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    Actividad 2 Unidad II Mat 221

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    angelo reyes
    El documento presenta cuatro casos para aplicar las distribuciones de probabilidad binomial y de Poisson. El primer caso pide calcular la probabilidad de que exactamente 5 de 12 clientes adquieran una tarjeta de crédito si la probabilidad de éxito es del 40%. Los otros casos piden calcular probabilidades relacionadas a defectos en neveras, estudiantes localizando un país en un mapa, y compras de pescado en un supermercado.

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    Actividad 2 Unidad II Mat 221

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    angelo reyes
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    El documento presenta cuatro casos para aplicar las distribuciones de probabilidad binomial y de Poisson. El primer caso pide calcular la probabilidad de que exactamente 5 de 12 clientes adquieran una tarjeta de crédito si la probabilidad de éxito es del 40%. Los otros casos piden calcular probabilidades relacionadas a defectos en neveras, estudiantes localizando un país en un mapa, y compras de pescado en un supermercado.

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    El documento presenta cuatro casos para aplicar las distribuciones de probabilidad binomial y de Poisson. El primer caso pide calcular la probabilidad de que exactamente 5 de 12 clientes adquieran una tarjeta de crédito si la probabilidad de éxito es del 40%. Los otros casos piden calcular probabilidades relacionadas a defectos en neveras, estudiantes localizando un país en un mapa, y compras de pescado en un supermercado.

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    El documento presenta cuatro casos para aplicar las distribuciones de probabilidad binomial y de Poisson. El primer caso pide calcular la probabilidad de que exactamente 5 de 12 clientes adquieran una tarjeta de crédito si la probabilidad de éxito es del 40%. Los otros casos piden calcular probabilidades relacionadas a defectos en neveras, estudiantes localizando un país en un mapa, y compras de pescado en un supermercado.

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    ACTIVIDAD 2 UNIDAD II

    I. Analiza el siguiente caso y luego realiza los procedimientos necesarios para su


    solución.

    Aplicar la distribución de probabilidad Binomial.

    Supongamos que el 40% de los clientes que visitan el banco B&B usan de tarjetas de
    créditos. Si elegimos 12 clientes al azar para ofrecerle tarjetas de créditos del banco, que
    probabilidad hay de que exactamente 5 adquieran nuestra tarjeta de crédito.

    Datos:

    N = 12

    X=5

    Probabilidad de éxito (P) = 0.40

    Probabilidad de fracaso (Q) = 1-P = 1-0.40 =0.60

    II. Utilizando la fórmula de la distribución de probabilidad Binomial resuelva los


    siguientes problemas:

    1. Un lote de treinta neveras incluye cinco unidades defectuosas. Si se revisan tres


    neveras al azar, diga cuál es la probabilidad de que se encuentren dos defectuosas.

    2. Conocemos que el 30% de los estudiantes de secundaria en República Dominicana


    no puede localizar en un mapa el lugar donde se encuentra Argelia. Si se entrevista a
    siete estudiantes de este nivel elegidos al azar: a) ¿Cuál será la probabilidad de que
    exactamente tres puedan ubicar este país? b) ¿Cuál será la probabilidad de que un
    máximo de tres pueda ubicar este país?

    III. Analiza el siguiente caso y luego realiza los procedimientos necesarios para su
    solución.

    Aplicar la distribución de probabilidad de Poisson.

    La probabilidad de que un cliente compre pescado en el supermercado es 0.05 cada vez


    que van de compra al supermercado, si se realizan 100 compras, ¿cuál es la probabilidad
    de comprar 3 veces pescado?
    Datos:

    Media poblacional (K) es = 100 * 0.05 = 5


    X=3
    E = 2.71828

    IV. Utilizando la fórmula de la distribución de probabilidad de Poisson resuelva


    los siguientes problemas:

    1. En la revisión de un texto de estudio se consiguen un total de 50 errores en las 300


    páginas del libro. Los errores están distribuidos aleatoriamente a lo largo del texto.
    Determine la probabilidad de que:

    a) Un capítulo de 23 páginas tenga tres errores exactamente.

    b) Un capítulo de 30 páginas tenga más de tres errores.

    c) Una página seleccionada aleatoriamente no tenga errores.

    2. Una fábrica recibe un embarque de 2,000,000 de tornillos. Se sabe que la probabilidad


    de tener un tornillo defectuoso es de 0.001. Si obtenemos una muestra de 6000 tornillos,
    ¿cuál será la probabilidad de encontrar un máximo de tres defectuosos?

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