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Problemas resueltos de variable aleatoria en estadística empresarial - Prof. Martínez Cres, Apuntes de Periodismo

Este documento contiene problemas resueltos sobre variable aleatoria, función de probabilidad, función de densidad y distribución de probabilidad en el contexto del curso estadística empresarial i de la facultad de ciencias empresariales. Se abordan temas como la función de distribución de x, la función de densidad de x, f(x), y la función de distribución de x, f(x), entre otros.

Tipo: Apuntes

2012/2013

Subido el 12/06/2013

lisandro-53
lisandro-53 🇪🇸

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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
ASIGNATURA: ESTAD´
ISTICA EMPRESARIAL I
TEMA 5.- VARIABLE ALEATORIA.
1. Un negocio de ordenadores que atiende pedidos por tel´efono, tiene seis l´ıneas telef´onicas. Sea X el umero de
l´ıneas en uso en un momento espec´ıfico. Se sabe que X tiene la siguiente funci´on de probabilidad:
X0 1 2 3 4 5 6
p[X=x] a b 0,20 0,25 0,20 0,06 0,04
a) Sabiendo que p(1) = p(2) + p(3)
3. Calcule a y b
b) Calcule la probabilidad de que por lo menos tres ıneas est´en en uso.
c) Entre dos y cuatro lineas, inclusive, no est´en en uso.
d) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X
2. Sea X la variable aleatoria que designa el umero de coches vendidos cada semana en un establecimiento. Se
sabe que X tiene la siguiente funci´on de probabilidad:
X0 1 2 3 4 5 6 7 8
p[X=x] 0,04 0,04 k 0,11 0,3 0,23 0,1 0,05 0,03
a) Encuentre el valor de k.
b) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X
c) Calcule la probabilidad de que en una semana se vendan 2 o 3 coches.
d) Calcule la probabilidad de que en una semana se vendan al menos 7 coches.
3. Un determinado profesor de la UPO nunca termina su clase antes que termine la hora y siempre termina su clase
dentro de dos minutos despu´es de la hora. Sea Xel tiempo que transcurre entre el final de la hora y el fin de la
clase , y supongamos que la funci´on densidad es:
f(x) =
kx20x2
0 en caso contrario
a) Encuentre el valor de kpara que f(x) sea una funci´on densidad.
b) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X, F (x)
c) ¿Cu´al es la probabilidad de que la clase termine dentro de un minuto despu´es de que termine la hora?
d) ¿Cu´al es la probabilidad de que la clase contin´ue por lo menos 90 segundos as all´a del final de la hora ?
4. Suponga que el error que se comete al hacer cierta medici´on es una variable aleatoria continua Xcon funci´on
densidad :
f(x) =
k(4 x2)2x2
0 en caso contrario
a) Encuentre el valor de kpara que f(x) sea una funci´on densidad.
b) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X, F (x)
c) Calcule la probabilidad de que la medida obtenga un resultado inferior al valor real.
d) Calcule la probabilidad que el error cometido sea, en valor absoluto, a lo sumo 1.
e) Calcule la probabilidad que el error cometido sea superior a 0,5.
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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES

ASIGNATURA: ESTAD´ISTICA EMPRESARIAL I

TEMA 5.- VARIABLE ALEATORIA.

  1. Un negocio de ordenadores que atiende pedidos por tel´efono, tiene seis l´ıneas telef´onicas. Sea X el n´umero de l´ıneas en uso en un momento espec´ıfico. Se sabe que X tiene la siguiente funci´on de probabilidad:

X 0 1 2 3 4 5 6

p[X = x] a b 0,20 0,25 0,20 0,06 0,

a) Sabiendo que p(1) =

p(2) + p(3) 3

. Calcule a y b b) Calcule la probabilidad de que por lo menos tres l´ıneas est´en en uso. c) Entre dos y cuatro lineas, inclusive, no est´en en uso. d ) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X

  1. Sea X la variable aleatoria que designa el n´umero de coches vendidos cada semana en un establecimiento. Se sabe que X tiene la siguiente funci´on de probabilidad:

X 0 1 2 3 4 5 6 7 8

p[X = x] 0,04 0,04 k 0,11 0,3 0,23 0,1 0,05 0,

a) Encuentre el valor de k. b) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X c) Calcule la probabilidad de que en una semana se vendan 2 o 3 coches. d ) Calcule la probabilidad de que en una semana se vendan al menos 7 coches.

  1. Un determinado profesor de la UPO nunca termina su clase antes que termine la hora y siempre termina su clase dentro de dos minutos despu´es de la hora. Sea X el tiempo que transcurre entre el final de la hora y el fin de la clase , y supongamos que la funci´on densidad es:

f (x) =

kx^2 0 ≤ x ≤ 2

0 en caso contrario

a) Encuentre el valor de k para que f (x) sea una funci´on densidad. b) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X, F (x) c) ¿Cu´al es la probabilidad de que la clase termine dentro de un minuto despu´es de que termine la hora? d ) ¿Cu´al es la probabilidad de que la clase contin´ue por lo menos 90 segundos m´as all´a del final de la hora?

