
UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO MODELO DE EXAMEN CURSO 2014-2015 MATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES
UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD OPCIÓN A
DE 00 OPCIÓN A a) (.5 puntos) Resuelva el siguiente sistema y clasifíquelo atendiendo al número de soluciones: x + y + z = 0 x + 3y z = 17 4x + 5y + z = 17 b) (0.75 puntos) A la vista del resultado anterior,
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7)
TEMA Nº 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: Conocer las características de la distribución normal como distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de
JUNIO Bloque A
Selectividad Junio 009 JUNIO 009 Bloque A 1.- Estudia el siguiente sistema en función del parámetro a. Resuélvelo siempre que sea posible, dejando las soluciones en función de parámetros si fuera necesario.
Teoría de muestras 2º curso de Bachillerato Ciencias Sociales
TEORÍA DE MUESTRAS Índice: 1. Introducción----------------------------------------------------------------------------------------- 2 2. Muestras y población-------------------------------------------------------------------------------
Inferencia estadística Selectividad CCSS Murcia. MasMates.com Colecciones de ejercicios
1. [2014] [EXT-A] Según un informe de una universidad, la edad media de finalización de un determinado grado no supera los 23 años. Sabiendo que la edad de finalización sigue una normal con desviación
ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ
ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ Probabilidad - Período de retorno y riesgo La probabilidad de ocurrencia de un fenómeno en hidrología puede citarse de varias Formas: El
ESTADÍSTICA Y SUS APLICACIONES EN CIENCIAS SOCIALES Práctico 2 Curso 2016
ESTADÍSTICA Y SUS APLICACIONES EN CIENCIAS SOCIALES Práctico 2 Curso 2016 Ejercicio 1 Una empresa de selección de personal llama a 12 postulantes para una entrevista de empleo. Se sabe por experiencia
INFERENCIA ESTADÍSTICA
INFERENCIA ESTADÍSTICA 1. DEFINICIÓN DE INFERENCIA ESTADÍSTICA Llamamos Inferencia Estadística al proceso de sacar conclusiones generales para toda una población a partir del estudio de una muestra, así
Probabilidad 3/1/2010. EVSC 5020: Bioestadística. Qué es probabilidad? Prof. Rafael R. Canales-Pastrana. EVSC 5020: Bioestadística
Probabilidad Prof. Rafael R. Canales-Pastrana 2 Qué es probabilidad? 3 1 Definiciones de Probabilidad La medida del grado de confianza que uno tiene, en que ocurra el acontecimiento. Método axiomático:
ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua
ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:
VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS
VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS M. en C. Juan Carlos Gutiérrez Matus Instituto Politécnico Nacional Primavera 2004 IPN UPIICSA c 2004 Juan C. Gutiérrez Matus Variables Aleatorias Variables Aleatorias Definición:
Cálculo de Probabilidades II Preguntas Tema 1
Cálculo de Probabilidades II Preguntas Tema 1 1. Suponga que un experimento consiste en lanzar un par de dados, Sea X El número máximo de los puntos obtenidos y Y Suma de los puntos obtenidos. Obtenga
Capítulo 6: Variable Aleatoria Bidimensional
Capítulo 6: Variable Aleatoria Bidimensional Cuando introducíamos el concepto de variable aleatoria unidimensional, decíamos que se pretendía modelizar los resultados de un experimento aleatorio en el
Tiempo completo Tiempo parcial Total Mujeres Hombres Total
ASIGNACION DE ROBABILIDAD A manera de introducción al tema analicemos las diferencias entre eventos mutuamente excluyentes, no mutuamente excluyentes, dependientes e independientes. Ejemplo : En un grupo
Puntuación Z ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN I. L.A. y M.C.E. Emma Linda Diez Knoth
1 Puntuación Z ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN I Qué es la Puntuación Z? 2 Los puntajes Z son transformaciones que se pueden hacer a los valores o puntuaciones de una distribución normal, con el propósito
Inferencia estadística Selectividad CCSS Castilla-La Mancha. MasMates.com Colecciones de ejercicios
1. [2014] [EXT-A] Para el estudio de la polución del aire, se mide la concentración de dióxido de nitrógeno por metro cúbico. Se sabe que en los meses de invierno en una ciudad española, la concentración
Estadística para la toma de decisiones
Estadística para la toma de decisiones ESTADÍSTICA PARA LA TOMA DE DECISIONES. 1 Sesión No. 7 Nombre: Distribuciones de probabilidad para variables continúas. Objetivo Al término de la sesión el estudiante
Espacio muestral. Operaciones con sucesos
Matemáticas CCSS. 1º Bachiller Tema 12. Probabilidad Espacio muestral. Operaciones con sucesos 1. Determina el espacio muestral de los siguientes experimentos a) Lanzar una moneda y anotar el resultado
= -6 0 A-1 A -1 = 1 A A = A d t Ad A-1 = X = A d = -5 2 A-1 =
www.clasesalacarta.com.- Universidad de Castilla la Mancha PAU/LOGSE Reserva-2 2.0 Opción A RESERVA _ 2 _ 20 a) Despeja la matriz X en la siguiente ecuación matricial: I - 2X + XA = B, suponiendo que todas
OPCIÓN A. La empresa A (x) tiene 30 trabajadores, la B (y) 20 trabajadores y la C (z) 13 trabajadores.
PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD PARA EL ALUMNADO DE BACHILLERATO. 159 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES. JUNIO 16 EXAMEN RESUELTO POR JAVIER SUÁREZ CABALLERO (@javiersc9) OBSERVACIONES IMPORTANTES:
Otra característica poblacional de interés es la varianza de la población, 2, y su raíz cuadrada, la desviación estándar de la población,. La varianza
CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN. Una pregunta práctica en gran parte de la investigación de mercado tiene que ver con el tamaño de la muestra. La encuesta, en principio, no puede ser aplicada sin conocer
Probabilidad Condicional
Cómo actualizar la probabilidad de un evento dado que ha sucedido otro? o Cómo cambia la probabilidad de un evento cuando se sabe que otro evento ha ocurrido? Ejemplo: Una persona tiene un billete de lotería
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras
Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Curso 2008-2009
Propuesta A B = M = (
Pruebas de Acceso a Enseñanzas Universitarias Oficiales de Grado (016) Materia: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II El alumno deberá contestar a una de las dos opciones propuestas A ó B. Se
Variables aleatorias
Variables aleatorias DEFINICIÓN En temas anteriores, se han estudiado las variables estadísticas, que representaban el conjunto de resultados observados al realizar un experimento aleatorio, presentando
TAMAÑO DE MUESTRA EN LA ESTIMACIÓN DE LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN
TAMAÑO DE MUESTRA EN LA ESTIMACIÓN DE LA MEDIA DE UNA POBLACIÓN En este artículo, se trata de explicar una metodología estadística sencilla y sobre todo práctica, para la estimación del tamaño de muestra
Hoja 6: Estadística descriptiva
Hoja : Estadística descriptiva Hoja : Estadística descriptiva May Dada la siguiente distribución de frecuencias, halle: a) la mediana; b) la media. Número (x) Frecuencia (y) May De enero a septiembre la
Distribuciones de probabilidad multivariadas
Capítulo 3 Distribuciones de probabilidad multivariadas Sobre un dado espacio muestral podemos definir diferentes variables aleatorias. Por ejemplo, en un experimento binomial, X 1 podría ser la variable
Objetivos. Aprender a construir gráficos p y/o np. Aprender a construir gráficos c y u. Cuando usarlos. Epígrafes
Objetivos Aprender a construir gráficos p y/o np. Aprender a construir gráficos c y u. Cuando usarlos Epígrafes Introducción a los Gráficos p, np. Interpretación Gráficos c y u. Interpretación 2-1 Gráfico
UNIDAD 6. Estadística
Matemática UNIDAD 6. Estadística 2 Medio GUÍA N 1 MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA DATOS NO AGRUPADOS ACTIVIDAD Consideremos los siguientes conjuntos de valores referidos a las edades de los jugadores de dos
Profesor: Fernando Ureña Portero
Curso 13-14 1.-Los puntos A(1,3,1) y B(2,1,3) son vértices consecutivos de un cuadrado. Los otros dos vértices pertenecen a una recta r que pasa por el punto P(2,7,0). a) (3p) Hallar la ecuación de la
Variable Aleatoria. Relación de problemas 6
Relación de problemas 6 Variable Aleatoria. Consideremos el experimento aleatorio consistente en lanzar dos dados equilibrados y observar el número máximo de los dos números obtenidos en ellos. Si X es
Problemas de Geometría Analítica del Espacio
1) Dados los vectores u(4, 4, 8), v( 2,, 5), w(3, 5, 8) y a(22,, 11). Hallar los valores de x, y, z que verifican la combinación lineal a = x u + y v + z w. 2) Dados los vectores a( 5, 19, n) y b( h, 3,
Probabilidad II Algunas distribuciones notables. Antonio Cuevas Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid
Probabilidad II Algunas distribuciones notables Antonio Cuevas Departamento de Matemáticas Universidad Autónoma de Madrid La distribución normal f (x; µ, σ) = 1 σ 2π e 1 2( x µ σ ) 2, x R, µ R, σ > 0 E(X
Definición: Se llama variable aleatoria a toda función X que asigna a c/u de los elementos del espacio muestral S, un número Real X(s).
