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Examen de Práctica: Probabilidad y Estadística Descriptiva, Exams of Probability and Statistics

Un examen de práctica sobre probabilidad y estadística descriptiva, incluyendo ejercicios que cubren conceptos como experimentos hipergeométricos, distribución binomial negativa y aplicaciones en control de calidad. Los ejercicios son resueltos paso a paso, proporcionando una guía práctica para comprender los conceptos y aplicarlos a situaciones reales.

Typology: Exams

2022/2023

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bg1
Primer examen de práctica Unidad 3 Probabilidad y estadística
descriptiva
Nombre___________________________________Fecha_________Hora_______
Instrucciones: Para cada inciso, determina el tipo de experimento
que es, qué se considera un éxito dentro del experimento y la
probabilidad en notación P(X=k).
1. El dueño de una casa planta 6 bulbos seleccionados al azar de una
caja que contiene 5 bulbos de tulipán y 4 de narciso. ¿Cuál es la
probabilidad de que plante 2 bulbos de narciso y 4 de tulipán?
Experimento hipergeométrico, razones:
Se trabaja con una población (5 bulbos de tulipán y 4 de
narciso).
La selección se efectúa sin remplazo (si hubiera remplazo sería
binomial)
Los resultados se pueden clasificar en dos categorías: éxito y
fracaso
Éxito: al tomar un bulbo al azar, este es de narciso
Reestructuración del problema:
De una población de 9 bulbos (N=9), 4 de narciso (M=4) y 5 de tulipán
(N-M=5), se toma una muestra de 6 bulbos (n=6) ¿Cuál es la
probabilidad de que, de esta muestra, dos bulbos sean de narciso
(k=2)?
𝑃 𝑋 = 𝑘 = 𝑀
𝑘𝑁 𝑀
𝑛 𝑘
𝑁
𝑛
𝑃 𝑋 = 𝑘 = 4
25
4
9
6 0.3571
Con la aplicación, seleccionan “hypergeometric” y llenan los campos:
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9

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Primer examen de práctica – Unidad 3 – Probabilidad y estadística

descriptiva

Nombre___________________________________Fecha_________Hora_______

Instrucciones: Para cada inciso, determina el tipo de experimento

que es, qué se considera un éxito dentro del experimento y la

probabilidad en notación P(X=k).

  1. El dueño de una casa planta 6 bulbos seleccionados al azar de una

caja que contiene 5 bulbos de tulipán y 4 de narciso. ¿Cuál es la

probabilidad de que plante 2 bulbos de narciso y 4 de tulipán?

Experimento hipergeométrico, razones:

  • Se trabaja con una población (5 bulbos de tulipán y 4 de

narciso).

  • La selección se efectúa sin remplazo (si hubiera remplazo sería

binomial)

  • Los resultados se pueden clasificar en dos categorías: éxito y

fracaso

Éxito: al tomar un bulbo al azar, este es de narciso

Reestructuración del problema:

De una población de 9 bulbos (N=9), 4 de narciso (M=4) y 5 de tulipán

(N-M=5), se toma una muestra de 6 bulbos (n=6) ¿Cuál es la

probabilidad de que, de esta muestra, dos bulbos sean de narciso

(k=2)?

Con la aplicación, seleccionan “hypergeometric” y llenan los campos:

La elección del éxito y el fracaso es en gran parte arbitraria. Sin

embargo, no importa la elección del éxito, si es congruente con el

problema el resultado debe ser el mismo.

  1. Se estima que 4000 de los 10,000 residentes con derecho al voto

de una ciudad están en contra de un nuevo impuesto sobre las ventas.

Si se seleccionan al azar 15 votantes y se les pide su opinión, ¿cuál

es la probabilidad de que a lo sumo 7 estén a favor del nuevo

impuesto?

Experimento hipergeométrico, razones:

  • Se trabaja con una población (residentes)
  • La selección se efectúa sin remplazo (si hubiera remplazo sería

binomial)

  • Los resultados se pueden clasificar en dos categorías: éxito y

fracaso (a favor o en contra del nuevo impuesto)

Éxito: al seleccionar un residente al azar, este está a favor del

nuevo impuesto.

El resultado de la aplicación es más exacto.

  1. Suponga que la probabilidad de que una determinada persona crea

un rumor acerca de las transgresiones de cierta actriz famosa es de

0.8. ¿Cuál es la probabilidad de que a) la sexta persona que escuche

este rumor sea la cuarta en creerlo? b) la tercera persona que

escuche este rumor sea la primera en creerlo?

