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variable distribuciones, Apuntes de Estadística

Asignatura: Estadisitica I, Profesor: , Carrera: Administración y Dirección de Empresas, Universidad: UVIGO

Tipo: Apuntes

2016/2017

Subido el 12/05/2017

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d4nii 🇪🇸

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Variables Aleatorias y Principales Distribuciones
Estad´ıstica (10Grado ADE) - Universidade de Vigo - 2016-2017
1. El director de un abrica est´a pensando cambiar una de sus aquinas. El historial de la misma indica la
siguiente distribuci´on de probabilidad del umero de aver´ıas de la aquina en una semana:
xi012345
pi0.12 0.16 0.18 0.32 0.14 0.08
a) Calcula el umero medio y modal de aver´ıas y el percentil 60.
b) Si cada aver´ıa cuesta a la empresa 1200 euros de producci´on perdida, halla la media y la desviaci´on tipica
del coste semanal que tienen para la empresa las aver´ıas de esta aquina.
c) Calcula las siguientes probabilidades: P(X= 2.5), P(X > 0/X 4) y P(X > 2).
2. En una determinada estaci´on de servicio, la variable aleatoria X=“Demanda semanal de gasolina en miles
de litros”tiene la siguiente funci´on de densidad:
f(x) = 1.2x0.2x20x1
0 en otro caso
Determinar:
a) La media y la moda de la demanda semanal de gasolina.
b) Obt´en la funci´on de distribuci´on de X.
c) La probabilidad de que la demanda sea inferior a 0.5 (miles de litros).
d) La probabilidad de que la demanda sea superior a 0.3 sabiendo que es inferior a 0.5
3. El umero diario de devoluciones de un producto en un establecimiento es una variable aleatoria cuya funci´on
de distribuci´on est´a dada por
F(x) =
0 si x < 0
0.35 si 0 x < 1
0.6 si 1 x < 2
0.8 si 2 x < 3
0.9 si 3 x < 4
1 si x4
a) Obt´en la funci´on de masa de probabilidad del n´umero diario de devoluciones.
b) Calcula el valor medio, el valor mediano y el valor as frecuente del umero diario de devoluciones. Obt´en
la desviaci´on ıpica.
c) ¿Cu´al es la probabilidad de que el umero diario de devoluciones sea superior a 2? ¿Y de que sea al menos
una y menos de 4?
4. La funci´on de densidad de la variable aleatoria X= “Importe semanal facturado en miles de euros”en un
establecimiento es:
f(x) = k(1 + x) 0 x4
0 en otro caso
a) Obt´en el valor de kpara que sea funci´on de densidad. b) Calcula el importe que en promedio se espera
facturar por semana.
c) ¿Qu´e importe aximo se espera conseguir el 40% de las semanas con menos facturaci´on.
d) ¿Cu´al ser´a el m´ınimo importe que facturar´a, el 25% de las semanas con mayor facturaci´on?
e) Calcula la varianza y desviaci´on t´ıpica de X.
f) Se estima que la facturaci´on se ha transformado y ha pasado a ser 0.75X+ 0.25. ¿Es as regular la
facturaci´on que se espera obtener en esta nueva situaci´on?
5. La cantidad de pan que se vende diariamente en una panader´ıa de cierta localidad puede expresarse mediante
una variable aleatoria cuya funci´on de densidad es:
f(x) =
kx si 0 < x < 4
2
25(7 x) si 4 < x < 7
0 en otro caso
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Variables Aleatorias y Principales Distribuciones

Estad´ıstica (1^0 Grado ADE) - Universidade de Vigo - 2016-

  1. El director de un f´abrica est´a pensando cambiar una de sus m´aquinas. El historial de la misma indica la siguiente distribuci´on de probabilidad del n´umero de aver´ıas de la m´aquina en una semana:

xi 0 1 2 3 4 5 pi 0.12 0.16 0.18 0.32 0.14 0.

a) Calcula el n´umero medio y modal de aver´ıas y el percentil 60. b) Si cada aver´ıa cuesta a la empresa 1200 euros de producci´on perdida, halla la media y la desviaci´on tipica del coste semanal que tienen para la empresa las aver´ıas de esta m´aquina. c) Calcula las siguientes probabilidades: P (X = 2.5), P (X > 0 /X ≤ 4) y P (X > 2).

