jueves, 4 de abril de 2013

Probabilidad y estadística


TEORÍA DE CONJUNTOS
La teoría de conjuntos es una rama de las matemáticas que estudia las propiedades de los conjuntos: 
Permite visualizar las intersecciones que puedan existir entre las partes que conforman un problema, así como cada parte con el todo. Es un instrumento esencial para el desarrollo de la capacidad de análisis.
CONJUNTOS:
La palabra conjunto es una colección de objetos cuyas propiedades o características están claramente definidas. Cada objeto que forma parte de un conjunto se llama elemento.
Es una colección de objetos considerados como una simple unidad. Los objetos que determinan un conjunto se denominan elementos del conjunto. Los conjuntos pueden denotarse con letras mayúsculas como A, B, C,…y los elementos con letras minúsculas como a, b, c,… o con números separados por comas y encerrados entre dos llaves. Así por ejemplo: el conjunto “A” formando por las vocales, la podemos escribir: A: {a, e, i, o, u} y un conjunto “B” cuyos elementos son los tres números impares lo denotamos B = {1, 3,5}.
Ejemplos de conjuntos: 
    • Æ : el conjunto vacío, que carece de elementos.
    • N: el conjunto de los números naturales.
    • Z: el conjunto de los números enteros.
    • Q : el conjunto de los números racionales.
    • R: el conjunto de los números reales.
    • C: el conjunto de los números complejos.
Subconjunto: A es subconjunto de B si todo elemento de A lo es también de B.

Notación: AÌB Û "x ÎAÞ xÎB

Ejemplo: El conjunto C = {1,3,5} es un subconjunto del D = {5,4,3,2,1} ya que todo elemento de C pertenece al conjunto D.
Conjunto Universal: es aquel conjunto que no puede ser considerado un subconjunto de otro conjunto, excepto de si mismo. Todo conjunto se debe considerar un subconjunto del Conjunto Universal.
Notación: U
Ejemplo:
                 A = {1,3,5}         B = {2,4,6,8}

                 U = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}
Conjunto Potencia: se denomina conjunto potencia  de A,  P(A), a la familia de todos los subconjuntos del conjunto A. Sí el conjunto A tiene n elementos, el conjunto potencia de A tendrá 2n elementos.
Notación: 
Ejemplo:  
                 A = {3,4,5}
 P(A)= 23 = 8, lo que significa que pueden formarse 8 subconjunto de A.

 P(A)= { {3}, {4}, {5}, {3,4}, {3,5}, {4,5}, {3,4,5}, f }.
Conjunto Vacío: es aquel que no posee elementos y es subconjunto de cualquier otro conjunto.

Notaciónf = { x / x ¹ x }

Ejemplo:
                  B= {x/x2 = 4, x es impar}. B es entonces un conjunto vacío.

Diagrama de Venn:  Los diagramas de venn permiten visualizar gráficamente las nociones conjuntistas y se representan mediante círculos inscritos en un rectángulo. Los círculos corresponden a los conjuntos dados y el rectángulo al conjunto universal.

Ejemplo:
              


  

Conjuntos Finitos o Infinitos:   Los conjuntos serán finitos o infinitos, si sus elementos son o no factibles de contar.

Ejemplo:
                  M= {a,e,i,o,u}, M es finito.

                  N={1,3,5,7...},  N es infinito.
Conjuntos disjuntos:  Dos conjuntos son disjuntos si no tienen elementos comunes.

Gráficamente:











Ejemplo:
                
               A= {1,3,8}, B={2,4,9}; A y B son conjuntos disjuntos.

OPERACIONES CON CONJUNTOS


1.-Unión de conjuntos:  La unión de dos conjuntos A y B es un conjunto cuyos elementos pertenecen a A o a B.
Notación:  AÈB= {x/xÎAÚ xÎB}
Gráficamente:













.- Intersección de conjuntos:  La intersección de dos conjuntos A y B, es un conjuntos cuyos elementos son comunes a  A y B.

Notación:  A Ç B= {x / x Î A Ù x Î B}
Gráficamente:







Ejemplo:

              A={7,8,9,10,11,12}           B={5,6,9,11,13,14}
Complemento:  El complemento de un conjunto A, son todos los elementos que no están en el conjunto A
y que están en el universo.
Notación:   A= {x / x ÎU Ù x ÏA}
    A= U -  A
Gráficamente:


 



                
Ejemplo:
U= {1,2,3,...10} y A={ 3,4,6,7}
 Ac= {1,2,5,8,9,10}
Diferencia de conjuntos:   La diferencia de dos conjuntos A y B, es un conjunto cuyos elementos son aquellos que están en el conjunto A, pero no en el conjunto B.
Notación:   A - B  ={x / x ÎA Ù x Ï B}
Gráficamente:             
                







                                                                                                                                                                                                       Ejemplo:
             
           C = {u, v, x, y, z}           D = {s, t, z, v, p, q}
   C -  D = {x, y, u}
LEYES DE ALGEBRA DE CONJUNTO


1.-  Asociatividad:

                   (AÈB)ÈC = AÈ(BÈC)

                   (AÇB)ÇC = AÇ(BÇC)


2.-  Conmutatividad:

                   AÈB = BÈA

                   AÇB = BÇA


3.-  Distributividad:

                   AÈ(BÇC) = (AÈB)Ç(AÈC)

                   AÇ(BÈC) = (AÇB)È(AÇC)


4.-  Absorción:

                   AÈ(AÇB) = A

                   AÇ(AÈB) = A


5.-  Idempotencia:

                    AÈA = A

                    BÇB = B




EJERCICIOS RESUELTOS



Demuestre:

1.-(A - B) Ç B  =  f
    
    (A Ç Bc) Ç B = f
   
     AÇ(Bc Ç B)  = f

     A Ç    f     =    f

           f        =     f




2.-  (A – B) Ç (A - C)     =    A – (B È C)

      (A Ç Bc) Ç (A Ç Cc) =    A – (B È C)

      A Ç (Bc  Ç A ) Ç Cc =    A – (B È C)

      (A Ç A) Ç(Bc  Ç Cc) =   A – (B È C)

      A  Ç  (B  È  C)c          =    A – (B È C)

      A  –  (B   È   C)       =    A – (B È C)




3.-  n[A È  (È C ) ]   = n(A) + n(B) + n(C) - n(A Ç B) - n(AÇC) - n(BÇC) + n[AÇ(BÇC)] 

  n[A È ( B ÈC )]  =  n(A) + n(BÈC) - n[AÇ(BÈC)]
                            =  n(A) + n(B) + n(C) - n(BÇC) - n[(AÇB)È(AÇC)]
                            = n(A) + n(B) + n(C) - n(B Ç C) - n(A Ç B) - n(A Ç C) + [ n(A Ç B) Ç (AÇC)]
                            = n(A) + n(B) + n(C) - n(A ÇB) - n(AÇC) - n(BÇC) + n[AÇ(BÇC)]



       
  4.-  (A È A) Ç (A È Bc) = A

      Ç (A È B)       = A

               A                 = A

             A                    = A



5.-   (B Ç C) È A        =    (B È A) Ç (C È A)

       A  È (B Ç C)        =   (B È A) Ç (C È A)

       ( A È B) Ç (A È C) =  (B È A) Ç (C È A)

       (BÈA)Ç(CÈA)      =   (BÈA)Ç(CÈA)

Simplificar:

6.-  A  È [ (B Ç (A È B) ) Ç (A È (A Ç B) ) ]

      A  È [ (B Ç A) È (B Ç B) ] Ç(A È A) Ç (AÈB)

      A  È [ (B Ç A) È (B Ç B) ] Ç A Ç (A È B)

      A È [B Ç A] È B= B

      (A È B) Ç (A È A)

      (A È B) Ç (A)

                A


IGUALDAD DE CONJUNTOS

7.-¿Cuáles de estos conjuntos son iguales:{r,t, s}, {s, t, r, s}, {t, s, t, r}, {s, r, s, t}?

Solución:
Son todos iguales entre sí. Obsérvese que el orden o la repetición no cambian un conjunto.

8.-¿Cuáles de estos conjuntos son iguales?
(1)  {x | x es una letra en la palabra «tocata»}.
(2)  Las letras de la palabra «tacto».
(3)  {x | x es una letra de la palabra «cota»}.
(4)  Las letras a, c, o, t.

Solución:
Escribiendo los conjuntos en forma tabular es fácil averiguar si son o no iguales. Una vez escritos los cua­tro conjuntos en forma tabular se ve que todos son iguales al conjunto {a, c, o, t}.

CONJUNTO VACÍO

9.-¿Cual de estas palabras es distinta de las otras y por qué?: (1) vacío, (2) cero, (3) nulo.

