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UNIDAD 4. OBJETIVOS DE LA UNIDAD QUE EL ALUMNO SEA CAPAZ DE:

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Presentación del tema: "UNIDAD 4. OBJETIVOS DE LA UNIDAD QUE EL ALUMNO SEA CAPAZ DE:"— Transcripción de la presentación:

1 UNIDAD 4

2 OBJETIVOS DE LA UNIDAD QUE EL ALUMNO SEA CAPAZ DE:

3 1.- ENUMERAR LAS CARACTERISTICAS DE LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD NORMAL DEFINIR Y CALCULAR VALORES Z PARAMETROS DE LA DISTRIBUCION NORMAL Y NORMAL ESTANDARIZADA DETERMINAR LA PROBABILIDAD DE QUE UN VALOR DE LA VARIABLE ALEATORIA SE ENCUENTRE ENTRE DOS PUNTOS EN UNA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD NORMAL DETERMINAR LA PROBABILIDAD DE QUE UN VALOR DE LA VARIABLE ALEATORIA SE ENCUENTRE SOBRE (O DEBAJO) DE UN PUNTO EN UNA DISTRIBUCION NORMAL ENCONTRAR EL VALOR O LOS VALORES DE LA VARIABLE ALEATORIA CONOCIENDO LA PROBABILIDAD DEL AREA DE LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD NORMAL APLICAR LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD NORMAL PARA APROXIMAR LA DISTRIBUCION BINOMIAL USAR EL PLANO DE DISTRIBUCION NORMAL PARA DETERMINAR SI UN CONJUNTO DE DATOS SE DISTRIBUYE NORMALMENTE.-

4 DIST DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD PARA VARIALES ALEATORIAS CONTINUAS

5 Cuando una variable aleatoria X es discreta, se puede asignar una probabilidad positiva a cada valor que puede tomar X y obtener la distribución de probabilidad para X.- La suma de todas las probabilidades asociadas con los valores diferentes de X es 1.- Sin embargo, no todos los experimentos producen variables aleatorias que son discretas.- Las variables aleatorias continuas, como la altura, peso, montos de ventas de un comercio, sueldo de los empleados, tiempo de realización de una tarea, velocidad de un automóvil, tiempo de vida de una lámpara, etc, pueden asumir la cantidad infinita de valores que correspondan a los puntos en un intervalo de la recta.- Si se intenta asignar una probabilidad positiva a cada uno de estos incontables valores, las probabilidades ya no sumaran 1, como las variables aleatorias discretas.-

6 Por consiguiente, se debe usar un método diferente para generar la distribución de probabilidad de una variable aleatoria continua.- Suponga que tiene un conjunto de mediciones para una variable aleatoria continua y elabora un histograma de frecuencias relativas para describir su distribución.- Para un pequeño número de mediciones, podría usar un número pequeño de clases (intervalos); entonces a medida que se reúnan más y más mediciones, se podrán usar más clases y se puede reducir la amplitud de las clases.- El contorno del histograma cambia ligeramente, por lo general, se vuelve menos irregular, como vemos en la Figura Cuando el número de mediciones se vuelve muy grande y se reducen las amplitudes de clase, el histograma de frecuencias relativas aparece cada vez más como la curva uniforme mostrada en la Figura 4.1 (d).-

7 Esta curva uniforme describe la distribución de probabilidad de la variable aleatoria continua.- Figura 4.1 a) b)

8 c) d)

9 ¿Cómo se puede crear un modelo para esta distribución de probabilidad?.- Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor de un número infinito de valores en la recta real, algo así como el número infinito de granos de arena en una playa.- La distribución de probabilidad se crea al distribuir una unidad de probabilidad a lo largo de la recta, así como se podría distribuir un puño de arena.- La probabilidad - granos de arena o mediciones -, se apilará en ciertos lugares y el resultado es la distribución de probabilidad que se muestra en la Figura La densidad de la probabilidad, que varia con X, se puede describir mediante un fórmula matemática f (x), llamada distribución de probabilidad o función de densidad de probabilidad para la variable aleatoria X continua.-

10 ab La distribución de probabilidad f (x): P ( a < X < b) es igual al área sombreada bajo la curva.- x Figura 4.2 función de densidad f (x)

11 Varias propiedades importantes de las distribuciones de probabilidad continua se asemejan a las de las distribuciones discretas.- Así como la suma de probabilidades discretas (o la suma de las frecuencias relativas ) es igual a 1, y la probabilidad de que X se encuentre en un cierto intervalo se puede encontrar al sumar las probabilidades de ese intervalo, las distribuciones de probabilidad continua tienen las siguientes características que se enumeran a continuación: El área bajo la curva en una distribución de probabilidad continua es igual a 1.- El área bajo la curva en una distribución de probabilidad continua es igual a 1.- La probabilidad de que x se encuentre en un intervalo particular; por ejemplo de a a b. es igual al área bajo la curva entre dos puntos a y b.- Esto es el área sombreada en la Figura 4.2.-La probabilidad de que x se encuentre en un intervalo particular; por ejemplo de a a b. es igual al área bajo la curva entre dos puntos a y b.- Esto es el área sombreada en la Figura 4.2.-

12 Hay también una diferencia importante entre las variables aleatorias discretas y continua.- Considere la probabilidad de que X sea igual a algún valor particular, por ejemplo a).- Puesto que no hay área sobre un solo punto; por ejemplo x = a, en la distribución de probabilidad para una variable aleatoria continua, nuestra definición implica que la probabilidad es 0.- Entonces: P (x = a) = 0 para variable aleatoria continua.- P (x = a) = 0 para variable aleatoria continua.- Esto implica que P (x a) = P (x> a) yEsto implica que P (x a) = P (x> a) y P (x a) = P( x< a) P (x a) = P( x< a) Esto no es cierto en lo general para las variables aleatorias discretas.-Esto no es cierto en lo general para las variables aleatorias discretas.-

13 ¿Cómo se elige el modelo, es decir, la distribución de probabilidad f(x), apropiada para un experimento dado?.- Se dispone de muchos tipos de curvas continuas para el modelado.- Algunas tienen forma de campana, como la de la Figura 4.1 (d), pero otras no.- Por lo general, intente elegir un modelo que cumpla con estos criterios: Que se ajuste al conjunto acumulado de datos.- Que permita hacer las mejores inferencias posibles usando los datos.-

14 Es posible que el modelo no siempre se ajuste perfectamente a la situación experimental, pero se debe intentar elegir el modelo que se ajuste lo mejor posible al histograma de frecuencia relativa de la población.- Cuanto más se aproxime el modelo a la realidad, mejores serán las inferencias.- Afortunadamente, muchas variables aleatorias continuas tienen distribuciones de frecuencias en forma de campana, como los datos de la Figura 4.1 (d).- La distribución de probabilidad normal proporciona un buen modelo para describir este tipo de datos.- Esta distribución de probabilidad es la que veremos a continuación.-