Distribución binomial negativa, razones:

  • Hay una secuencia de intentos independientes (como la binomial)
  • Cada intento tiene solo dos posibles resultados: éxito (creer

el rumor) o fracaso (no creerlo), (como la binomial)

  • La probabilidad de éxito es constante en cada intento (en este

caso, 𝑝=0.8, (como la binomial)

  • El objetivo es encontrar el número de intentos necesarios para

alcanzar un número específico de éxitos.

La única diferencia entre binomial y binomial negativa es que en

binomial negativa se busca la probabilidad de obtener el k-ésimo

éxito justo al mismo tiempo en que se da el n-ésimo ensayo. Mientras

que en binomial se busca k éxito en n ensayos, sin la restricción de

que el último éxito se dé en el último ensayo.

Éxito: una persona cree el rumor.

Reestructuración del problema:

La probabilidad de que una persona determinada crea un rumor acerca

de las transgresiones de cierta actriz famosa es de 0.8 (p=0.8). a)

¿cuál es la probabilidad de que la sexta persona que escuche el rumor

(n=6) sea exactamente la cuarta en creerlo (k=4)? b) ¿cuál es la

probabilidad de que la tercera persona que escuche este rumor (n=3)

sea exactamente la primera en creerlo (k=1)?

Distribución binomial negativa

:

BC:

a)

D

ECD

b)

F

GCF

con la aplicación seleccionan “Negative Binomial (II)” y llenan los

campos

a) b)

a) b)

  1. Una máquina llena 10,000 latas de bebida gaseosa por hora, de

entre las cuales 300 resultan con el líquido incompleto. Cada hora

se elige al azar una muestra de 30 latas y se verifica el número de

onzas de gaseosa que contiene cada una. Denote con X el número de

latas seleccionadas con llenado insuficiente. a) Encuentre la

probabilidad de encontrar al menos una de las latas muestreadas con

llenado insuficiente. b) ¿Cuál debería ser el tamaño de la muestra

para que la probabilidad de encontrar al menos una lata defectuosa

sea mayor al 95%?

Este ejercicio es confuso, en primera nos podríamos ir por

hipergeométrica. Sin embargo, analizando el problema, esto pasa cada

hora. Habría que ver si esas 300 latas son una certeza o una

aproximación. En el contexto de la vida real, podríamos suponer que

esas 300 latas son un valor esperado y no una certeza, por lo que

esto convierte al experimento en binomial (lo mismo se puede decir

de una moneda, 50 de cada 100 lanzamientos cae sello, esto es un

valor esperado y no una certeza). Por suerte, la cantidad de ensayos

que se manejan hace que se puedan usar binomial, hipergeométrica o

incluso Poisson sin mayores consecuencias. Pero estrictamente

hablando, tendría que ser binomial.

Razones:

Número fijo de ensayos: En cada muestra, se seleccionan 30 latas,

por lo que el número de ensayos es fijo (n=30).

Dos resultados posibles: Cada lata puede clasificarse en una de dos

categorías: con llenado insuficiente (éxito) o con llenado adecuado.

Esto satisface la condición de la binomial de tener solo dos

resultados posibles en cada ensayo.

Probabilidad constante de éxito: La probabilidad de que una lata

tenga llenado insuficiente es la misma para cada ensayo. Dado que se

sabe que aproximadamente 300 de cada 10,000 latas están defectuosas,

la probabilidad de seleccionar una lata con llenado insuficiente es:

p=300/10,000=0.03. Esta probabilidad es constante para cada una de

las latas seleccionadas.

Reestructuración del problema:

Una máquina llena 10,000 latas de bebida gaseosa por hora, de entre

las cuales aproximadamente 300 resultan con el líquido incompleto

(p=0.03). Cada hora se elige al azar una muestra de 30 latas (n=30)

y se verifica el número de onzas de gaseosa que contiene cada una.

Denote con X el número de latas seleccionadas con llenado

insuficiente. a) Encuentre la probabilidad de encontrar al menos una

de las latas muestreadas con llenado insuficiente (k>=1) b) ¿Cuál

debería ser el tamaño de la muestra para que la probabilidad de

encontrar al menos una lata defectuosa sea mayor al 95%?

:

BC:

B

:

a)

:

G<C:

B

:

<

BC:

b) Método matemático:

<

B