Solución:
La primera y la tercera se refieren al conjunto sin elementos; la palabra cero se refiere a un número par­ticular y es, por tanto, la palabra diferente.

10.-Entre los conjuntos que siguen, ¿cuáles son diferentes?:Æ, {0}, {Æ}.

Solución:
Cada uno es diferente de los otros. El conjunto {0} contiene un elemento, el número cero. El conjunto Æ no tiene elementos, es el conjunto vacío. El conjunto {Æ} tiene también un elemento que es el conjunto vacío: es un conjunto de conjuntos.

11.-¿Cuáles de estos conjuntos son vacíos?
(1)  A = {x|x es una letra anterior a a en el alfabeto}.   (3) C = {x|x ¹ x}
(2)  B = {x|x2 = 9 y 2x = 4}.                                                    (4) D = (x|x + 8 = 8}.

Solución:
(1)  Como a es la primera letra del alfabeto, el conjunto A carece de elementos; por tanto, A = Æ.
(2)  No hay número que satisfaga a ambas ecuaciones x2 = 9 y 2x = 4; así que B es también vacío.

(3)  Se da por sentado que todo objeto es él mismo, de modo que C es vacío. Tanto es así que algunos libros definen de esta manera el conjunto vació, es decir,
Æ = {x|x ¹ x}

(4)  El número cero satisface a la ecuación x + 8 = 8, así que D consta del elemento cero. Por tanto, D no es vacío.

SUBCONJUNTOS

12.-Dado A = {x, y, z}, ¿cuántos subconjuntos hay en A y cuáles son?

Solución:
Haciendo la lista de todos los subconjuntos posibles de A resultan ser:
{x, y, z}, {y, z), {x, z}, {x, y}, {x}, {y}, {z} y el conjunto vacío Æ. Hay ocho subconjuntos en A.

13.-Definir los siguientes conjuntos de figuras del plano euclidiano:
Q = {x|x es un cuadrilátero}.             H = {x|x es un rombo}.
R = {x|x es un triángulo}.                  S = {x|x es un cuadrado}.
Decir qué conjuntos son subconjuntos propios de los otros.

Solución:
Como un cuadrado tiene 4 ángulos rectos, es un rectángulo; y como  tiene 4  lados iguales, es un rombo; y  puesto que  tiene  4  lados, es un cuadrilátero.  Según eso S Ì Q, S Ì R, S Ì H, es decir, S es un subconjunto de los otros tres. Y, además, como hay rectángulos, rombos y cuadriláteros que no son cuadrados, resulta ser S un subconjunto propio de los otros tres. De manera análoga se ve que R es un subconjunto propio de Q, y que H es un subconjunto propio de Q. No hay otras relaciones entre los conjuntos.

14.-¿Tiene todo conjunto un subconjunto propio?

Solución:
El conjunto vacío Æ no tiene subconjunto propio. Cualquier otro conjunto tiene al Æ como subconjunto propio. En algunos libros no se llama subconjunto propio al conjunto vacío; y entonces los conjuntos que tienen un solo elemento no tendrían un subconjunto propio.

15.-  Demostrar: Si A es un subconjunto del conjunto vacío Æ, entonces A=Æ.

Solución:
El conjunto vacío  Æ es  subconjunto  de cualquier  conjunto; en particular, Æ Ì A. por hipótesis, A Ì Æ. De modo que por la Definición 1-1, A = Æ.
16.-¿Cómo se demuestra que un conjunto A no es un subconjunto de otro conjunto B? Demostrar que  A = {2, 3, 4, 5} no es  un  subconjunto  de B = {x|x es par}.

Solución:    
Hay que demostrar que hay al menos un elemento de A que no está en B. Como 3 Î A y 3 Ï B, se ve  que A  no  es  un  subconjunto de B, o  sea que A Ë B. Nótese que no es necesario saber si hay o no otros elementos de A que no estén en B.

17.-Sean V = {d}, W = {c, d}, X = {a, b, c}, K = {a, b} y Z = {a, b, d}. Establecer la verdad o falsedad de las siguientes afirmaciones:
(1) Y Ì X                 (3) W ¹ Z               (5) V Ë Y               (7) V  Ì X              (9) X = W
(2) W É V                (4) Z É V              (6) Z É X              (8) Y Ë  Z             (10) W Ì Y

Solución:
(1)   Como todo elemento de Y es elemento de X, resulta que Y  Ì X  es verdadera.

(2)   El único elemento de V es d, y d también está en W;  así que W es un superconjunto de V y, por tanto, W É V es falsa.

(3)   Como a Î Z y a Ï W, W  ¹ Z es verdadera.

(4)   Z es un superconjunto de V puesto que el único elemento de V es elemento de Z; por tanto. Z É X es verdadera.

(5)   Corno d Î V y d Ï Y, VË Y es verdadera.

(6)   Como c Î X y c Ï Z, entonces Z no es un superconjunto de X, es decir, Z É X es verdadera.

(7)   V no es un subconjunto de X, ya que d Î V y d  Ï X;  por tanto, V  Ì  X es falsa.

(8)   Todo elemento de Y lo es de Z; luego Y  Ë Z es falsa.

(9)   Como a Π X  y a Ï W, X = W es falsa.

(10) Como c Π W y c Ï Y, W no es un subconjunto de Y y, por tanto, W  É Y es falsa.
18.-Sean  A = {r,  s,  t, u, v, w:}, B = {u, v,  w, x,  y, z},  C = {s, u,  y, z}, D = {u, v}, E = {s, u} y F = {s}. Sea X un conjunto desconocido. Determinar cuáles de los conjuntos A, B, C, D, E o F pueden ser iguales a X si se dan las informaciones siguientes:

     (1) X Ì A     y        X Ì B                    (3) X Ë A     y        X Ë C
     (2) X Ë B     y        X Ì C                    (4) X Ì B     y        X Ë C


Solución:
(1)      El único conjunto que es subconjunto de A y de B es D. C, E y F no son subconjuntos de B porque s Î C, E, F y s Ï B

(2)      El conjunto X puede ser igual a C, E o F, pues estos son subconjuntos de C y, como ya se vio, no son subconjuntos de B.

(3)      Solo B no es subconjunto de A o de C, D y A son subconjuntos cíe A; y C, E y F son subconjuntos de C. Así que X = B.

(4)      Tanto B como D son subconjuntos de B y no lo son de C. Todos los otros conjuntos dejan de cumplir al menos una de las condiciones. Por tanto, X = B o X = D.

19.-Sea A un subconjunto de B y sea B un subconjunto de C, es decir, AÌ. B  y B Ì C. Suponiendo a  Î A,  b Î B, c Î C y, además, d Ï A, c Ï B, f Ï C, ¿cuáles afirmaciones serán ciertas?

(1) a Î C,         (2) b Î A,   (3) c Î A,   (4) d Î B,    (5) e Î A,    (6) f Ï A

Solución:
(1)   Por el Teorema 1-1, A es un  subconjunto de C. Luego  a Î A  implica  a Î C, y la afirmación es siempre cierta.
(2)   Como el elemento b Î B puede no ser elemento de A, la afirmación es falsa.
(3)   El elemento c Î C podría ser un elemento de A; por lo que c Ï A puede no ser verdad.
(4)   El elemento d, que no está en A, puede no estar en B: así que la afirmación puede no ser cierta.
(5)   Como c Ï B  y A Ì B, cÏ. A es siempre verdadera.
(6)   Como f Ï C  y A Ì C, f ÏA es siempre cierta.

DIAGRAMAS LINEALES

20.-Hacer  un  diagrama  lineal  para  los  conjuntos  A  =  {a,  b,  c},  B  ={a, b}  y C = {a, c}.

Solución:
Como A É B, A É C  y  B y C no son comparables.


PROBABILIDAD
La probabilidad es la posibilidad que existe entre varias posibilidades, que un hecho o condición se produzcan. La probabilidad, entonces, mide la frecuencia con la cual se obtiene un resultado en oportunidad de la realización de un experimento sobre el cual se conocen todos los resultados posibles gracias a las condiciones de estabilidad que el contexto supone de antemano.
El estudio científico de la probabilidad, a diferencia de lo que ha ocurrido con otras cuestiones matemáticas, porque obviamente ésta está estrechamente vinculada a la misma, no resulta ser una preocupación que se remonta a la antigüedad por ejemplo, en donde la mayoría de los grandes pensadores de ese momento ocupaban aparentemente sus pensamientos en otras cuestiones más determinantes para esa época, entonces, el estudio y la profundización acerca de la cuestión de la probabilidad, se puede decir que es más bien un acontecimiento moderno.