15 LA DISTRIBUCION NORMAL LA

16 Dentro de las distribuciones de probabilidad continuas, tenemos la distribución normal que es una de las más importante de la estadística. La importancia no se debe a su forma ya que muchas distribuciones tienen esa forma y no se distribuyen normalmente.- La distribución normal tiene una serie de propiedades matemáticas que la hace tan deseable, que muchos de los profesionales que se dedican a la investigación y otros que no, han solucionado situaciones técnicas solo con suponer que las observaciones de la población se distribuyen normalmente.- Fue descubierta por el matemático francés De Moivre en Desafortunadamente su trabajo se perdió por algún tiempo y Karl Gauss desarrollo, de manera independiente, la distribución normal casi cien años después, y son los trabajos que más se dieron a conocer, de allí que se la conozca como la Distribución Normal de Gauss.-

17 La distribución de probabilidad normal se utiliza muy a menudo en economía, en las aplicaciones empresariales y en todas las ciencias.- Son muchas las razones por la que se la usa frecuentemente: 1) La distribución normal es una aproximación muy buena de las distribuciones de probabilidad de una amplia variedad de variables aleatorias continuas.- Por ejemplo; a) La distribuciones de las piezas y el peso de los paquetes de alimentos siguen una distribución normal, por lo que tiene muchas aplicaciones en el control de calidad.- b) Las ventas o la producción a menudo siguen una distribución normal, por lo que tiene una gran cantidad de aplicación en el marketing y en la gestión de la producción.-

18 c) Las pautas de los precios de las acciones y de los bonos a menudo se analizan utilizando la distribución normal en grandes modelos informáticos de contratación financiera.- Los modelos económicos utilizan la distribución normal para algunas medidas económicas.- 2) Las distribuciones de las medias muestrales siguen una distribución normal, si el tamaño de la muestra es grande.- 3)El calculo de probabilidad es directo y muy ingenioso.- 4) La razón mas importante es que la distribución normal ha llevado a tomar muy buenas decisiones empresariales en algunas aplicaciones.-

19 Para poder usarse la distribución normal para calcular probabilidades es necesario conocer sus características principales.- Estas son: 1.- Tiene forma de campana y esta centrada en el valor de la media poblacional, µ.- Por ejemplo si µ = 70, será:

20 2.- Su función de densidad es, Donde, µ es la media poblacional.- Donde, µ es la media poblacional.- σ es la desviación estándar de la población.- σ es la desviación estándar de la población.- π, la constante 3, π, la constante 3, e la constante 2,71282 (base del logaritmo neperiano).- e la constante 2,71282 (base del logaritmo neperiano).-

21 3.- El área total comprendida bajo la curva y por encima del eje horizontal es igual a 1,00 de probabilidad La distribución es simétrica respecto a su media, es decir que la media es igual a la mediana y al modo.- Tenemos un 50 % de probabilidad a cada lado.- 5.-La distancia que hay desde el punto de inflexión de la curva, que es donde deja de ser cóncava hacia abajo y empieza a ser cóncava hacia arriba, hasta una perpendicular levantada sobre la media es igual a ± 1 σ La curva de la distribución normal se extiende de - a La curva de la distribución normal se extiende de - a Es asintótica al eje de abscisa X, la curva se extiende sobre el pero nunca llega a tocarlo.-

22 8.- La distribución normal es realmente una familia de distribuciones, como sus parámetros son la media µ y la desviación estándar σ, para cada valor diferentes de ellos existe una distribución normal.- Si tenemos iguales σ pero distintos µ será: xixixixi μ1μ1μ1μ1 μ2μ2μ2μ2 μ3μ3μ3μ3 xixixixi xixixixi

23 Para igual medias μ 1 = μ 2 = μ 3 pero distintos σ, tendremos: μ xixixixi

24 9.- La regla empírica establecía que : El área comprendida entre µ ± 1 σ es igual al 68 % de probabilidad.- El área comprendida entre µ ± 2 σ es igual al 95 % de probabilidad.- El área comprendida entre µ ± 3 σ es igual al 99 % de probabilidad.-

25

26 10.- Función de acumulación de la distribución normal.- Supongamos que X es una variable aleatoria normal de media μ y de variancia σ², en este caso la función de acumulación es: F (x) = P ( X x) Entonces: Podemos calcular: P (X a) = F (a) P (X b) = 1 – F(b) P ( a X b)= F(b) – F(a) 40,0055,0070,0085,00100,00 Variable 0,00 0,02 0,03 0,05 0,07 Normal(70,36): p(evento)=0,6827 ab

27 LA DISTRIBUCION NORMAL ESTANDARIZADA

28 Se caracteriza por tener de parámetro una media = 0 y una desviación típica = 1. Las probabilidades de sus áreas están tabuladas, lo que agiliza enormemente el cálculo, Simbolizamos a la variable aleatoria estandarizada con Z.- Cuando en una investigación, la variable de interés está normalmente distribuida o por lo menos aproximadamente, utilizamos en su análisis el conocimiento que tenemos de la distribución normal, es decir que si una variable aleatoria X, se distribuye normalmente con media y desviación típica, podemos calcular probabilidades aplicando la normal estandarizada. Para ello debemos transformar los valores de la variable X, en valores de la variable aleatoria estandarizada Z con =0 y = 1. La transformación en valores estándar Z, lo hacemos por medio de la formula: X i - X i - Z = Z =

29 La distribución normal estandarizada, será: Una vez que hemos estandarizados los valores que toma la variable aleatoria X, podemos buscar la probabilidad del área establecido, usando la tabla de John Freund y Willians J, como veremos en la práctica o usar un programa estadístico de computación.- A continuación explicaremos como se usa la tabla.- Para ello, es importante entender el cabezal de la misma, ya que me dice a que área corresponde los valores de probabilidad que están dentro del cuerpo de la misma.- Z , Variable 0,00 0,40 Función de densidad

30 La tabla para valores negativos de Z, me da probabilidad de áreas que van de - a valores negativos de Z, -5,00-2,500,002,505,00