VARIABLE ALEATORIA Definición: Se llama variable aleatoria a toda función X que asigna a c/u de los elementos del espacio muestral S, un número Real X(s). X : S S s s X () s X(s) Rx Rx es el recorrido
ESTRUCTURA DEL EXAMEN DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II PARA ALUMNOS DE BACHILLERATO
ESTRUCTURA DEL EXAMEN DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II PARA ALUMNOS DE BACHILLERATO El examen presentará dos opciones diferentes entre las que el alumno deberá elegir una y responder
4. NÚMEROS PSEUDOALEATORIOS.
4. NÚMEROS PSEUDOALEATORIOS. En los experimentos de simulación es necesario generar valores para las variables aleatorias representadas estas por medio de distribuciones de probabilidad. Para poder generar
ESTADÍSTICA I, curso Problemas Tema 4
ESTADÍSTICA I, curso 007-008 Problemas Tema 4 1. En un problema de una prueba aplicada a niños pequeños se les pide que hagan corresponder tres dibujos de animales con la palabra que identifica a ese animal.
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
GUÍA PARA EL TERCER PARCIAL DE ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD II 1 DISTRIBUCIÓN DE MEDIAS. UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO COLEGIO DE CIENCIAS Y HUMANIDADES ACADEMIA DE MATEMÁTICAS Toda cosa grande,
Grupo 23 Semestre Segundo examen parcial
Probabilidad Grupo 23 Semestre 2015-2 Segundo examen parcial La tabla siguiente presenta 20 postulados, algunos de los cuales son verdaderos y otros son falsos. Analiza detenidamente cada postulado y elige
APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES
IES Fco Ayala de Granada Sobrantes 2009 (Modelo 3 Junio) Enunciado Germán-Jesús Rubio Luna e) Si obtiene resultados directamente con la calculadora, explique con detalle los pasos necesarios para su obtención
Distribución Chi (o Ji) cuadrada (χ( 2 )
Distribución Chi (o Ji) cuadrada (χ( 2 ) PEARSON, KARL. On the Criterion that a Given System of Deviations from the Probable in the Case of a Correlated System of Variables is such that it Can Reasonably
Relación 1. Sucesos y probabilidad. Probabilidad condicionada.
Relación. Sucesos y probabilidad. Probabilidad condicionada.. Sean A, B y C tres sucesos cualesquiera. Determine expresiones para los siguientes sucesos: Ocurre sólo A. Ocurren A y B pero no C. c) Ocurren
Objetivos. Epígrafes 3-1. Francisco José García Álvarez
Objetivos Entender el concepto de variabilidad natural de un procesos Comprender la necesidad de los gráficos de control Aprender a diferenciar los tipos de gráficos de control y conocer sus limitaciones.
ESTRUCTURA DE LINEAS DE ESPERA
ESTRUCTURA DE LINEAS DE ESPERA La teoría de las colas es el estudio de líneas de espera. Cuatro características de un sistema de la formación de colas o líneas de espera son: la manera en que los clientes
Problemas de repaso. 2. Sabiendo que los puntos P, Q y R están sobre una circunferencia de centro C, determina la medida del ángulo P RQ de la figura.
Matemáticas II Magisterio (rimaria) urso 2014-2015 1. alcula la medida del ángulo a de la figura. roblemas de repaso 116 105 a Sol: a = 49. 2. Sabiendo que los puntos, y R están sobre una circunferencia
GRUPO A GRUPO B Total = 225 Total = 250. Medidas de tendencia central.
Medidas de dispersión o variabilidad Tema 5 Profesor Tevni Grajales G. A dos grupos diferentes de estudiantes se les preguntó cuánto deseaban pagar como cuotas de graduación. En ambos casos el promedio
UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID
UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO Curso 2015-2016 MATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II INSTRUCCIONES
CÁLCULO DE PROBABILIDADES
CÁLCULO DE PROBABILIDADES 1. Regla de Laplace. Ejercicio 1. (2005) Ejercicio 2. (2004) María y Laura idean el siguiente juego: cada una lanza un dado, si en los dos dados sale el mismo número, gana Laura;
Tema 4. Probabilidad Condicionada
Tema 4. Probabilidad Condicionada Presentación y Objetivos. En este tema se dan reglas para actualizar una probabilidad determinada en situaciones en las que se dispone de información adicional. Para ello
ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada.
ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. Aquí se exponen técnicas de cálculo que son utilizados en los procedimientos de los modelos
Tabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ 2 conocida: Suponga que X 1, X 2,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ 2 )
Test de Hipótesis II Tabla de Test de Hipótesis ( Caso: Una muestra ) A. Test para µ con σ conocida: Suponga que X, X,, X n, es una m.a.(n) desde N( µ, σ ) Estadística de Prueba X - μ Z 0 = σ / n ~ N(0,)
TALLER 3 ESTADISTICA I
TALLER 3 ESTADISTICA I Profesor: Giovany Babativa 1. Un experimento consiste en lanzar un par de dados corrientes. Sea la variable aleatoria X la suma de los dos números. a. Determine el espacio muestral