En ocasiones realizamos acciones, por ejemplo lanzar una moneda al aire, en las que conocemos de antemano los posibes resultados que se pueden dar (cara o cruz) pero no sabemos exactamente cual de ellos se va a dar.
Lo mismo ocurre cuando lanzamos un dado: sabemos que puede salir 1, 2, 3, 4, 5, o 6, pero no sabemos cual de ellos saldrá.
Los resultados de estas acciones dependen del azar:
Sabemos cuales pueden ser pero es imposible determinar de antemano cual será.

1.- Sucesos
Llamamos sucesos a los posibles resultados de una acción que depende del azar.
Distinguimos 3 tipos de sucesos:
Suceso posible: Es un resultado que se puede dar.
Por ejemplo, el 5 es un suceso posible cuando lanzamos un dado.
Suceso imposible: Es un resultado que no se puede dar.
Por ejemplo, el 7 es un suceso imposible cuando lanzamos un dado (el dado no tiene el número 7).
Suceso seguro: Es un resultado que siempre se va a dar.
Por ejemplo, "número menor de 7" es un suceso seguro cuando lanzamos un dado (cualquier número que salga al lanzar el dado será menor que 7).

2.- Probabilidades de los sucesos
Dentro de los sucesos posibles vamos a distinguir:
Suceso igual de probable: es aquel resultado que tiene la misma probabilidad que los demás:
Por ejemplo: cuando lanzamos una moneda, el suceso "cara" tiene las mismas probabilidades que el suceso "cruz".
Suceso muy probable: es aquel resultado que tiene muchas probabilidades de darse:
Por ejemplo: en una bolsa con 100 bolitas numeradas del 1 al 100, el suceso "sacar una bola con un número entre 1 y 98" tiene muchas probabilidades de ocurrir.
Suceso poco probable: es aquel resultado que tiene muy pocas probabilidades de darse:
Por ejemplo: en una bolsa con 100 bolitas, 99 blanca y 1 negra, el suceso "sacar la bolsa negra" tiene pocas probabilidades de ocurrir.

La probabilidad de un evento se denota con la letra p y se expresa en términos de una fracción y no en porcentajes, por lo que el valor de p cae entre 0 y 1. Por otra parte, la probabilidad de que un evento "no ocurra" equivale a 1 menos el valor de p y se denota con la letra q:
Regla de la adición
La regla de la adición o regla de la suma establece que la probabilidad de ocurrencia de cualquier evento en particular es igual a la suma de las probabilidades individuales, si es que los eventos son mutuamente excluyentes, es decir, que dos no pueden ocurrir al mismo tiempo.
P(A o B) = P(A) U P(B) = P(A) + P(B) si A y B son mutuamente excluyente. P(A o B) = P(A) + P(B) − P(A y B) si A y B son no excluyentes. Siendo: P(A) = probabilidad de ocurrencia del evento A. P(B) = probabilidad de ocurrencia del evento B. P(A y B) = probabilidad de ocurrencia simultanea de los eventos A y B.
[editar]Regla de la multiplicación
La regla de la multiplicación establece que la probabilidad de ocurrencia de dos o más eventos estadísticamente independientes es igual al producto de sus probabilidades individuales.
P(A y B) = P(A B) = P(A)P(B) si A y B son independientes. P(A y B) = P(A B) = P(A)P(B|A) si A y B son dependientes


EJERCICIOS RESUELTOS DE PROBABILIDAD
1.- Calcular la probabilidad de que salga "cara" al lanzar una moneda:
Casos favorables: 1 (que salga "cara")
Casos posibles: 2 (puede salir "cara" o "cruz")
Probabilidad = (1 / 2 ) * 100 = 50 %
2.- Calcular la probabilidad de que salga "3" al lanzar un dado:
Casos favorables: 1 (que salga "3")
Casos posibles: 6 (puede salir "1, 2, 3, 4, 5 o 6")
Probabilidad = (1 / 6 ) * 100 = 16,6 %

3.- Calcular la probabilidad de que salga "un número entre 1 y 4 " al lanzar un dado:
Casos favorables: 4 (sería válido cualquiera de los siguientes resultados "1, 2, 3, o 4")
Casos posibles: 6 (puede salir "1, 2, 3, 4, 5 o 6")
Probabilidad = (4 / 6 ) * 100 = 66,6 %
4.-  Calcular la probabilidad de que salga el número 76 al sacar una bolita de una bolsa con 100 bolitas numeradas del 1 al 100:
Casos favorables: 1 (sacar el número 76)
Casos posibles: 100 (hay 100 números en la bolsa)
Probabilidad = (1 / 100 ) * 100 = 1 %

5.- Calcular la probabilidad de que salga "un número entre 1 y 98" al sacar una bolita de una bolsa con 100 bolitas numeradas del 1 al 100:
Casos favorables: 98 (valdría cualquier número entre 1 y 98)
Casos posibles: 100 (hay 100 números en la bolsa)
Probabilidad = (98 / 100 ) * 100 = 98 %


6.-  Se sacan dos bolas de una urna que se compone de una bola blanca, otra roja, otra verde y otra negra. Escribir el espacio muestral cuando: a) La primera bola se devuelve a la urna antes de sacar la segunda. b) La primera bola no se devuelve.

Solución
a) E = { BB, BR, BV, BN, RB, RR, RV, RN, VB, VR, VV, VN, NB, NR, NV, NN }
b) E = { BR, BV, BN, RB, RV, RN, VB, VR, VN, NB, NR, NV }  (definición de espacio muestral)
Oservemos que en el caso a) el experimento es con repetición.

7.- Una urna tiene 8 bolas rojas, 5 amarilla y 7 verdes. Si se extrae una bola al azar calcular la probabilidad de que: a) sea roja, b) no sea verde.

Solución
a) A: extraer uba bola al azar que sea roja, tiene 8 elementos.
    E: espacio muestral, de 20 elementos.
P(A) = 8/20 = 2/5      (definición de probabilidad).

b) B: extraer uba bola al azar que sea verde, tiene 7 elementos
    Bc: extraer uba bola al azar que NO sea verde.
P(Bc) = 1 - P(B) = 1 - 7/20 = 13/20   (propiedad 5)

8.- Se extrae una bola de una urna que contiene 4 bolas rojas, 5 blancas y 6 negras, ¿cuál es la probabilidad de que la bola sea roja o blanca? ¿Cuál es la probabilidad de que no sea blanca?

Solución
R: extraer bola roja                          B: extraer bola blanca

R U B: extraer bola roja o blanca,  P(R U B) = P(R) + P(B) = 4/15 + 5/15 = 9/15 = 3/5 (propiedad 1, porque R y B no tienen elementos comunes por lo que son mutuamente excluyentes o incompatibles)

Bc: NO extraer bola blanca,  P(Bc) = 1 - P(B) = 1 - 5/15 = 10/15 = 2/5 (propiedad 5)

9.-En una clase hay 10 alumnas rubias, 20 morenas, 5 alumnos rubios y 10 morenos. Un día asisten 45 alumnos, encontrar la probabilidad de que un alumno  sea hombre o mujer. Encontrar la probabilidad que un estudiante sea rubio.

Solución
H: un alumno hombre  P(H) = 15/45 = 1/3
M:un alumno mujer   P(M) = 30/45 = 2/3
P(H U M) = 1/3 + 2/3 = 1 (Propiedad 1, porque no hay elementos comunes entre H y M)

10.- En un viaje organizado por Europa para 120 personas, 48 de los que van saben hablar inglés, 36 saben hablar francés, y 12 de ellos hablan los dos idiomas.
Escogemos uno de los viajeros al azar.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que hable alguno de los dos idiomas?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que hable francés, sabiendo que habla inglés?
c) ¿Cuál es la probabilidad de que solo hable francés?

Solución
a) Suceso A: Saben hablar inglés.                   Suceso B: Sabe hablar francés
Estos sucesos son compatibles porque  tiene elementos en común, por tanto:
P(A U B) = P(A) + P(B) – P(A ∩ B)= 48/120 + 36/120 – 12/120 = 72/120 = 3/5 (eventos compatibles)
b)    P(B/A) = P(A∩B)/P(A) = (12/120)/(48/120) = 12/48 = ¼ (probabilidad condicionada)
c)     P(B) = 24/120 =1/5 (porque son los que SÓLO hablan francés)  36 – 12 = 24

11.- De una bolsa que tiene 10 bolas numeradas del 0 al 9, se extrae una bola al azar.
a) ¿Cuál es el espacio muestral?
b)Describe los sucesos:
A:  "Mayor que 6"          B:  "No obtener 6"          C : "Menor que 6"         escribiendo  todos sus elementos.
c) Hallar la probabilidad de los sucesos:  AUB,  A∩B  B'A'.