31 Z0,000,010,020,030,040,050,060,070,080,09 -3,40,0003 0, ,30,0005 0,0004 0, ,20,00070,0006 0, ,10,00100,0009 0,0008 0, ,00,0013 0,0012 0,0011 0, ,90,00190,0018 0,00170,0016 0,0015 0, ,80,00260,00250,00240,0023 0,00220,0021 0,00200, ,70,00350,00340,00330,00320,00310,00300,00290,00280,00270, ,60,00470,00450,00440,00430,00410,00400,00390,00380,00370, ,50,00620,00600,00590,00570,00550,00540,00520,00510,00490, ,40,00820,00800,00780,00750,00730,00710,00690,00680,00660, ,30,01070,01040,01020,00990,00960,00940,00910,00890,00870, ,20,01390,01360,01320,01290,01250,01220,01190,01160,01130, ,10,01790,01740,01700,01660,01600,01580,01540,01500,01460, ,00,02280,02220,02170,02120,02070,02020,01970,01920,01880, ,90,02870,02810,02740,02680,02620,02560,02500,02440,02390,0233

32 La tabla para valores positivos de Z, me da probabilidad de áreas que van de - a valores positivo de Z, -5,00-3,33-1,670,001,673,335,00 Variable

33 Z0,000,010,020,030,040,050,060,070,080,09 0,00,50000,50400,50800,51200,51600,51990,52390,52790,53190,5359 0,10,53980,54380,54780,55170,55570,55960,56360,56750,57140,5753 0,20,57930,58320,58710,59100,59480,59870,60260,60640,61030,6141 0,30,61790,62170,62550,62930,63310,63680,64060,64430,64800,6517 0,40,65540,65910,66280,66640,67000,67360,67720,68080,68440,6879 0,50,69150,69500,69850,70190,70540,70880,71230,71570,71900,7224 0,60,72570,72910,73240,73570,73890,74220,74540,74860,75170,7549 0,70,75800,76110,76420,76730,77040,77340,77640,77940,78230,7852 0,80,78810,79100,79390,79670,79950,80230,80510,80780,81060,8133 0,90,81590,81860,82120,82380,82640,82890,83150,83400,83650,8389 1,00,84130,84380,84610,84850,85080,85310,85540,85770,85990,8621 1,10,86430,86650,86860,87080,87290,87490,87700,87900,88100,8830 1,20,88490,88690,88880,89070,89250,89440,89620,89800,89970,9015 1,30,90320,90490,90660,90820,90990,91150,91310,91470,91620,9177 1,40,91920,92070,92220,92360,92510,92650,92790,92920,93060,9319 1,50,93320,93450,93570,93700,93820,93940,94060,94180,94290,9441 1,60,94520,94630,94740,94840,94950,95050,95150,95250,95350,9545 1,70,95540,95640,95730,95820,95910,95990,96080,96160,96250,9633 1,80,96410,96490,96560,96640,96710,96780,96860,96930,96990,9706 1,90,97130,97190,97260,97320,97380,97440,97500,97560,97610,9767 2,00,97720,97780,97830,97880,97930,97980,98030,98080,98120,9817 2,10,98210,98260,98300,98340,98380,98420,98460,98500,98540,9857

34 Supongamos que una empresa del Parque Industrial tiene 1200 empleados en áreas de producción.- Se sabe que los salarios por quincena se distribuyen normalmente con una media µ = 300 $ y una desviación estándar σ = 20 $.- Se necesita hacer un trabajo especial y se decide seleccionar de entre esos obreros a uno.- Cuál es la probabilidad de que este cobre: Veremos el uso de la distribución normal mediante un ejemplo.-

35 a)Más de 340 $.- b)b) Menos de 289 $.- c) Entre 300 y 330 $.- d) Entre 285 y 300 $.- e) Entre 305 y 330 $.- f) Entre 275 y 292 $.- g) Menos de 328 $.- h) Mas de 276 $.- i) Entre 268 y 358 $.- j) Menos de 273 $ o mas de 321 $.- Solución

36 a) Más de 340$ ,0Z P (X 340) = P ( Z 2,0) = 1 - F ( 2,0) = = 1 - 0,9772 = 0,0228 = 1 - 0,9772 = 0,0228 2,28 % 2,28 % X

37 b)Menos de 289$.- P (X 289) = P ( Z - 0,55) = F ( - 0,55) = 0, % 29 % - 0, Z X

38 c) Entre 300 y 330 $.- P (300 X 330) = P ( 0 Z 1,5) = = F (1,50) - 0,50 = 0, % = F (1,50) - 0,50 = 0, % 330 1, Z X

39 d) Entre 285 y 300 $.- P ( 285 X 300) = P ( - 0,75 Z 0) = = 0,50 - F ( - 0,75) = = 0,50 - F ( - 0,75) = = 0,50 - 0,2266 = 0, % = 0,50 - 0,2266 = 0, % , Z X

40 e) Entre 305 y 330 $.- P (305 X 330) = P ( 0,25 Z 1,5) = = F (1,5) - F (0,25) = = F (1,5) - F (0,25) = = 0, ,5987 = 0,3345 = 0, ,5987 = 0, ,45 % 33,45 % 305 0, , Z X

41 f) Entre 275 y 292 $. P ( 275 X 292) = P (- 1,25 Z - 0,4) = = F ( - 0,4) - F ( - 1,25) = = F ( - 0,4) - F ( - 1,25) = = 0, ,1251 = = 0, ,1251 = = 0, % = 0, % ,25 - 0, Z X

42 g) Menos de 328 $.- P ( X 328) = P ( Z 1,4) = F (1,4) = = % = % 328 1, Z X 1, Z X

43 h) Más de 276 $.- - 1,2 276 P ( X 276) = P ( Z - 1,2) = 1 - F (- 1,2) = = 1 - 0,1151 = 0,8849 = 1 - 0,1151 = 0, ,49 % 88,49 % Z X

44 i)Entre 268 y 358 $.- P ( 268 X 358) = P ( - 1,6 Z 2,9) = = F (2,9) - F ( - 1,6) = = F (2,9) - F ( - 1,6) = = 0, ,0548 = 0,9433 = 0, ,0548 = 0, % 94 % , , Z X

45 j) Menos de 273$ o más de 321$ P ( X 273) + P (X 321) = P ( Z - 1,35) + P ( Z 1,05) = = F ( - 1,35) + { 1- F (1,05)} = 0, ( 1 - 0,8531) = = 0, ,1469 = 0, % , ,05 300X Z

46 OTROS USOS DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL.-

47 Recordemos que la distribución Z, normal estandarizada, nos expresa la desviación de una observación con respecto a su media expresada en unidades de la desviación estándar Si se desea comparar el desempeño de un alumno por ejemplo en un Parcial de Estadística respecto a su grupo, conviene transformar su puntaje a valores Z.- Si usted saco 70 puntos y el promedio del grupo fue 60 puntos con una σ = 5 puntos, al levarlo a valor Z será: Z = = 2,0 Z = = 2,0 5 Esto nos indica que usted esta colocado a 2 desviaciones del por encima del alumno con puntaje promedio.-

