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Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ingeniería Área de Estadística Estadística 1SeCC: “A” Inga. Lady Elías Aux. Liliana González La probabilidad de que falle un motor es de 0.4 o sea de que no falle es de 0. Como tiene un vuelo seguro si funcionan al menos la mitad de sus motores: EL AVIÓN QUE TIENE MAS POSIBILIDADES DE ÉXITO ES EL QUE TIENE DOS MOTORES NOTA: COMO SE LOS HE VENIDO DICIENDO LEAN EL CONCEPTO, APRENDAN EL CONCEPTO CON ESO YA P
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Start Free Trial NOTA: LEAN CONCEPTO g(x;0.03)= P(x = 16) = (0.03)(1 − 0. 03)15 = 0. 0190 La probabilidad de que 15 personas crucen sin problemas es de 0.0190 o 1.9% número esperado 1- =1-33.33= 32. EL Número esperado es de 32.33 personas antes que se detengan pero como las personas no se pueden partir, entonces 32 personas. Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Cancel Anytime.
= 33. 33 este es el numero esperado de que la detengan, pero están preguntando antes de que se detenga. Entonces: CONCEPTO DE GEOMETRICA: Si consideramos el caso especial de la distribución binomial negativa, donde k = 1, tenemos una distribución de probabilidad para el número de ensayos que se requieren para un solo éxito. Un ejemplo sería lanzar una moneda hasta que salga una cara. Nos podemos interesar en la probabilidad de que la primera cara resulte en el cuarto lanzamiento. Las pruebas independientes repetidas.
Start Free Trial más de 10 clientes Numero medio, esperanza media son sinónimos. =7*2= El número medio de llegadas es de 14 personas. Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Cancel Anytime. a) Calcule la probabilidad de que lleguen en un periodo de dos horas.(De que lleguen más de 10 clientes quiere decir que lleguen 11, 12,13 hasta el infinito) μ = λt = 7 ∗ 2 = 14 Entonces: P(x > 10; 14 ) = 1 − [P(x = 0 )^ + P(x = 1 )^ + P(x = 2 )^ + P(x = 3 )^ + P(x = 4 )^ + P(x = 5 ) + P(x = 6 ) + P(x = 7 ) + P(x = 8 ) + P(x = 9 ) + P(x = 10 )]= 1-0.1756=0. La probabilidad de que lleguen más de 10 personas es de 0.8243 u 82.43% b) ¿Cuál es el número medio de llegadas durante un periodo de 2 horas? Distribución de Poisson y proceso de Poisson Los experimentos que producen valores numéricos de una variable aleatoria X, el número de resultados que ocurren durante un intervalo de tiempo determinado o en una región específica, se denominan experimentos de Poisson. El intervalo de tiempo puede ser de cualquier duración, como un minuto, un día, una semana, un mes o incluso un año. Por ejemplo, un experimento de Poisson podría generar observaciones para la variable aleatoria X que representa el número de llamadas telefónicas por hora que recibe una oficina, el número de días que una escuela permanece cerrada debido a la nieve durante el invierno o el número de juegos suspendidos debido a la lluvia durante la temporada de béisbol. La región específica podría ser un segmento de recta, una área, un volumen o quizá una pieza de material. En tales casos X podría representar el número de ratas de campo por acre, el número de bacterias en un cultivo dado o el número de errores mecanográficos por página. Un experimento de Poisson se deriva del proceso de Poisson y tiene las siguientes propiedades:
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