Solución
a)     Espacio Muestral:   E = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}
b)    A: "Mayor que 6"      A = {7,8,9}.                
       B:  "No obtener 6"     B = {0,1,2,3,4,5,7,8,9}.
       C : "Menor que 6"     C = {0,1,2,3,4,5}
c)     P(AUB) = P(A) + P(B) – P(A∩B) = 3/10 + 9/10 – 3/10 = 9/10. Observemos que  A∩B = {7,8,9} (elementos comunes), entonces P(A∩B) = 3/10
B' = {6}  y A' = {0,1,2,3,4,5,6}, entonces  BA' = {6}, por tanto  P(B'A') = 1/10


12.-  Se hace una encuesta en un grupo de 120 personas, preguntando si les gusta leer y ver la televisión. Los resultados son:
- A 32 personas les gusta leer y ver la tele.
- A 92 personas les gusta leer.
- A 47 personas les gusta ver la tele.
Si elegimos al azar una de esas personas:
a) ¿Cuál es la probabilidad de que no le guste ver la tele?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que le guste leer, sabiendo que le gusta ver la tele?
c) ¿Cuál es la probabilidad de que le guste leer?

Solución
A: les gusta ver la tele                            B: les gusta leer
P(A∩B) = 32/120,       P(B) = 92/120,     P(A) = 47/120
a) P(A´) = 1 – P(A) = 1 – 47/120 = 73/120  (propiedad de eventos complementarios)
b) P(B/A) = P(A∩B)/P(A) = (32/120)/(47/120) = 32/47   (probabilidad condicionada)
c) P(B) = 92/120 (definición de probabilidad)

13.- Un dado está trucado, de forma que las probabilidades de obtener las distintas caras son proporcionales a los números de estas. Hallar:
a) La probabilidad de obtener el 6 en un lanzamiento.
b) La probabilidad de conseguir un número impar en un lanzamiento.

Solución
a) Sea P la probabilidad de obtener una cara, entonces P(1) + P(2) + P(3) + P(4) + P(5) + P(6) = 1  y  P(1) = P, P(2) = 2P, P(3) = 3P, P(4) = 4P, P(5) = 5P, P(6) = 6P (por ser proporcionales a las caras), entonces  P + 2P + 3P + 4P + 5P + 6P = 1;  21P = 1;  P = 1/21, entonces  P(6) = 6(1/21) = 6/21 = 2/7.
b) P(1) + P(3) + P(5) = P + 3P + 5P = 9P = 9(1/21) = 9/21 = 3/7.

14.-. Se lanzan dos dados al aire y se anota la suma de los puntos obtenidos. ¿Cuál es la probabilidad de que salga el 7?

Solución
El espacio muestral tiene 62 = 36 resultados, de los cuales suman 7 los siguientes: (1,6); (2,5); (3,4); (4,3); (5,2) y (6,1), por tanto la probabilidad de que salga 7 en la suma es 6/36 = 1/6.



 15.- Se lanzan tres dados, encontrar la probabilidad de que:
a) Salga 6 en todos.
b) Las caras obtenidas sumen 7.

Solución
a) Sea A el evento de obtener la cara del 6 en uno de los dados, entonces: P(A∩A∩A) = P(A).P(A).P(A) = (1/6)(1/6)(1/6) = 1/216.
b) El espacio muestral tiene 63 = 216 resultados, de los cuales suman 7 los siguientes: (1,1,5); (1,2,4); (1,3,3); (1,4,2); (1,5,1); (2,1,4); (2,2,3); (2,3,2); (2,4,1); (3,1,3); (3,2,2); (3,3,1); (4,1,2); (4,2,1); (5,1,1), por tanto la probabilidad de que salga 7 en la suma es 15/216 = 5/72.

16.-Hallar la probabilidad de que al levantar unas fichas de dominó se obtenga un número de puntos mayor que 9 o que sea múltiplo de 4.

Solución
El espacio muestral son las 28 fichas del dominó; sea A el suceso de obtener fichas con puntos mayor a 9 y B el suceso de obtener fichas con puntos múltiplos de 4.
A = {(4:6), (5:5), (5:6), (6:6)}
B = {(0:4), (1:3), (2:2), (2:6), (3:5), (4:4), (6:6)}
P(AUB) = P(A) + P(B) - P(A∩B) = 4/28 + 7/28 - 1/28 = 10/28 = 5/14  (propiedad 2 porque los sucesos A y B son compatibles por tener un elemento en común).

17.-. En un sobre hay 20 papeletas, 8 llevan dibujado un coche y las restantes son blancas. Hallar la probabilidad de extraer al menos una papeleta con el dibujo de un coche si: a) se saca una papeleta, b) se sacan dos papeletas, c) se sacan tres papeletas.

Solución
Sea Ai el suceso de sacar "i" papeletas en las que al menos una tiene el dibujo de un coche y Bj el suceso de sacar "j" papeletas blancas.
P(A1) = 1 - P(B1) = 1 - (12/20) = 8/20 = 2/5.
P(A2) = 1 - P(B2) = 1 - (12/20)(11/19) = 1 - 33/95 = 62/95.
P(A3) = 1 - P(B3) = 1 - (12/20)(11/19)(10/18) = 1 - 11/57 = 46/57.

18.- Una clase consta de 10 hombres y 20 mujeres, la mitad de los hombres y la mitad de las mujeres tienen los ojos castaños. Determinar la probabilidad de que una persona elegida al azar sea un hombre o tenga los ojos castaños.

Solución
Este ejemplo se soluciona por TABLAS DE CONTINGENCIA (Se trata de tablas en cuyas celdas figuran probabilidades, y en la cual podemos determinar unas probabilidades conociendo otras de la tabla)

Hombre
Mujer
Total
Ojos castaños
5
10
15
Total
10
20
30

Sea A el suceso que la persona sea hombre y B el suceso de que tenga los ojos castaños.
P(AUB) = P(A) + P(B) - P(A∩B) = 10/30 + 15/30 - 5/30 = 2/3.

19. Se sortea un viaje a Roma entre los 120 mejores clientes de una agencia de automóviles. De ellos, 65 son mujeres, 80 están casados y 45 son mujeres casadas.
a)  ¿Cuál será la probabilidad de que le toque el viaje a un hombre soltero?
b) Si del afortunado se sabe que es casado, ¿cuál será la probabilidad de que sea una mujer?
Solución
Hombre
Mujer
Total
Casados
35
45
80
Solteros
20
20
40
Total
55
65
120

a) P(hs) = 20/120 = 1/6.
b) P(m/c) = 45/80 = 9/16.

20. Un taller sabe que por término medio acuden: por la mañana tres automóviles con problemas eléctricos, ocho con problemas mecánicos y tres con problemas de chapa, y por la tarde dos con problemas eléctricos, tres con problemas mecánicos y uno con problemas de chapa. Calcular:
a) El porcentaje de los que acuden por la tarde.
b) El porcentaje de los que acuden por problemas mecánicos.
c) La probabilidad de que un automóvil con problemas eléctricos acuda por la mañana.

Solución
Electricidad
Mecánica
Chapa
Total
Mañana
3
8
3
14
Tarde
2
3
1
6
Total
5
11
4
20

a) P(tarde) = 6/20 = 0,3 = 30%
b) P(p.mecánicos) = 11/20 = 0,55 = 55%
c) P(elect/mañ) = 3/5 = 0,6.






TÉCNICAS DE CONTEO
El principio fundamental en el proceso de contar ofrece un método general para contar el número de posibles arreglos de objetos dentro de un solo conjunto o entre carios conjuntos. Las técnicas de conteo son aquellas que son usadas para enumerar eventos difíciles de cuantificar.

Si un evento A puede ocurrir de n1 maneras y una vez que este ha ocurrido, otro evento B puede n2 maneras diferentes entonces, el número total de formas diferentes en que ambos eventos pueden ocurrir en el orden indicado, es igual a  n1 x n2.
PRINCIPIO DE LA MULTIPLICACIÓN

Si se desea realizar una actividad que consta de r pasos, en donde el primer paso de la actividad a realizar  puede ser llevado a cabo de N1 maneras o formas, el segundo paso de N2 maneras o formas y el r-ésimo paso de Nr maneras o formas, entonces esta actividad puede ser llevada a efecto de. El principio multiplicativo implica que cada uno de los pasos de la actividad deben ser llevados a efecto, uno tras otro. Si un evento E1 puede suceder de n1 maneras diferentes, el evento E2 puede ocurrir de n2 maneras diferentes, y así sucesivamente hasta el evento Ep el cual puede ocurrir de np maneras diferentes, entonces el total de maneras distintas en que puede suceder el evento “ocurren E1 y E2…..y Ep” es igual a producto.