48 2.- Siguiendo con las notas del Parcial de Estadística, supongamos que la cantidad de alumnos sean 200 los que rindieron.- Nos preguntamos cuantos alumnos sacaron menos de 70 puntos.- P ( X 70) = P ( Z 2,0) = F (2,0) = 0,9772 P ( X 70) = P ( Z 2,0) = F (2,0) = 0,9772 0,9772 * 200 = 190, alumnos.- 0,9772 * 200 = 190, alumnos ,00 X Z

49 3.- Como determinamos un valor de la variable aleatoria X, conociendo los valores de probabilidad.- Supongamos seguir analizando las notas del parcial de Estadística.- Ahora nos preguntamos, ¿Cuál es el puntaje del parcial que deja tras de el, el 80 % de los alumnos, si sabemos que las notas se distribuyen normalmente con una media µ = 60 puntos y una σ = 5 puntos?.- 80% 80% Despejamos de la fórmula del Z al valor de X, y nos queda: X i = µ + Z * σ = ,84 * 5 = 64,2 64 puntos X i = µ + Z * σ = ,84 * 5 = 64,2 64 puntos El 80% de los alumnos sacaron 64 puntos o menos.- El 80% de los alumnos sacaron 64 puntos o menos.- 60 X 0,84 Z0

50 EJERCICIO PARA HACER EN CLASE Un empresario del calzado dice pagar muy bien a sus empleados ya que paga un salario promedio de 8,0$ por hora y una desviación estándar de 3,2$ por hora.- Los montos se distribuyen normalmente y la empresa tiene 400 empleados.- a) Que porcentaje de empleados cobran entre 6,5 y 10,0 $ por horas.- b) Cuantos empleados cobran más de 10,5$ por horas de trabajo.- c) Que porcentaje de empleados cobra menos de 12,5 $ por horas de trabajo.-

51 d) Que porcentaje de empleados cobra menos de 4,80 $ por horas de trabajo.- e) Cuantos empleados cobran entre 9,5 y 13,5 $ por horas de trabajo.- f) Que porcentaje de empleados cobran entre 5,6 y 8,0 $ por horas de trabajo.- g) El 16,6 % más alto de los salarios por horas de los empleados es mayor a que monto.- h) Que porcentaje de empleados cobran entre 3,5 y 7,5 $ por horas de trabajo.- i) Cuantos empleados cobran entre 8,0 y 15,0 $ por horas de trabajo.- j) El empresario insiste que solo un 4 % de los empleados cobran salarios por horas bajo.- ¿Cuál es ese monto?.-

52 VEAMOS EL CALCULO DE APLICACIÓN DE LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD NORMAL MEDIANTE UN EJEMPLO USANDO PROGRAMA MINITAB

53 La empresa Firestone acaba de desarrollar un neumático radial con banda de acero que venderá a través de una cadena nacional de negocios con descuentos.- Como ese neumático es producto nuevo, la dirección de Firestone cree que la garantía de kilómetros recorrido que se ofrece con el neumático será un factor importante en la aceptación.- Antes de formalizar esa política, la dirección desea contar con información acerca de los kilómetros que duran los neumáticos.- En pruebas reales en carreteras, el grupo de ingeniería de Firestone ha estimado que el promedio de distancia recorrida es de kilómetros y que la desviación es de 5000 km.-

54 Además, los datos reunidos indican que la adopción de la distribución normal es una hipótesis razonable.- a)¿Qué porcentaje de neumáticos se puede esperar que duren más de kilómetros? b) Ahora suponga que Firestone planea una garantía según la cual el usuario recibirá un descuento en sus neumáticos de repuesto si los neumáticos no rebasan la distancia en kilómetros especificada en la garantía.- ¿Cuáles deben ser los kilómetros recorridos para que no haya más de 10% de los neumáticos que aprovechen el descuento de la garantía?.-

55 Solución a) Antes de usar Minitab, se debe teclear la constante especificada en una columna de la hoja de cálculo.- Para Firestone, capturamos en la columna A1.- A continuación describiremos los pasos para calcular probabilidades acumuladas de que la variable aleatoria normal asuma un valor menor que o igual a kilómetros.- Paso 1: seleccione el menú Calc. Paso 2: Seleccione Distribuciones de probabilidad.- Paso 3:seleccione la opción Normal.-

56 Paso 4: Cuando aparezca el cuadro de dialogo, seleccione Probabilidad Acumulada seleccione Probabilidad Acumulada Teclee en el cuadro de media Teclee en el cuadro de media Teclee 5000 en el cuadro de desviación Teclee 5000 en el cuadro de desviación Teclee en el cuadro de Imputar columna, Teclee en el cuadro de Imputar columna, C1 (es la columna que contiene 40000) C1 (es la columna que contiene 40000) Seleccione Aceptar.- Seleccione Aceptar.- Minitab indicará que esa probabilidad es de Como nos interesa la probabilidad de que la duración en kilómetros sea mayor 40000, la probabilidad que buscamos será: = % = %

57 b) Para resolver este inciso se debe proceder de la siguiente manera en Minitab.- Coloque en la columna C1, 0,10 que es la probabilidad acumulada que se busca.- Paso 1, 2, y 3 igual que antes.- Paso 4: seleccione inversa probabilidad acumulada.- A continuación el programa le va a mostrar que la garantía de duración debe ser de kilómetros.-

58 EVALUACION DE LA NORMALIDAD

59 Ya hemos visto que muchas de las variables que trabajamos en las distintas disciplinas, se asemejan a la distribución normal.- Sin embargo, podemos encontrarnos con variables importantes que ni siguiera se aproximan a la distribución normal.- Vamos a ver ahora dos métodos para ver si un conjunto de datos pueden ser aproximados por una distribución normal Compare las características del conjunto de datos con las propiedades de la distribución normal Construcción de un plano de probabilidad normal

60 1.- Evaluación de las propiedades.- La distribución normal tiene varias propiedades teóricas importantes: Es simétrica, por lo tanto, la media y la mediana son iguales.- Es simétrica, por lo tanto, la media y la mediana son iguales.- Tiene forma de campana, por lo que se aplica la regla empírica.- Tiene forma de campana, por lo que se aplica la regla empírica.- El rango intercuartil es igual a 1,33 desviaciones estándar.- El rango intercuartil es igual a 1,33 desviaciones estándar.- El rango es infinito.- El rango es infinito.- En la práctica, algunas variables continuas tienen característica que se acercan a las propiedades teóricas.-

