ESTADISTICA ADMINISTRATIVA I MAGAÑA GONZALES ALEXIA MEX MARTINEZ BRANDON BERNABE MOO ULLOA VANESSA CRISTEL.

Presentación del tema: "ESTADISTICA ADMINISTRATIVA I MAGAÑA GONZALES ALEXIA MEX MARTINEZ BRANDON BERNABE MOO ULLOA VANESSA CRISTEL."— Transcripción de la presentación:

1 ESTADISTICA ADMINISTRATIVA I MAGAÑA GONZALES ALEXIA MEX MARTINEZ BRANDON BERNABE MOO ULLOA VANESSA CRISTEL

2 DISTRIBUCION BINOMIAL Mex Martínez Brandon Bernabé

3 DISTRIBUCION BINOMIAL

4 Ejercicio 1: La ansiedad académica afecta al 12% de los estudiantes universitarios. Aleatoriamente se seleccionan 5 estudiantes, ¿Cuál seria en este caso la variable aleatoria y que valores podría asumir dicha variable? Si A) ¿cuál es la probabilidad de que ninguna persona sufra ansiedad académica? B) ¿cuál es la probabilidad de que todos sufran ansiedad académica?

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6 DISTRIBUCIÓN HIPERGEÓMETRICA Magaña Gonzales Alexia

7 Considerando que en una urna hay un total de 10 objetos, 3 de los cuales son defectuosos, si seleccionan 4 objetos al azar ¿cual es la probabilidad de que dos sean defectuosos? Datos: X= 2 N= 10 A= 3 n= 4 N-A =10-3 = 7 N-x = 4-2 = 2 P( x=2) = A C X * N-A C n-x N C n 3 C 2 * 7 C 2 10 C 4 P(X=2) = 0.30 = 30 %

8 DISTRIBUCIÓN DE POISSON Moo Ulloa Vanessa Cristel

9 Cuando en una distribución binomial se realiza el experimento de un número "n" muy elevado de veces y la probabilidad de éxito "p" en cada evento es reducida, entonces se aplica el modelo de distribución de Poisson. Esta distribución suele utilizarse para contajes del tipo número de individuos por unidad de tiempo, de espacio, etc. Se tiene que cumplir que: " p " < 0,1 " p * n " < 10

10 Donde: “P(x=K)” = Probabilidad de que ocurran x éxitos, cuando el numero promedio de ocurrencia de ellos es ƛ. "e" = 2.71828 (conocido como número de Euler) “ ƛ ” (lambda) = media o promedio de éxitos por unidad de tiempo. (n * p). " k " = es el número de éxito cuya probabilidad se está calculando. Fórmula:

11 La probabilidad de tener un accidente de tráfico es de 0.02 cada vez que se viaja, si se realizan 300 viajes, ¿cual es la probabilidad de tener 3 accidentes? Como la probabilidad " p " es menor que 0,1, y el producto " n * p " es menor que 10, entonces aplicamos el modelo de distribución de Poisson. Ejemplo 1 : k= 3 ƛ = (300x0.02) = 6 e= 2.71828 P(X=3)= 0.0892 = 8.92%

12 Ejemplo 2: Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, ¿Cuál es las probabilidad de que reciba cuatro cheques sin fondo en un día dado ? K=4 ƛ = 6 e= 2.71828 P(X=4)= 0.13392 = 13.39%