 N1 x N2 x ..........x  Nr  maneras o formas
PRINCIPIO ADITIVO.

Si se desea llevar a efecto una actividad, la cuál tiene formas alternativas para ser realizada, donde la primera de esas alternativas puede ser realizada de M maneras o formas, la segunda alternativa puede realizarse de N maneras o formas ..... y la última de las alternativas puede ser realizada de W maneras o formas, entonces esa actividad puede ser llevada  a cabo de,

                        M + N + .........+ W  maneras o formas

PRINCIPIO DE LA SUMA O ADICCION
Si una primera operación puede realizarse de m maneras y una segunda operación de n maneras, entonces una operación o la otra pueden efectuarse de:
                      m+n maneras.

Ejemplo:
Una pareja que se tiene que casar, junta dinero para el enganche de su casa, en el fraccionamiento lomas de la presa le ofrecen un modelo económico ó un condominio, en el fraccionamiento Playas le ofrecen un modelo económico como modelos un residencial, un californiano y un provenzal. ¿Cuántas alternativas diferentes de vivienda le ofrecen a la pareja?

PRESA                     PLAYAS
Económico             Residencial
Condominio           Californiano
                              Provenzal
   m=2                           n=3

           2+3= 5 maneras


PRINCIPIO DE PERMUTACIÓN:

A diferencia de la formula de la multiplicación, se la utiliza para determinar el numero de posibles arreglos cuando solo hay un solo grupo de objetos. Permutación: un arreglos o posición de r objetos seleccionados de un solo grupo de n objetos posibles. Si nos damos cuenta los arreglos a, b, c y b, a, c son permutaciones diferentes, la formula que se utiliza para contar el numero total de permutaciones distintas es:
                                               
                                              FÓRMULA: n P r = n! (n - r)
PRINCIPIO DE COMBINACIÓN:

En una permutación, el orden de los objetos de cada posible resultado es diferente. Si el orden de los objetos no es importante, cada uno de estos resultados se denomina combinación. Por ejemplo, si se quiere formar un equipo de trabajo formado por 2 personas seleccionadas de un grupo de tres (A, B y C). Si en el equipo hay dos funciones diferentes, entonces si importa el orden, los resultados serán permutaciones. Por el contrario si en el equipo no hay funciones definidas, entonces no importa el orden y los resultados serán combinaciones. Los resultados en ambos casos son los siguientes:
Permutaciones: AB, AC, BA, CA, BC, CB
Combinaciones: AB, AC, BC

Combinaciones: Es el número de formas de seleccionar r objetos de un grupo de n objetos sin importar el orden.
La fórmula de combinaciones es:

                                                          n C r = n!                          r! (n – r)!


PROBLEMAS RESUELTOS DE TÉCNICAS DE CONTEO
1.- ¿De cuántas maneras pueden repartirse 3 premios a un conjunto de 10 personas, suponiendo que cada persona no puede obtener más de un premio?
Aplicando el principio fundamental del conteo, tenemos 10 personas que pueden recibir el primer
premio. Una vez que éste ha sido entregado, restan 9 personas para recibir el segundo, y
posteriormente quedarán 8 personas para el tercer premio. De ahí que el número de maneras
distintas de repartir los tres premios.

n
10 x 9 x 8 = 720



2.- ¿Cuántas placas de automóvil se pueden hacer utilizando dos letras seguidas de tres cifras? No se
admiten repeticiones.

26 x 25 x 10 x 9 x 8 = 468000
PRINCIPIO DE MULTIPLICACION
3.- Se dispone de 3 vías para viajar de C1 a C2   y de 4 vías para viajar de C2 a C1. ¿De cuántas formas se puede organizar el viaje de ida y vuelta de C1 a C2.Respuesta: (3)(4)=12

PRINCIPIO ADITIVO
4.-  Una persona desea comprar una lavadora de ropa, para lo cuál ha pensado que puede seleccionar de entre las marcas Whirpool, Easy y General Electric, cuando acude a hacer la compra se encuentra que la lavadora de la marca W se presenta en dos tipos de carga ( 8 u 11 kilogramos), en cuatro colores diferentes y puede ser automática o semiautomática, mientras que la lavadora de la marca E, se presenta en tres tipos de carga (8, 11 o 15 kilogramos), en dos colores diferentes y puede ser automática o semiautomática y la lavadora de la marca GE, se presenta en solo un tipo de carga, que es de 11 kilogramos, dos colores diferentes y solo hay semiautomática. ¿Cuántas maneras tiene esta persona de comprar una lavadora?


Solución:

M = Número de maneras de seleccionar una lavadora Whirpool
N = Número de maneras de seleccionar una lavadora de la marca Easy
W = Número de maneras de seleccionar una lavadora de la marca General Electric


      M = 2 x 4 x 2 = 16 maneras
N = 3 x 2 x 2 = 12 maneras


W = 1 x 2 x 1 = 2 maneras

 M + N + W = 16 + 12 + 2 = 30 maneras de seleccionar una lavadora

PRINCIPIO DE SUMA Y ADICIÓN
5.- Una pareja que se tiene que casar, junta dinero para el enganche de su casa, en el fraccionamiento lomas de la presa le ofrecen un modelo económico ó un condominio, en el fraccionamiento Playas le ofrecen un modelo económico como modelos un residencial, un californiano y un provenzal. ¿Cuántas alternativas diferentes de vivienda le ofrecen a la pareja?

PRESA                     PLAYAS
Económico             Residencial
Condominio           Californiano
                              Provenzal
   m=2                           n=3

           2+3= 5 maneras

PRINCIPIO DE PERMUTACION
6.- ¿Como se puede designar los cuatro primeros lugares de un concurso, donde existen 15 participantes?
 Aplicando la formula de la permutación tenemos:

                                                   
 n P r = n! (n - r)! = 15! = 15*14*13*12 *11*10*9*8*7*6*5*4*3*2*1 (15-4)! 11*10*9*8*7*6*5*4*3*2*1 = 32760

Donde: n= número total de objetos r= número de objetos seleccionados!= factorial, producto de los números naturales entre 1 y n.
NOTA: se puede cancelar números cuando se tiene las mismas cifras en numerador y denominador. !

7.- ¿Cuántos números de 5 cifras diferentes se puede formar con los dígitos: 1, 2, 3, 4, 5.?
m = 5     n = 5
 entran todos los elementos. De 5 dígitos entran sólo 3.
 importa el orden. Son números distintos el 123, 231, 321.
No se repiten los elementos. El enunciado nos pide que las cifras sean diferentes.
8.- ¿De cuántas formas distintas pueden sentarse ocho personas alrededor de una mesa redonda?
9.- Con las cifras 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4; ¿cuántos números de nueve cifras se pueden formar?
m = 9     a = 3     b = 4     c = 2     a + b + c = 9
 entran todos los elementos.
 importa el orden.
 se repiten los elementos.
10.- Con las letras de la palabra libro, ¿cuántas ordenaciones distintas se pueden hacer que empiecen por vocal?
La palabra empieza por i u o seguida de las 4 letras restantes tomadas de 4 en 4.
 entran todos los elementos.
 importa el orden.
No se repiten los elementos.
11.-. ¿Cuántos números de cinco cifras distintas se pueden formar con las cifras impares? ¿Cuántos de ellos son mayores de 70.000?
 entran todos los elementos.
 importa el orden.
No se repiten los elementos.
Si es impar sólo puede empezar por 7 u 8
12.- En el palo de señales de un barco se pueden izar tres banderas rojas, dos azules y cuatro verdes. ¿Cuántas señales distintas pueden indicarse con la colocación de las nueve banderas?
 entran todos los elementos.
 importa el orden.
 se repiten los elementos.
13.-. ¿De cuántas formas pueden colocarse los 11 jugadores de un equipo de fútbol teniendo en cuenta que el portero no puede ocupar otra posición distinta que la portería?
Disponemos de 10 jugadores que pueden ocupar 10 posiciones distintas.
 entran todos los elementos.
 importa el orden.
No se repiten los elementos.


14.- Una mesa presidencial está formada por ocho personas, ¿de cuántas formas distintas se pueden sentar, si el presidente y el secretario siempre van juntos?
Se forman dos grupos el primero de 2 personas y el segundo de 7 personas, en los dos se cumple que:
 entran todos los elementos.
 importa el orden.
No se repiten los elementos.
COMBINACIONES
15.-En una compañía se quiere establecer un código de colores para identificar cada una de las 42 partes de un producto. Se quiere marcar con 3 colores de un total de 7 cada una de las partes, de tal suerte que cada una tenga una combinación de 3 colores diferentes. ¿Será adecuado este código de colores para identificar las 42 partes del producto?
Usando la fórmula de combinaciones:
n C r = n! = 7! = 7! = 35
 r! (n – r )!  3! (7 – 3)!  3! 4!