61 Sin embargo, muchas variables continuas no son distribuidas normalmente, ni tampoco distribuidas aproximadamente.- Para tales variables, las características descriptivas de los datos no corresponden bien con las propiedades de la distribución normal.- Un enfoque para verificar la normalidad consiste en comparar las características de los datos actuales con las propiedades correspondientes que subyacen a la distribución normal, como sigue: Construya gráficas y observe su apariencia.- Para conjuntos de datos pequeños o de tamaño moderado, diseñe un diagrama de tallo y hoja o una gráfica de caja y bigote.- Para conjuntos más grandes elabore una distribución de frecuencia y trace el histograma o polígono de frecuencia.- Construya gráficas y observe su apariencia.- Para conjuntos de datos pequeños o de tamaño moderado, diseñe un diagrama de tallo y hoja o una gráfica de caja y bigote.- Para conjuntos más grandes elabore una distribución de frecuencia y trace el histograma o polígono de frecuencia.-

62 Calcule medidas numéricas descriptivas y compare las características de los datos con las propiedades teóricas de una distribución normal.- Compare la media y la mediana.- ¿El rango intercuartil es aproximadamente 1,33 veces la desviación estándar?.- ¿es el rango aproximadamente 6 veces la desviación estándar?.- Calcule medidas numéricas descriptivas y compare las características de los datos con las propiedades teóricas de una distribución normal.- Compare la media y la mediana.- ¿El rango intercuartil es aproximadamente 1,33 veces la desviación estándar?.- ¿es el rango aproximadamente 6 veces la desviación estándar?.- Evalué como se distribuyen los datos.- Determine si aproximadamente dos tercio de los valores caen entre la media ± 1 desviación estándar.- Determine si aproximadamente cuatro quinto de los valores caen entre la media ± 1,28 desviaciones estándar.- Determine si aproximadamente si 19 de cada 20 valores caen entre la media ± 2 desviaciones estándar.- Evalué como se distribuyen los datos.- Determine si aproximadamente dos tercio de los valores caen entre la media ± 1 desviación estándar.- Determine si aproximadamente cuatro quinto de los valores caen entre la media ± 1,28 desviaciones estándar.- Determine si aproximadamente si 19 de cada 20 valores caen entre la media ± 2 desviaciones estándar.- Veamos todo esto mediante un ejemplo.-

63 Los datos siguientes corresponde al costo de la electricidad durante el mes de julio del 2006 para una muestra de 50 departamentos de dos ambientes en una determinada ciudad

64 Variable N Mean SE Mean StDev Variance CoefVar Sum Costo energía ,06 4,48 31, ,34 21, ,00 Variable Minimum Q1 Median Q3 Maximum Range IQR Costo energía 82,00 126,00 148,50 168,75 213,00 131,00 42,75 Variable Skewness Kurtosis Costo energía 0,02 -0,54 De esta tabla y del gráfico se desprende que: a)La media es menor que la mediana.- b) La gráfica de caja y bigote aparece ligeramente sesgada hacia la izquierda y no hay aparentemente valores atípicos.- c) El rango intercuartílico de 42,75 está aproximadamente a 1,33 desviaciones estándar.-

65 d) El rango de 131,0 es igual a 4,13 desviaciones estándar de la media.- e) El 68% de los datos están dentro de ± 1 desviación estándar.- f) El 75% de los datos están dentro de ± 2 desviaciones estándar.- Podemos concluir que a pesar de que el diagrama de caja presenta una pequeña asimetría a izquierda y todo lo dicho anteriormente que los costos de energía de los 50 departamentos, están aproximadamente distribuidos de forma normal.-

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67 2.- Construcción de un plano de distribución normal.- Se realiza mediante algún paquete de computación, (veremos esto en Minitab).- Transforma el eje Y de una manera un poco complicada que va más allá del objetivo de esta Unidad.- Una vez más, si los datos se distribuyen de forma normal, los puntos se trazarán aproximadamente a lo largo de una línea recta.- % % a)b) c) Sesgada a izquierda Normal Sesgada a derecha

68 Si los datos están sesgados hacia la izquierda, la curva se elevará más rápidamente al inicio y después disminuirá.- Si los datos están sesgados hacia la derecha, los datos se elevarán lentamente al inicio y después se elevarán a una tasa más rápida para los valores más altos de la variable a trazar.- Si los puntos caen casi totalmente sobre la línea recta, diremos que los datos se distribuyen normalmente.- Para determinar mediante Minitab, si los datos tienen una distribución normal, cargaremos los datos individualmente y luego buscamos en Estadísticas, el Probability Plot.- En muestro caso será:

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70 EJERCICIOS

71 1.- Un cliente tiene una cartera de inversión cuyo valor medio es de $ y cuya desviación estándar es de 15000$.- Le han pedidlo que calcule la probabilidad de que el valor de su cartera este entre y $ Se sabe que la cantidad de dinero que gastan los estudiantes en libros de textos en un año en una universidad sigue una distribución normal que tiene una media de 380$ y una desviación estándar de 50$.- a)¿Cuál es la probabilidad de que un estudiante elegido aleatoriamente gaste menos de 400$ en libros de textos en un año?.- b) ¿Cuál es la probabilidad de que un estudiante elegido aleatoriamente gaste mas de 360$ en libros de textos en un año?.-

72 c) Explique gráficamente por que las respuestas de los incisos a) y b) son iguales?.- d) ¿Cuál es la probabilidad de que un estudiante elegido aleatoriamente gaste entre 300 y 400$ en libros de textos en un año?.- e) Quiere hallar un intervalo de gasto en libros de textos que incluya el 80 por ciento de todos los estudiantes de esta universidad.- Explique por que podría encontrarse cualquier numero de intervalos que lo incluya y halle el mas corto La demanda de consumo de un producto prevista para el próximo mes puede representarse por medio de una variable aleatoria normal que tiene una media de 1200 unidades y una desviación estándar de 100 unidades.-

73 a)¿Cuál es la probabilidad de que las ventas superen las 1000 unidades?.- b) ¿Cuál es la probabilidad de que las ventas se encuentren entre 1000 y 1300 unidades?.- c) Cual es el valor de probabilidades de ventas en unidades si lo supera solo el 0,10? La duración de una determinada marca de neumáticos sigue una distribución normal que tiene una media de kilómetros y una desviación estándar de 4000 kilómetros.- a)¿Qué proporción de estos neumáticos tiene una duración de mas de kilómetros?.- b) ¿Qué proporción de estos neumáticos tiene una duración de menos de kilómetros?.-

74 c) ¿Qué proporción de estos neumáticos tiene una duración de entre y kilómetros?.- d) Represente gráficamente la función de densidad de las duraciones mostrando: i) Por que las respuestas de los apartados a) y b) son iguales i) Por que las respuestas de los apartados a) y b) son iguales ii) Por que las respuestas de los apartados a), b) y c) suman uno.- ii) Por que las respuestas de los apartados a), b) y c) suman uno.- 5) Una cartera de inversión contiene acciones de un gran numero de empresas.- El año pasado, las tasas de rendimiento de estas acciones siguieron una distribución normal que tenia una media de 12,2 por ciento y una desviación estándar de 7,2 por ciento.-