  1. En una determinada estaci´on de servicio, la variable aleatoria X =“Demanda semanal de gasolina en miles de litros”tiene la siguiente funci´on de densidad:

f (x) =

  1. 2 x − 0. 2 x^2 0 ≤ x ≤ 1 0 en otro caso

Determinar: a) La media y la moda de la demanda semanal de gasolina. b) Obt´en la funci´on de distribuci´on de X. c) La probabilidad de que la demanda sea inferior a 0.5 (miles de litros). d) La probabilidad de que la demanda sea superior a 0.3 sabiendo que es inferior a 0.

  1. El n´umero diario de devoluciones de un producto en un establecimiento es una variable aleatoria cuya funci´on de distribuci´on est´a dada por

F (x) =

0 si x < 0

  1. 35 si 0 ≤ x < 1

  2. 6 si 1 ≤ x < 2

  3. 8 si 2 ≤ x < 3

  4. 9 si 3 ≤ x < 4 1 si x ≥ 4 a) Obt´en la funci´on de masa de probabilidad del n´umero diario de devoluciones. b) Calcula el valor medio, el valor mediano y el valor m´as frecuente del n´umero diario de devoluciones. Obt´en la desviaci´on t´ıpica. c) ¿Cu´al es la probabilidad de que el n´umero diario de devoluciones sea superior a 2? ¿Y de que sea al menos una y menos de 4?

  5. La funci´on de densidad de la variable aleatoria X = “Importe semanal facturado en miles de euros”en un establecimiento es:

f (x) =

k(1 + x) 0 ≤ x ≤ 4 0 en otro caso

a) Obt´en el valor de k para que sea funci´on de densidad. b) Calcula el importe que en promedio se espera facturar por semana. c) ¿Qu´e importe m´aximo se espera conseguir el 40% de las semanas con menos facturaci´on. d) ¿Cu´al ser´a el m´ınimo importe que facturar´a, el 25% de las semanas con mayor facturaci´on? e) Calcula la varianza y desviaci´on t´ıpica de X. f) Se estima que la facturaci´on se ha transformado y ha pasado a ser 0. 75 X + 0.25. ¿Es m´as regular la facturaci´on que se espera obtener en esta nueva situaci´on?

  1. La cantidad de pan que se vende diariamente en una panader´ıa de cierta localidad puede expresarse mediante una variable aleatoria cuya funci´on de densidad es:

f (x) =

kx si 0 < x < 4 2 25

(7 − x) si 4 < x < 7 0 en otro caso

con x expresada en cientos de kg. a) Calcula el valor de k. ¿Cu´al ser´ıa la cantidad media de pan vendida diariamente por esta panader´ıa? b) Calcula la probabilidad de que en un d´ıa se vendan menos de 500 kg de pan, si sabemos que se han vendido m´as de 300kg. c) El propietario de la panader´ıa fija un coste fijo de fabricaci´on de 100 euros. Sabiendo adem´as que hay un coste de 2 euros por cada 100 kg de pan producido diariamente, ¿cu´al ser´ıa el coste medio de fabricaci´on de dicha panader´ıa?

  1. Un economista quiere estimar el coste total de un proyecto para hacer una oferta adecuada del mismo. Su trabajo lo valora en una parte fija de 12.000 euros y otra variable de 300 euros por d´ıa trabajado. Sabe que el proyecto le llevar´a entre 7 y 11 d´ıas con la siguiente funci´on de masa de probabilidad para X=“n´umero de d´ıas que tardar´a en realizar el proyecto”:

xi 7 8 9 10 11 P (X = xi) 0.10 0.20 0.30 0.30 0.

a) Calcula la funci´on de distribuci´on y repres´entala. b) ¿Cu´al es la probabilidad de que el proyecto tarde en realizarse 9 ´o 10 d´ıas? c) Calcular la esperanza y la varianza de X. d) Determinar el valor medio y la desviaci´on t´ıpica del coste.

  1. La longitud (en cm) de las piezas producidas en una f´abrica es una variable aleatoria, X, que tiene la siguiente funci´on de distribuci´on:

F (x) =

0 si x < 1 (x − 1)^2 si 1 ≤ x ≤ 2 1 si x ≥ 2

a) ¿Qu´e porcentaje de piezas tienen una longitud entre 1.25 y 1.75 cm? b) Determina el primer cuartil de la variable X e interpreta su valor. c) Calcula la media de la variable aleatoria X. d) Si disponemos de 200 piezas, calcula la probabilidad de que al menos 60 piezas midan menos de 1.5 cm.