El tomar tres colores de 7 posibles no es suficiente para identificar las 42 partes del producto.
16.- En una clase de 35 alumnos se quiere elegir un comité formado por tres alumnos. ¿Cuántos comités diferentes se pueden formar?
No entran todos los elementos.
No importa el orden: Juan, Ana.
No se repiten los elementos.
17.- ¿De cuántas formas pueden mezclarse los siete colores del arco iris tomándolos de tres en tres?
No entran todos los elementos.
No importa el orden.
No se repiten los elementos.
18.-A una reunión asisten 10 personas y se intercambian saludos entre todos. ¿Cuántos saludos se han intercambiado?
No entran todos los elementos.
No importa el orden.
No se repiten los elementos.
19.- En una bodega hay en un cinco tipos diferentes de botellas. ¿De cuántas formas se pueden elegir cuatro botellas?
No entran todos los elementos. Sólo elije 4..
No importa el orden. Da igual que elija 2 botellas de anís y 2 de ron, que 2 de ron y 2 de anís.
 se repiten los elementos. Puede elegir más de una botella del mismo tipo.
20.- ¿Cuántas apuestas de Lotería Primitiva de una columna han de rellenarse para asegurarse el acierto de los seis resultados, de 49?
No entran todos los elementos.
No importa el orden.
No se repiten los elementos.

 PROBABILIDAD SIMPLE
La posibilidad que hay de que ocurra algún evento determinado, por ejemplo, que de un recipiente con 5 pelotas verdes, 2 azules y 3 rojas obtengamos una roja es de .3, siempre debe ser un número menor o igual a uno, excepto cuando lo expresas en porcentaje.

Problemas resueltos

1. Se sacan dos bolas de una urna que se compone de una bola blanca, otra roja, otra verde y otra negra. Escribir el espacio muestral cuando: a) La primera bola se devuelve a la urna antes de sacar la segunda. b) La primera bola no se devuelve.

Solución
a) E = { BB, BR, BV, BN, RB, RR, RV, RN, VB, VR, VV, VN, NB, NR, NV, NN }
b) E = { BR, BV, BN, RB, RV, RN, VB, VR, VN, NB, NR, NV }  (definición de espacio muestral)
Oservemos que en el caso a) el experimento es con repetición.

2. Una urna tiene 8 bolas rojas, 5 amarilla y 7 verdes. Si se extrae una bola al azar calcular la probabilidad de que: a) sea roja, b) no sea verde.

Solución
a) A: extraer uba bola al azar que sea roja, tiene 8 elementos.
    E: espacio muestral, de 20 elementos.
P(A) = 8/20 = 2/5      (definición de probabilidad).

b) B: extraer uba bola al azar que sea verde, tiene 7 elementos
    Bcextraer uba bola al azar que NO sea verde.
P(Bc) = 1 - P(B) = 1 - 7/20 = 13/20   (propiedad 5)

3. Una urna contiene tres bolas rojas y siete blancas; se extraen dos bolas al azar. Escribir el espacio muestral y hallar la probabilidad de los sucesos. a) con reemplazo, b) sin reemplazo

Solución:
R: extraer bola roja                       B: extraer bola blanca
E = { RR, RB, BR, BB }

a) Con reemplazo
RR, extraer bola roja y extraer bola roja: P(RR) = P(R ∩ R) = P(R).P(R) = (3/10)(3/10) = 9/100  (propiedad 3, porque el suceso R es independiente de el mismo cuando hay reemplazamiento).

RB, extraer bola roja y extraer bola blanca: P(RB) = P(R ∩ B) = P(R).P(B) = (3/10)(7/10) = 21/100  (propiedad 3, porque el suceso R es independiente del B cuando hay reemplazamiento).

BR, extraer bola blanca y extraer bola roja: P(BR) = P(B ∩ R) = P(B).P(R) = (7/10)(3/10) = 21/100  (propiedad 3, porque el suceso B es independiente del R cuando hay reemplazamiento).

BB, extraer bola blanca y extraer bola blanca: P(BB) = P(B ∩ B) = P(B).P(B) = (7/10)(7/10) = 49/100  (propiedad 3, porque el suceso B es independiente de el mismo cuando hay reemplazamiento).

b) Sin reemplazo
RR, extraer bola roja y extraer bola roja: P(RR) = P(R ∩ R) = P(R).P(R/R) = (3/10)(2/9) = 6/90  (propiedad 4, porque el suceso R es dependiente de el mismo cuando NO hay reemplazamiento).

RB, extraer bola roja y extraer bola blanca: P(RB) = P(R ∩ B) = P(R).P(B/R) = (3/10)(7/9) = 21/90  (propiedad 4, porque el suceso B es dependiente del R cuando NO hay reemplazamiento).

BR, extraer bola blanca y extraer bola roja: P(BR) = P(B ∩ R) = P(B).P(R/B) = (7/10)(3/9) = 21/90  (propiedad 4, porque el suceso R es dependiente del B cuando NO hay reemplazamiento).

BB, extraer bola blanca y extraer bola blanca: P(BB) = P(B ∩ B) = P(B).P(B/B) = (7/10)(6/9) = 42/100  (propiedad 4, porque el suceso B es dependiente de el mismo cuando NO hay reemplazamiento).

4. Se extrae una bola de una urna que contiene 4 bolas rojas, 5 blancas y 6 negras, ¿cuál es la probabilidad de que la bola sea roja o blanca? ¿Cuál es la probabilidad de que no sea blanca?

Solución
R: extraer bola roja                          B: extraer bola blanca

R U B: extraer bola roja o blanca,  P(R U B) = P(R) + P(B) = 4/15 + 5/15 = 9/15 = 3/5 (propiedad 1, porque R y B no tienen elementos comunes por lo que son mutuamente excluyentes o incompatibles)

Bc: NO extraer bola blanca,  P(Bc) = 1 - P(B) = 1 - 5/15 = 10/15 = 2/5 (propiedad 5)

5. En una clase hay 10 alumnas rubias, 20 morenas, 5 alumnos rubios y 10 morenos. Un día asisten 45 alumnos, encontrar la probabilidad de que un alumno  sea hombre o mujer. Encontrar la probabilidad que un estudiante sea rubio.

Solución
H: un alumno hombre  P(H) = 15/45 = 1/3
M:un alumno mujer   P(M) = 30/45 = 2/3
P(H U M) = 1/3 + 2/3 = 1 (Propiedad 1, porque no hay elementos comunes entre H y M)

6. En un viaje organizado por Europa para 120 personas, 48 de los que van saben hablar inglés, 36 saben hablar francés, y 12 de ellos hablan los dos idiomas.
Escogemos uno de los viajeros al azar.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que hable alguno de los dos idiomas?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que hable francés, sabiendo que habla inglés?
c) ¿Cuál es la probabilidad de que solo hable francés?

Solución
a) Suceso A: Saben hablar inglés.                   Suceso B: Sabe hablar francés
Estos sucesos son compatibles porque  tiene elementos en común, por tanto:
P(A U B) = P(A) + P(B) – P(A ∩ B)= 48/120 + 36/120 – 12/120 = 72/120 = 3/5 (eventos compatibles)
b)    P(B/A) = P(A∩B)/P(A) = (12/120)/(48/120) = 12/48 = ¼ (probabilidad condicionada)
c)     P(B) = 24/120 =1/5 (porque son los que SÓLO hablan francés)  36 – 12 = 24

7. De una bolsa que tiene 10 bolas numeradas del 0 al 9, se extrae una bola al azar.
a) ¿Cuál es el espacio muestral?
b)Describe los sucesos:
A:  "Mayor que 6"          B:  "No obtener 6"          C : "Menor que 6"         escribiendo  todos sus elementos.
c) Hallar la probabilidad de los sucesos:  AUB,  A∩B  B'A'.

Solución
a)     Espacio Muestral:   E = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}
b)    A: "Mayor que 6"      A = {7,8,9}.                
       B:  "No obtener 6"     B = {0,1,2,3,4,5,7,8,9}.
       C : "Menor que 6"     C = {0,1,2,3,4,5}
c)     P(AUB) = P(A) + P(B) – P(A∩B) = 3/10 + 9/10 – 3/10 = 9/10. Observemos que  A∩B = {7,8,9} (elementos comunes), entonces P(A∩B) = 3/10
B' = {6}  y A' = {0,1,2,3,4,5,6}, entonces  B' A' = {6}, por tanto  P(B'A') = 1/10

8. Extraemos dos cartas de una baraja española (de cuarenta cartas). Calcula la probabilidad de que sean:    a)  Las dos de oros. b)  Una de copas u otra de oros. c)  Al menos una de oros. d)  La primera de copas y la segunda de oro.