75 a)¿De que proporción de estas empresas fue la tasa de rendimiento de mas del 20 por ciento?.- b) ¿De que proporción de estas empresas fue la tasa de rendimiento menos del 17 por ciento?.- c) ¿De que proporción de estas empresas fue la tasa de rendimiento de entre el 5 y el 15 por ciento? Una empresa produce sacos de un producto químico y le preocupa la cantidad de impurezas que contienen.- Se cree que el peso de las impurezas por saco sigue una distribución normal que tiene una media de 12,2 gramos y una desviación estándar de 2,6 gramos.- Se elige aleatoriamente un saco; a) ¿Cuál es la probabilidad de que contenga menos de 10 gramos de impurezas?.-

76 b) ¿Cuál es la probabilidad de que contenga mas de 15 gramos de impurezas?.- c) ¿Cuál es la probabilidad de que contenga entre 12 y 15 gramos de impurezas?.- d) Es posible deducir, sin realizar los cálculos detallados, cual de las respuesta a los apartados a) y b) es mayor.- ¿Cómo? Un contratista considera que el costo de cumplir un contrato es una variable aleatoria que sigue una distribución normal que tiene una media de $ y una desviación estándar de 50000$.- a) ¿Cuál es la probabilidad de que el costo de cumplir el contrato este entre y $?.-

77 b) La probabilidad de que el costo de cumplir el contrato cueste menos de ……. Es 0,20.- c) Halle el intervalo mas corto tal que la probabilidad de que el costo de cumplir el contrato este en este intervalo sea de 0, Los chóferes del Sindicato de Ómnibus de Larga Distancia, gana un salario promedio de 17,15$ por hora.- Suponga que los datos disponibles indica que los sueldos promedio se distribuyen normalmente con una desviación estándar de 2,25$.- a) Cual es la probabilidad de que los salarios estén entre 15 y 20$ por hora.- b) Cual es el salario por hora correspondiente al 15% mejor pagado de los chóferes del Sindicato.- c) Cual es la probabilidad de que los sueldos sean menores de 12$ por hora.-

78 9.- Muchos problemas de producción se relaciona con la unión exacta de partes de maquinarias, como flechas, que caben en el orificio de una válvula.- Un diseño en particular requiere de una flecha con un diámetro de 22,00 mm, pero las flechas con diámetros entre 21,900 mm y 22,010 mm son aceptables.- Suponga que el proceso de manufactura fabrica flechas con diámetros que se distribuyen normalmente con una media de 22,002 mm y con una desviación estándar de 0,005 mm.- Para este proceso, ¿Cuál es: a)La proporción de flechas con un diámetro entre 21,90 mm y 22,00 mm.- b) La probabilidad de que una flecha sea aceptada? c) el diámetro si solo el 2% de las flechas excederán? d) Que pasa en los incisos a) y c) si el σ = 0,004mm?.-

79 10) El tiempo necesario para terminar un examen final en determinado curso se distribuye normalmente con 80 minutos de media y 10 minutos de desviación estándar.- Con este dato conteste lo siguiente: a) Cual es la probabilidad de terminar el examen en una hora o menos.- b) Cual es la probabilidad de que un alumno termine un examen en más de 60 minutos pero en menos de 75 minutos.- c) Suponga que en el grupo hay 60 alumnos y que el tiempo de examen es de 90 minutos.- ¿Cuántos alumnos espera que no puedan terminar el examen en el tiempo indicado?.-

80 11) El tiempo de espera X en un Banco tiene una distribución normal con una media de 3,7 minutos y una desviación estándar de 1,4 minutos. a) Encuentre la probabilidad de que un cliente elegido al azar, haya tenido que esperar menos de 2,0 minutos? b) Encuentre la probabilidad de que un cliente elegido en forma aleatoria haya tenido que esperar más de 6 minutos? c) Encuentre el valor del percentil 75 % para X? 12.- El diámetro del eje de una unidad de almacenamiento óptico tiene una distribución normal con una media igual a 0,2508 pulgadas y una desviación estándar de 0,0005 pulgadas. Las especificaciones del diámetro del eje son 0,2500 0,0015 pulgadas- ¿Que proporción de ejes cumplen con este requisito?

81 14.- La resistencia de un medidor de deformación está distribuido normalmente con una media igual a 120,0 ohm. y una desviación estándar de 0,4 ohm.. Los límites de especificación están dados por 120,0 0,5 ohm. Que porcentaje de medidores estará defectuoso? 13) Las ausencias por enfermedad de los empleados de una empresa en un mes tiene una distribución normal con promedio 200 horas y una variancia de 400 horas².- a) Calcular la probabilidad de que el mes próximo, el ausentismo total por enfermedad sea menor de 150 horas.- b) Para planear el programa del mes próximo. Cuánto tiempo debe suponer darse al ausentismo por enfermedad, si aquella cantidad sola se debe superar con una probabilidad de tan solo 0,10?

82 15.- La cantidad semanal que una Cía. Gasta en mantenimiento y reparaciones tiene una distribución normal aproximada cuyo promedio es de 400 $ y su desviación estándar de 20 $. Si el presupuesto para cubrir los gastos de reparación para la semana siguiente es de 450 $. a) ¿Cuál es la probabilidad de que los costos reales sean mayores que la cantidad supuesta? b) ¿De cuanto debe ser el presupuesto semanal para mantenimiento y reparaciones para que tan solo lo supere con una probabilidad de 0,1?