  1. Cierta ONG est´a planeando una campa˜na directa por correo. Se sabe que la proporci´on X (en tanto por uno) de personas que no responden es una variable aleatoria continua con funci´on de distribuci´on:

F (x) =

0 si x < 0 5 x^4 − 4 x^5 si 0 ≤ x ≤ 1 1 si x ≥ 1

Calcula: a) Funci´on de densidad de X. b) Probabilidad de que m´as del 40% no respondan. c) Porcentaje esperado de personas que no responden.

  1. Un agente de seguros que trabaja a domicilio consigue una entrevista con la familia en el 20% de las casas que visita, debiendo justificar a su empresa un m´ınimo de 4 entrevistas diarias. a) Si realiza 10 visitas, ¿cu´al es la probabilidad de que satisfaga la cuota diaria de entrevistas? b) Si realiza 8 visitas, ¿cu´al es la probabilidad de que consiga m´as de 2 pero menos de 6 entrevistas? c) ¿Cu´al es la probabilidad de que necesite m´as de 9 visitas para conseguir 4 entrevistas?
  2. La hora de llegada de un tren sigue una distribuci´on uniforme entre las nueve menos cuarto y las nueve y cuarto. El transporte entre la estaci´on y otra donde se enlaza con otro tren dura diez minutos. Si ´este sale a las nueve y diez, ¿cu´al es la probabilidad de alcanzarlo?
  3. El n´umero de baches que presenta una carretera comarcal muy deteriorada sigue una distribuci´on de Poisson de media 15 baches por kil´ometro. Calcula la probabilidad de que: a) En un tramo de 500 metros haya menos de 4 baches. b) En un tramo de 100 metros no haya ning´un bache. c) La distancia hasta el pr´oximo bache est´e entre 100 y 200 metros.

a) ¿Cu´al es la probabilidad de que tenga que repartir m´as de 60 cartas en esa calle? b) Si un d´ıa, por determinadas circunstancias, la correspondencia ha sufrido un retraso y el cartero s´olo tiene que repartir un total de 25 cartas, ¿cu´al es el n´umero esperado de cartas que tendr´a que repartir en la calle A? ¿cu´al es la probabilidad de que tenga que repartir m´as de 3 cartas en A?

  1. Un examen tipo test consiste en 10 preguntas con 4 respuestas, siendo s´olo 1 correcta. Si un estudiante contesta el examen al azar, calcular: a) Probabilidad de acertar al menos 6 preguntas. b) Probabilidad de no acertar ninguna pregunta. c) ¿Cu´al es el n´umero esperado y desviaci´on t´ıpica del n´umero de respuestas correctas? d) Si las preguntas correctas suman un punto, y las incorrectas restan 1/3, ¿cu´al es la nota media esperada? ¿cu´antas preguntas tendr´ıa que responder correctamente este alumno para aprobar examen?
  2. Un estudiante de ADE se esta planteando coger la concesi´on de un chiringuito situado en una conocida playa de la costa de Vigo durante los dos meses de temporada alta de verano (julio y agosto). Para ello pide datos del funcionamiento del mismo durante a˜nos pasados y sabe que el n´umero de clientes que tiene dicho chiringuito sigue una distribuci´on de Poisson de media 20 cada hora. a) Calcula la probabilidad de que un d´ıa determinado lleguen como m´ınimo 2 clientes en un cuarto de hora. b) El chiringuito est´a abierto de 11:00 a 21:00 horas cada d´ıa, ¿cu´al es la probabilidad de que un d´ıa cualquiera se atiendan como m´aximo 175 personas? c) Si el cliente m´as madrugador lleg´o a las 11:30h de la ma˜nana, ¿cu´al es la probabilidad de que el siguiente llegue antes de las 11:45? d) El 85% de los ni˜nos que se acercan al chiringuito piden un helado. Calcula el n´umero medio de ni˜nos que pedir´an un helado en un grupo de 7 amigos.
  3. Para trasladarse desde su casa al trabajo, una persona tiene que tomar un autob´us. El tiempo total de espera (en minutos) en la parada sigue una distribuci´on Uniforme en el intervalo (0,10). a) Calcula el tiempo medio de espera y una medida de dispersi´on. b) En un d´ıa elegido al azar, ¿cu´al es la probabilidad de que el tiempo de espera supere los 6 minutos? c) En una semana con 5 d´ıas laborables, ¿cu´al es la probabilidad de que el n´umero de d´ıas en los que espera menos de 6 minutos sea a lo sumo 2? d) Si consideramos que durante un a˜no el trabajador acude al trabajo 220 d´ıas, ¿cu´al es la probabilidad de que el tiempo total de espera sea superior a 1000 minutos?