Solución
a) A: extraer una carta oro,  P(AA) = P(A∩A) = P(A).P(A/A) = (10/40).(9/39) = 90/1560 = 3/52 (probabilidad condicionada)
b) B: extraer una carta de copas, P(AUB) = P(A)+P(B) – P(A∩B) = 10/40 + 10/40 - 0 =1/2 (A y B son eventos incompatibles o mutuamente excluyentes porque no tienen elementos comunes)
c) P(al menos una de oro) = 1 – P(ninguna de oro) = 1 – (30/40).(29/39) = 87/156 =29/52.
d) P(B∩A) = P(B).P(A) = (10/40).(10/39) = 10/156 = 5/78  (Eventos independientes)

Los cálculos anteriores son bajo el supuesto de que la baraja española de 40 cartas tienen 10 oros y 10 copas, más información sobre la baraja española en la página:http://www.salonhogar.net/Enciclopedia/Baraja_espanola/Indice.htm

9. Se hace una encuesta en un grupo de 120 personas, preguntando si les gusta leer y ver la televisión. Los resultados son:
- A 32 personas les gusta leer y ver la tele.
- A 92 personas les gusta leer.
- A 47 personas les gusta ver la tele.
Si elegimos al azar una de esas personas:
a) ¿Cuál es la probabilidad de que no le guste ver la tele?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que le guste leer, sabiendo que le gusta ver la tele?
c) ¿Cuál es la probabilidad de que le guste leer?

Solución
A: les gusta ver la tele                            B: les gusta leer
P(A∩B) = 32/120,       P(B) = 92/120,     P(A) = 47/120
a) P(A´) = 1 – P(A) = 1 – 47/120 = 73/120  (propiedad de eventos complementarios)
b) P(B/A) = P(A∩B)/P(A) = (32/120)/(47/120) = 32/47   (probabilidad condicionada)
c) P(B) = 92/120 (definición de probabilidad)

10. Dos personas eligen al azar, cada una de ellas, un número del 1 al 5. ¿Cuál es la probabilidad de que las dos elijan el mismo número?

Solución
Hay 25 formas posibles de elección para los participantes: (1,1); (1,2); (1,3); (1,4); (1,5); (2,1); (2,2); (2,3); (2,4); (2,5); (3,1); (3,2); (3,3); (3,4); (3,5); (4,1); (4,2); (4,3); (4,4); (4,5); (5,1); (5,2); (5,3); (5,4); (5,5). De la cuales las favorables son 5: (1,1); (2,2); (3,3); (4,4); (5,5). Entonces la probabilidad de que las dos personas elijan el mismo número es 5/25 = 1/5. (Definición de Probablidad).

Esta solución es aporte de "mónica" ver el comentario #4

11. Si son tres personas las que eligen al azar, cada una de ellas, un número del 1 al 5, ¿cuál es la probabilidad de que las tres elijan el mismo número?

Solución
Del mismo modo que en el ejercicio 10, hay 125 formas posibles: (1,1,1); (1,1,2) ... (5,5,4); (5,5,5); de las cuales 5 son favorables, por tanto la probabilidad de que las tres personas elijan el mismo número es 5/125 = 1/25. (Definición de Probabilidad)

Esta solución es aporte de "mónica" ver el comentario #4

12. Un dado está trucado, de forma que las probabilidades de obtener las distintas caras son proporcionales a los números de estas. Hallar:
a) La probabilidad de obtener el 6 en un lanzamiento.
b) La probabilidad de conseguir un número impar en un lanzamiento.

Solución
a) Sea P la probabilidad de obtener una cara, entonces P(1) + P(2) + P(3) + P(4) + P(5) + P(6) = 1  y  P(1) = P, P(2) = 2P, P(3) = 3P, P(4) = 4P, P(5) = 5P, P(6) = 6P (por ser proporcionales a las caras), entonces  P + 2P + 3P + 4P + 5P + 6P = 1;  21P = 1;  P = 1/21, entonces  P(6) = 6(1/21) = 6/21 = 2/7.
b) P(1) + P(3) + P(5) = P + 3P + 5P = 9P = 9(1/21) = 9/21 = 3/7.

13. Se lanzan dos dados al aire y se anota la suma de los puntos obtenidos. ¿Cuál es la probabilidad de que salga el 7?

Solución
El espacio muestral tiene 62 = 36 resultados, de los cuales suman 7 los siguientes: (1,6); (2,5); (3,4); (4,3); (5,2) y (6,1), por tanto la probabilidad de que salga 7 en la suma es 6/36 = 1/6.

14. Se lanzan tres dados, encontrar la probabilidad de que:
a) Salga 6 en todos.
b) Las caras obtenidas sumen 7.

Solución
a) Sea A el evento de obtener la cara del 6 en uno de los dados, entonces: P(A∩A∩A) = P(A).P(A).P(A) = (1/6)(1/6)(1/6) = 1/216.
b) El espacio muestral tiene 63 = 216 resultados, de los cuales suman 7 los siguientes: (1,1,5); (1,2,4); (1,3,3); (1,4,2); (1,5,1); (2,1,4); (2,2,3); (2,3,2); (2,4,1); (3,1,3); (3,2,2); (3,3,1); (4,1,2); (4,2,1); (5,1,1), por tanto la probabilidad de que salga 7 en la suma es 15/216 = 5/72.

15. Hallar la probabilidad de que al levantar unas fichas de dominó se obtenga un número de puntos mayor que 9 o que sea múltiplo de 4.

Solución
El espacio muestral son las 28 fichas del dominó; sea A el suceso de obtener fichas con puntos mayor a 9 y B el suceso de obtener fichas con puntos múltiplos de 4.
A = {(4:6), (5:5), (5:6), (6:6)}
B = {(0:4), (1:3), (2:2), (2:6), (3:5), (4:4), (6:6)}
P(AUB) = P(A) + P(B) - P(A∩B) = 4/28 + 7/28 - 1/28 = 10/28 = 5/14  (propiedad 2 porque los sucesos A y B son compatibles por tener un elemento en común).

16. En un sobre hay 20 papeletas, 8 llevan dibujado un coche y las restantes son blancas. Hallar la probabilidad de extraer al menos una papeleta con el dibujo de un coche si: a) se saca una papeleta, b) se sacan dos papeletas, c) se sacan tres papeletas.

Solución
Sea Ai el suceso de sacar "i" papeletas en las que al menos una tiene el dibujo de un coche y Bj el suceso de sacar "j" papeletas blancas.
P(A1) = 1 - P(B1) = 1 - (12/20) = 8/20 = 2/5.
P(A2) = 1 - P(B2) = 1 - (12/20)(11/19) = 1 - 33/95 = 62/95.
P(A3) = 1 - P(B3) = 1 - (12/20)(11/19)(10/18) = 1 - 11/57 = 46/57.

17. Los estudiantes A y B tienen respectivamente probabilidades 1/2 y 1/5 de suspender un examen. La probabilidad de que suspendan el examen simultáneamente es de 1/10. Determinar la probabilidad de que al menos uno de los dos estudiantes suspenda el examen

Solución
P(AUB) = 1/2 + 1/5 - 1/10 = 6/10 = 3/5.

18. Una clase consta de 10 hombres y 20 mujeres, la mitad de los hombres y la mitad de las mujeres tienen los ojos castaños. Determinar la probabilidad de que una persona elegida al azar sea un hombre o tenga los ojos castaños.

Solución
Este ejemplo se soluciona por TABLAS DE CONTINGENCIA (Se trata de tablas en cuyas celdas figuran probabilidades, y en la cual podemos determinar unas probabilidades conociendo otras de la tabla)

HombreMujerTotal
Ojos castaños51015
Total102030

Sea A el suceso que la persona sea hombre y B el suceso de que tenga los ojos castaños.
P(AUB) = P(A) + P(B) - P(A∩B) = 10/30 + 15/30 - 5/30 = 2/3.

19.-Hay 87 canicas en una bolsa y 68 son verdes. Si se escoge una, ¿cuál es la probabilidad de que esta sea verde?

Solución: 

Divide la cantidad de formas de elegir una canica verde (68) por la cantidad total de canicas (87)

68 ÷ 87 = 0.781609

Redondea a la precisión deseada (es decir 0.781609 redondeado a centésimos es 0.78)


20.-Si yo tengo una canasta llena de peras y manzanas, de las cuales hay 20 peras y 10 manzanas. ¿Qué fruta es más probable que saque al azar de la canasta?