  1. Suponga que el error que se comete al hacer cierta medici´on es una variable aleatoria continua X con funci´on densidad :

f (x) =

k(4 − x^2 ) − 2 ≤ x ≤ 2

0 en caso contrario

a) Encuentre el valor de k para que f (x) sea una funci´on densidad. b) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X, F (x) c) Calcule la probabilidad de que la medida obtenga un resultado inferior al valor real. d ) Calcule la probabilidad que el error cometido sea, en valor absoluto, a lo sumo 1. e) Calcule la probabilidad que el error cometido sea superior a 0,5.

  1. El tiempo X, en minutos, que debe esperar una persona al autob´us viene dado por la siguiente funci´on matem´atica:

f (x) =

0 x < 0

kx 0 ≤ x ≤ 5

2 5 − kx 5 ≤ x ≤ 10

0 x > 10

a) Encuentre el valor de k para que f (x) sea una funci´on densidad. b) Obtenga la representaci´on gr´afica de f (x). c) Obtenga la funci´on de distribuci´on de X, F (x) d ) Obtenga la representaci´on gr´afica de F (x) e) ¿Cual es la probabilidad de que el tiempo total de espera sea a lo sumo de 3 minutos? f ) ¿Cual es la probabilidad de que el tiempo total de espera sea menos de 2 minutos o m´as de 6 minutos?

  1. Sea X una variable aleatoria continua con funci´on de distribuci´on:

F (x) =

0 x ≤ 0

x 4 (1 + ln(

x )) 0 < x ≤ 4

1 x > 4

a) Calcule P (X ≤ 1) b) Calcule P (1 ≤ X ≤ 3) c) Obtenga la funci´on densidad de X, f (x).

  1. Sea (X, Y ) una variable aleatoria bidimensional discreta cuya funci´on de densidad conjunta viene dada por la siguiente funci´on: P (X = x, Y = y) =

k(x + y), si x = 1, 2 , 3 e y = 0, 1 , 2 , 0 , en otro caso.

a) Calcular k para que P (x, y) sea funci´on de probabilidad. b) Calcular las funciones de probabilidad marginales. c) Calcular P (X < 2 , Y = 1) y P (X = 1/Y > 1). d ) Calcular las funciones de probabilidad condicionadas de X/Y = 0 y de Y /X < 2.

  1. Sea X la variable aleatoria con funci´on de probabilidad:

x p(x) 1 0. 2 0. 3 0.

Calcular:

a) La funci´on de distribuci´on. b) El valor esperado, la mediana y la moda. c) La varianza, la desviaci´on t´ıpica y el coeficiente de variaci´on. d) Los coeficientes de asimetr´ıa y de curtosis. e) El valor esperado y la varianza de la variable aleatoria 3X + 4

  1. Sea X una variable aleatoria discreta que denota el n´umero de aver´ıas que un operario resuelve en una jornada de trabajo, con funci´on de probabilidad dada por

p(x) = k x + 1

si x = 0, 1 , 2 , 3.

Calcular:

c) ¿Cu´al es el tiempo m´ınimo que tardan en hacer una reparaci´on el 30 % de los empleados m´as lentos?

  1. Cierto supermercado tiene una caja r´apida y una com´un. Sea X 1 el n´umero de clientes que est´an en espera en la caja com´un en un momento particular del d´ıa y X 2 el n´umero de clientes que est´an en espera en la caja r´apida al mismo tiempo. Si la funci´on de probabilidad conjunta de X 1 y X 2 est´a dada por:

(X 1 , X 2 ) 0 1 2 3 0 0.08 0.07 0.04 0. 1 0.06 0.15 0.05 0. 2 0.05 0.04 0.10 0. 3 0.00 0.03 0.04 0. 4 0.00 0.01 0.05 0.

a) ¿Cu´al es la probabilidad de que haya exactamente un cliente en cada caja? b) ¿Cu´al es la probabilidad de que haya exactamente el mismo n´umero de clientes en las dos l´ıneas de espera? c) Sea A el suceso de que haya por lo menos dos clientes m´as en una l´ınea de espera que en la otra. ¿Cu´al es la probabilidad del suceso A? d ) ¿Cu´al es la probabilidad de que el n´umero total de clientes de las dos l´ıneas de espera sea exactamente cuatro? ¿Y por lo menos cuatro? e) Hallar las distribuciones marginales de X 1 y X 2. ¿Son independientes? f ) ¿Cu´al es la probabilidad de que haya dos personas esperando en la caja com´un sabiendo que la caja r´apida est´a vac´ıa? g) Calcular los valores esperados de X 1 y X 2. ¿Cu´antos clientes estar´an en espera por t´ermino medio entre las dos cajas? h) Calcular la covarianza de X 1 y X 2. A la vista del resultado, ¿qu´e se puede deducir sobre la independencia de las variables? i) Calcular V ar(X 1 + X 2 ). j ) Calcular el valor esperado de clientes en espera en la caja r´apida suponiendo que en la caja com´un hay 4 clientes esperando. k ) Calcular la moda de X 1 y la mediana de X 2.

  1. Supongamos que X e Y son variables aleatorias de las que se conoce que:

E[X^2 ] = 5, V ar(X) = 4, V ar(X + Y ) = 10, Cov(X, Y ) = 2.

a) Calcular E[X] y V ar(Y ). b) Sea Z = 5X − 3. Calcular E[Z] y V ar(Z).