83 16.- Estoy considerando dos inversiones distintas.- No estoy seguro de ninguno de los dos casos del rendimiento porcentual, pero creo que mi incertidumbre puede representarse por medio de distribuciones normales, que tienen las medias y las desviaciones estándar mostradas en la siguiente tabla.- Quiero hacer la inversión que tenga más probabilidad de generar rendimiento de al menos un 10 por ciento.- ¿ Cual debo elegir?.- InversiónMediaDesviación A10,41,2 B11,04,0

84 17.- Una empresa puede comprar una materia prima a dos proveedores y les preocupa la cantidad de impurezas que contiene.- El examen de los datos de cada proveedor indica que los niveles porcentuales de impurezas de los envíos de la materia prima recibidas siguen una distribución normal que tienen las medias y desviaciones que se muestran en la tabla.- La empresa tiene especial interés en que el nivel de impurezas de un envío no supere el 5 por ciento y quiere comprar al proveedor que tenga más probabilidades de cumplir esa condición.- ¿Qué proveedor debe elegir?.- ProveedorMediaDesvío A4,40,4 B4,20,6

85 APROXIMACION NORMAL A LA DISTRIBUCION BINOMIAL.-

86 Cuando nos encontramos con un experimento que cumple con las condiciones de ser un problema binomial, donde el número de ensayos n es mayor de 20 intentos, los cálculos son muy engorrosos, en estos casos recurrimos a la distribución de probabilidad normal, donde sabemos que para n p 5,0 y también n (1 – p) 5,0, la distribución normal da como resultado una aproximación a las probabilidades binomiales y es fácil de calcular.- Lo primero que debemos hacer es calcular los parámetros de la normal en función de la binomial, entonces será: µ = n p σ = n p (1 - p) µ = n p σ = n p (1 - p)

87 Como estamos usando una distribución de probabilidad continua para aproximar a una distribución discreta como es la binomial, debemos usar lo que llamamos factor de corrección por continuidad, que consiste en sumar o restar al valor que toma la variable aleatoria X, 0,5 según corresponda.- Veamos algunos ejemplos.- 1) Un Laboratorio de medicamentos realiza pruebas clínicas con 100 nuevos fármacos potenciales.- Cerca del 20 % de las sustancias que alcanzan esta etapa reciben finalmente la aprobación para su ventas.- ¿Cuál es la probabilidad de que se aprueben al menos 15 de los 100 medicamentos?.- Suponga que se satisfacen las hipótesis de la distribución binomial.- ¿Cuál es la probabilidad de que se aprueben al menos 15 de los 100 medicamentos?.- Suponga que se satisfacen las hipótesis de la distribución binomial.-Solución

88 µ = n p = 100 * 0,20 = 20 µ = n p = 100 * 0,20 = 20 σ = n p (1 – p) = 100 * 0,20 * 0,80 = 16 = 4 σ = n p (1 – p) = 100 * 0,20 * 0,80 = 16 = 4 Como se pide la probabilidad de que al menos 15 se aprueben este es el valor mínimo que puede tomar, entonces debo restar el factor de corrección.- 14,5 20 X 14,5 20 X - 1,38 0 Z - 1,38 0 Z P (X 15) = P ( X 14,5) = P ( Z - 1,38) = 1 - F ( - 1,38) = P (X 15) = P ( X 14,5) = P ( Z - 1,38) = 1 - F ( - 1,38) = = 1 - 0,0838 = 0, % = 1 - 0,0838 = 0, %

89 2) Un proceso de fabricación de chips produce 2 % de chips defectuosos.- Suponga que los chips son independientes y que un lote contiene 1000 de ellos.- a.- ¿Cuál es la probabilidad de que el lote contenga entre 20 y 30 chips defectuosos?.- a.- ¿Cuál es la probabilidad de que el lote contenga entre 20 y 30 chips defectuosos?.- b.- ¿ Cual es la probabilidad de que el lote contenga exactamente 20 chips defectuosos?.- b.- ¿ Cual es la probabilidad de que el lote contenga exactamente 20 chips defectuosos?.-Solución µ = n p = 1000 * 0,02 = 20 µ = n p = 1000 * 0,02 = 20 σ = n p (1 - p) = ,02 0,98 = σ = n p (1 - p) = ,02 0,98 = = 19,6 = 4,43 = 19,6 = 4,43

90 a.- Entre 20 y 30 chips defectuosos ,5 29,5 X 20 20,5 29,5 X 0 0,11 2,14 Z 0 0,11 2,14 Z P ( 20,5 X 29,5) = P ( 0,11 Z 2,14) = P ( 20,5 X 29,5) = P ( 0,11 Z 2,14) = = F (2,14) - F ( 0,11) = = F (2,14) - F ( 0,11) = = 0, ,5438 = 0,44 44 % = 0, ,5438 = 0,44 44 %

91 b.-Exactamente 20 chips defectuosos.- 19, ,5 X 19, ,5 X - 0,11 0 0,11 Z - 0,11 0 0,11 Z P ( 19,5 X 20,5) = P ( - 0,11 Z 0,11) = P ( 19,5 X 20,5) = P ( - 0,11 Z 0,11) = = F ( 0,11) - F ( - 0,11) = = F ( 0,11) - F ( - 0,11) = = 0, ,4562 = 0, % = 0, ,4562 = 0, %

92 EJERCICIOS PARA HACER EN CLASE 1.- Una vendedora se pone en contacto por teléfono con posibles clientes en un intento de averiguar si es probable que merezca la pena ir a su casa a verlos.- Su experiencia sugiere que en el 40 por ciento de los contactos iniciales acaba yendo a casa del cliente.- Si se pone en contacto con 100 personas por teléfono, ¿Cuál es la probabilidad de que vaya a ver entre 45 y 50 clientes? Se encuesta a una muestra de 100 obreros de una gran empresa para saber que piensan de un nuevo plan de trabajo propuesto.- Si el 60 por ciento de todos los obreros es partidario del nuevo plan, ¿Cuál es la probabilidad de que menos de 50 de los miembros de la muestra son partidario del plan?.-

93 EJERCICIOS DE APROXIMACION

94 1.- Una compañía de alquiler de automóvil ha observado que la probabilidad de que un automóvil necesite una reparación en un mes cualquiera dado es 0,2.- La compañía tiene 900 automóviles: a)¿Cuál es la probabilidad de que mas de 200 automóvil necesiten una reparación en un mes determinado?.- b) ¿Cuál es la probabilidad de que menos de 175 automóviles necesiten una reparación en un mes determinado? Se sabe que el 10 por ciento de todos los artículos que salen de un determinado proceso de producción tiene un defecto.- Se eligen aleatoriamente 400 artículos de un elevado volumen de producción de un día.-

95 a)¿Cuál es la probabilidad de que al menos 35 de los artículos seleccionados tengan un defecto?.- b) ¿Cuál es la probabilidad de que entre 40 y 50 de los artículos seleccionados tenga un defecto?.- c) ¿Cuál es la probabilidad de que entre 34 y 48 de los artículos seleccionados tenga un defecto?.- d) Sin realizan los cálculos, indique cual de los siguientes intervalos de artículos defectuosos tiene la probabilidad mas alta: 38 – 39, 40 – 41, 42 – 43, 44 – 45, 46 – 47 ? Un hospital observa que el 25 por ciento de sus facturas tienen al menos un mes de retraso.- Se toma una muestra aleatoria de 450 facturas:

96 a)¿Cuál es la probabilidad de que menos de 100 facturas de la muestra tenga al menos un año de retraso?.- b) ¿Cuál es la probabilidad de que el numero de facturas de la muestra que tiene al menos un año de retraso este entre 120 y 150 inclusive? La duración de una marca de neumáticos puede representarse por medio de una distribución normal que tiene una media de kilómetros y una desviación estándar de 4000 kilómetros.- Se toma una muestra de 100 neumáticos, ¿Cuál es la probabilidad de que mas de 25 tenga una duración de mas de kilómetros? Los sacos de un producto químico de una empresa tienen un peso de impureza que puede representarse por medio de una distribución normal que tiene una media de 12,2 gramos y una desviación estándar de 2,8 gramos.-

97 Se toma una muestra aleatoria de 400 de estos sacos.- ¿Cuál es la probabilidad de que al menos 100 contengan menos de 10 gramos de impurezas? La tasa real de desempleo es de 4,6 %.- Suponga que se seleccionan a al azar 100 personas en posibilidad de trabajar.- a) ¿Cuál es la media de desempleados?.- b) ¿Cuál es la variancia y desviación estándar de los desempleados?.- c) ¿Cuál es la probabilidad de que exactamente 6 estén desempleados?.- d) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos 4 estén desempleados?.-

98 9.- Se sabe que el 30% de los clientes de una tarjeta de crédito a nivel nacional dejan en cero sus saldos para no incurrir en intereses moratorias.- Use la aproximación de la distribución binomial para contestar las siguientes preguntas para un grupo de 150 poseedores de esa tarjeta.- a) ¿Cuál es la probabilidad de que de 40 a 60 clientes paguen sus cuentas antes de incurrir en el pago de intereses?.- Esto es, determine P( 40 X 60).- b) ¿Cuál es la probabilidad de que 30 clientes o menos paguen sus cuentas antes de incurrir en pago de intereses?.-

99 10.- La empresa de Asuntos Fiscales Rosales SRL se especializa en las devoluciones de importes de impuestos federales.- Una reciente auditoria de sus declaraciones indicó que se cometió un error en 10% de las que manifestó el año pasado.- Suponiendo que tal tasa continua este año y elaboró 60 declaraciones.-¿ Cuál es la probabilidad de que se realice?: a) ¿Más de nueve errores?.- b) ¿Por lo menos 9 errores de ellos? c) ¿Exactamente nueve errores?.-

100 11.- El Contador de la compañía Forrest Paint, Julio Soria, tiene fama de cometer errores en el 6% de las facturas que procesa.- La compañía procesó 400 facturas el mes pasado.- a) En cuantas facturas se espera que haya errores.- b) Determine la probabilidad de que Julio haya cometido menos de 20 errores.- c) Determine la probabilidad de que Julio haya cometido más de 30 errores.-

101 12.- Una casa comercial de tabaco pide que se realice un estudio a nivel del Estado español sobre el consumo diario de cigarrillos. La distribución nacional del consumo de cigarrillos da una media de 15 con una desviación estándar de 2,5. Se supone que la distribución es normal. a) ¿Cuál es el porcentaje de sujetos que fuman menos de 11 cigarrillos? b) Más de 20 cigarrillos.- c) Menos de 17 cigarrillos.- d) Más de 14 cigarrillos.- e) Más que 8 y menos de 12.- f) Más que 8 y menos de 20.-

102 13.- En una encuesta que realizó el Departamento de Trabajo se pregunta a mujeres que trabajan que las preocupaban más.- Se menciono con mayor frecuencia los bajos salarios, la tensión en el trabajo y las prestaciones médicas y al 60% les preocupa más el bajo salario.- De esta población se tiene una muestra de 500 mujeres que trabajan: a) ¿Cuál es el valor esperado de mujeres que respondieron que les preocupo el bajo salario?.- b) ¿Cuál es la variancia y el desvió estándar de las mujeres que expresan preocupación por el bajo salario?.- c) ¿Cuál es la probabilidad de que entre 290 y 320 mujeres les preocupe los bajos salarios?.- d) ¿Cuál es la probabilidad de que a 325 mujeres o más les preocupe los bajos salarios?.-

103 14.- La Empresa Descartes Marketing, una compañía de ventas por teléfonos, considera la posibilidad de adquirir una máquina que selecciona al azar y marca automáticamente los números telefónicos.- Esa compañía realiza la mayoría de sus llamadas durante la noche, por lo que se desperdician.- El fabricante de la máquina asegura que está programada de manera que reduce a 15 % la tasa de llamadas a negocios.- Como prueba, se examinó una muestra de 150 números que la máquina seleccionó.- Si lo que asegura el fabricante es cierto, ¿cuál es la probabilidad de que más de 30 de los números telefónicos seleccionados sean de un establecimiento comercial?.-

104 15.- Un estudio realizado por la Compañía aseguradora San Cristobal, reveló que los propietarios no recuperaron bienes robados, en 80% de los hurtos reportados por la aseguradora.- a) Durante cierto tiempo en el que ocurrieron 200 robos, ¿cuál es la probabilidad de que no se recuperen bienes objetos de robos en 170 o más de los actos?.- b) En un período en el que sucedieron 200 robos, ¿cuál es la probabilidad de que no se recuperen los bienes en 150 o más de los delitos?.-

105 16.- Cierta empresa de teléfono asigna tarifas bajas a los clientes que prefieren las horas de menos consumo.- El 30% de sus clientes aprovecha estos ahorros.- El Departamento de Asuntos del Consumidor ha sometido a estudio a un grupo de interés y esta preparando una entrevista por teléfono aleatoriamente de 500 clientes.- El Departamento supervisor quiere asegurarse de que el grupo contenga una proporción suficiente de usuario de tarifa baja.- a) ¿Cuál es la probabilidad de obtener menos de 150 usuarios de tarifas baja en la entrevista telefónica?.- b) ¿Cuál es el número más pequeño de usuarios de tarifas bajas que probablemente se incluyan en esta muestra?.- (Sugerencia: utilice tres desviaciones estándar por debajo de la media).-

106 17.- La empresa automecánica Roma Service anuncia que puede cambiar un silenciador en 30 minutos o menos.- Sin embargo, el departamento de normas de trabajo de la compañía recientemente hizo un estudio y hallo que el 20% de los silenciadores no fueron instalados en 30 minutos o menos.- Una filial instaló 50 silenciadores el mes pasado. Si el informe de la empresa es correcto: a) ¿Cuántos de los trabajos de montaje de la filial se esperaría que tomasen más de 30 minutos?.- b) ¿Cuál es la probabilidad de que menos de ocho trabajos requieran más de 30 minutos?.- c) ¿Cuál es la probabilidad de que ocho o menos montajes tomen mas de 30 minutos?.- d) ¿ Cuál es la probabilidad de que exactamente ocho de los 50 montajes tomen más de 30 minutos?.-


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