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Binomial y apuntes en excel, Apuntes de Competencias en MS Microsoft Excel

Formato de Excel binomial y apuntes

Tipo: Apuntes

2022/2023

Subido el 23/06/2024

diego-alexander-llacua-lazaro
diego-alexander-llacua-lazaro 🇵🇪

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bg1
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
La función de probabilidad bruta binomial es: Pasos Excel:
* En primer lugar determinamos el número de éxitos de los ensayos: xi ó k
* En segundo lugar, definimos el número de ensayos independientes: n.
donde:
* A continuación definimos la probabilidad de éxito de cada ensayo: p.
es COMBINAT(n; x).
La distribución binomial acumulativa es:
EJEMPLO:
DATOS
n50
p 0.02
xi o k P(x) a) P(x=0)= 0.3642
00.3642 b) P(x>3)= 1-P(x<=3) =
1 0.3716 1-0.9822
2 0.1858
3 0.0607
4 0.0145
5 0.0027
6 0.0004
7 0.0001
8 0.0000
9 0.0000
10 0.0000
* Finalmente como nos piden una funcn de probabilidad o de cuana,
definimos el valor Acumulado como FALSO
En un proceso de fabricación de tornillos se sabe que el 2% son defectuosos. Los
empaquetamos en cajas de 50 tornillos.
a) Calcula la probabilidad de que en una caja no haya ningún tornillo defectuoso.
b) ¿Cuál es la probabilidad de que sea mayor a 3?
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.0000
0.0500
0.1000
0.1500
0.2000
0.2500
0.3000
0.3500
0.4000
Distribución binomial (n,p)
pf3
pf4

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DISTRIBUCIÓN BINOMIAL

◾ La función de probabilidad bruta binomial es: Pasos Excel:

  • En primer lugar determinamos el n
  • En segundo lugar, definimos el núm donde: (^) * A continuación definimos la probab es COMBINAT(n; x). La distribución binomial acumulativa es: EJEMPLO: DATOS n 50 p 0.

xi o k P(x) a) P(x=0)=^ 0.

0 0.3642 b) P(x>3)=^ 1-P(x<=3) =

  • Finalmente como nos piden una fu definimos el valor Acumulado como En un proceso de fabricación de tornillos se sabe que el 2% s empaquetamos en cajas de 50 tornillos. a) Calcula la probabilidad de que en una caja no haya ningún b) ¿Cuál es la probabilidad de que sea mayor a 3?

Distribución

NOMIAL

DISTR.BINOM.N(xi;n;p;FALSO) En primer lugar determinamos el número de éxitos de los ensayos: xi ó k En segundo lugar, definimos el número de ensayos independientes: n. A continuación definimos la probabilidad de éxito de cada ensayo: p.

inalmente como nos piden una función de probabilidad o de cuantía, finimos el valor Acumulado como FALSO de tornillos se sabe que el 2% son defectuosos. Los 0 tornillos. que en una caja no haya ningún tornillo defectuoso. que sea mayor a 3?

Distribución binomial (n,p)

N POISSON

POISSON.DIST(Xi,media,Falso) X Obligatorio. Es el número de eventos. Media Obligatorio. Es el valor numérico esperado. 1-P(x<=8) = 0. i el argumento acumulado es VERDADERO, POISSON.DIST devuelve la obabilidad de Poisson de que un evento aleatorio ocurra un número de ces comprendido entre 0 y x, ambos incluidos; si el argumento acumulado FALSO, la función devuelve la probabilidad de Poisson de que un evento urra exactamente x veces. de defectos en un rollo de tela es de 0,4. Se inspecciona una muestra de 10 ilidad de que el número total de defectos en los 10 rollos sea por lo menos de 9?

Distribucion Poisson