Para este ejemplo tenemos que 30 es el total de frutas en la canasta; es decir los casos posibles. Para calcular la probabilidad de sacar una manzana mis casos favorables son 10 puesto que existen sólo 10 manzanas. Así, aplicando la fórmula obtenemos que:

P(Manzana)=10/30=1/3= 33.3% probable

Calculando igual, la probabilidad de sacar pera es:

P(Pera)=20/30=2/3= 66.7% probable

Como 66.7 es mayor que 33.3 es más probable que saque una pera, pues hay más peras que manzanas en la canasta.




EVENTOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES Y NO EXCLUYENTES

Eventos mutuamente excluyentes y eventos no excluyentes
 Dos o más eventos son mutuamente excluyentes o disjuntos, si no pueden ocurrir simultáneamente. Es decir, la ocurrencia de un evento impide automáticamente la ocurrencia del otro evento (o eventos).
Ejemplo
:Al lanzar una moneda solo puede ocurrir que salga cara o sello pero no los dos a la vez, esto quiere decir que estos eventos son excluyentes. Dos o más eventos son no excluyentes, o conjuntos, cuando es posible que ocurran ambos. Esto no indica que necesariamente deban ocurrir estos eventos en forma simultánea.
Ejemplo
:Si consideramos en un juego de domino sacar al menos un blanco y un seis, estos eventos son no excluyentes porque puede ocurrir que salga el seis blanco.
Reglas de la Adición
 La Regla de la Adición expresa que: la probabilidad de ocurrencia de al menos dos sucesos A y B es igual a:P(A o B) = P(A) U P(B) = P(A) + P(B)
si A y B son mutuamente excluyente
 P(A o B) = P(A) + P(B) ± P(A y B)
si A y B son no excluyentes
 Siendo: P(A) = probabilidad de ocurrencia del evento AP(B) = probabilidad de ocurrencia del evento BP(A y B) = probabilidad de ocurrencia simultanea de los eventos A y B
Evento mutuamente excluyente:
Son aquellos eventos en los que se cumple la característica de que NO pueden suceder al mismo tiempo




EVENTOS INDEPENDIENTES 

Dos o más eventos son independientes cuando la ocurrencia o no-ocurrencia de un evento no tiene efecto sobre la probabilidad de ocurrencia del otro evento (o eventos). Un caso típico de eventos independiente es el muestreo con reposición, es decir, una vez tomada la muestra se regresa de nuevo a la población donde se obtuvo.

Dos eventos, A y B, son independientes si la ocurrencia de uno no tiene que ver con la ocurrencia de otro.

Por definición, A es independiente de B si y sólo si:A y B, son independientes si la ocurrencia de uno no tiene que ver con la ocurrencia de otro.

Por definición, A es independiente de B si y sólo si:A es independiente de B si y sólo si:

(PnA)=P(A)P(B)



EVENTOS DEPENDIENTES 
Dos o más eventos serán dependientes cuando la ocurrencia o no-ocurrencia de uno de ellos afecta la probabilidad de ocurrencia del otro (o otros). Cuando tenemos este caso, empleamos entonces, el concepto de probabilidad condicional para denominar la probabilidad del evento relacionado. La expresión P (A|B) indica la probabilidad de ocurrencia del evento A sí el evento B ya ocurrió.

Se debe tener claro que A|B no es una fracción. 

P (A|B) = P(A y B) / P (B) o P (B|A) = P(A y B) / P(A) 

Probabilidad Condicional = P(A y B) / P (B) o P (B|A) = P(A y B) / P(A) 




 PROBABILIDAD CONDICIONAL


es la probabilidad de que ocurra un evento A, sabiendo que también sucede otro evento B. La probabilidad condicional se escribe P(A|B), y se lee «la probabilidad de A dado B».
No tiene por qué haber una relación causal o temporal entre A y BA puede preceder en el tiempo a B, sucederlo o pueden ocurrir simultáneamente. A puede causar B, viceversa o pueden no tener relación causal. Las relaciones causales o temporales son nociones que no pertenecen al ámbito de la probabilidad. Pueden desempeñar un papel o no dependiendo de la interpretación que se le dé a los eventos
1.-La probabilidad de que una persona entre conduzca a exceso de velocidad es de 0.35, la probabilidad de 
que maneje sin licencia es de 0.15 y la probabilidad de que maneje a exceso de velocidad y sin licencia es 
de 0.08. a) ¿Cuál es la probabilidad de que maneje a exceso de velocidad o sin licencia? b) ¿Cuál es la 
probabilidad de que maneje sin licencia dado que maneja a exceso de velocidad? 
P(EV) = 0.35 ; P( SL ) = 0.15 = P(EV ∩ SL ) = 0.08 
P(EV U SL ) = 0.35 + 0.15 – 0.08 = 0.42 
P(SL | EV) = 0.08/0.35 = 0.2286 

2.-  La probabilidad de que una persona posea un teléfono celular es de 0.35, la probabilidad de que sea un 
profesionista es de 0.25 y la probabilidad de que ya sea profesionista o posea un teléfono celular es de 0.50. 
Encuentre la probabilidad de que una persona a) Posea un teléfono celular y sea profesionista; b) Sea 
profesionista dado que no posee un teléfono celular; c) Posea un teléfono celular dado que es profesionista. 
P(CE) = 0.35; P(PF) = 0.25 P(PF U CE) = 0.50 
P(CE ∩ PF) = 0.35 + 0.25 – 0.50 = 0.10. 
P(PF | CE’) = 0.25/0.65 = 0.3846 
P(CE | PF) = 0.10/0.25 = 0.40

3.-La probabilidad de que un avión con varias escalas llegue a Denver a tiempo es de 0.30. La probabilidad de 
que este avión llegue a Houston es de 0.40 y la probabilidad de que ni llegue a Houston ni llegue a Denver a 
tiempo es de 0.40. Calcule la probabilidad de que el avión: a) Llegue a Houston dado que no llegó a tiempo a 
Denver; b) Llegue a Houston dado que llegó a Tiempo a Denver. 
P(D ) = 0.30; P(H) = 0.40; P(H’ ∩ D’ ) = 0.40 
P(H | D’) = 0.30/0.70 = 0.4286 
P(H | D) = 0.10/0.30 = 0.3333 



4._ La probabilidad de que un jefe de familia esté en casa cuando un representante de MCI llame es de 0.40. 
Dado que el jefe de familia está en casa, la probabilidad de que ocurra un cambio de compañía para las 
llamadas de larga distancia es de 0.30. Encuentre la probabilidad de que el jefe de familia esté en casa y 
cambie a MCI para el servicio de llamadas de larga distancia. 
P(Casa) = 0.40 ; P(MCI | Casa) = 0.30; P(Casa y MCI) = P(Casa)P(MCI | Casa) = (0.40) (03.0) = 0.12 
5.- La probabilidad de que cierta persona salga a desayunar es de 0.40 y la probabilidad de que si sale a 
desayunar gaste más de $5.00 es de 0.75. ¿Cuál es la probabilidad de que salga a desayunar y gaste 
más de $5.00? 
P(Des) = 0.40; P(Gaste | Des) = 0.75 ; P(Des y Gaste) = P(des) P(gaste | Des) = (0.40)(0.75) = 0.30 
6.-. La probabilidad de que un doctor diagnostique de manera correcta una enfermedad en particular es de 
0.7. Dado que el doctor hace un diagnóstico incorrecto, la probabilidad de que el paciente presente una 
demanda es de 0.9. ¿Cuál es la probabilidad de que el doctor haga un diagnóstico incorrecto y el 
paciente lo demande? 
P(Correcta) = 0.70; P(Incorrecto) = 1- 0.70 = 0.30; P(Demande | Incorrecto) = 0.90; P(Incorrecto y 
demanda) = (0.30)(0.90) = 0.27 
7.- Se extraen cinco cartas con reemplazo de una baraja normal de 52 cartas. Encuentre la probabilidad de 
obtener en todas las extracciones un as. 
P(AS y AS y AS y AS y AS) = (4/52) (4/52) (4/52) (4/52) (4/52) = 0.0000027 
Nótese que al reponer la carta se generan eventos independientes. 
8.- Se sabe que la probabilidad de que un jugador de baloncesto enceste en un tiro libre es de 0.40. Si hace 
4 intentos de tiro libre 
a) ¿Cuál es la probabilidad de que todos sean encestes? 
Nótese que el encestar o no es independiente entre un intento y otro 
P(Todos encestes) = P(E) P(E) P(E) P(E) = (0.40) 4
 = 0.0256 
b) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos un tiro sea enceste? 
Usando la regla del complemento, La probabilidad de al menos un enceste es 1 – P(Cero 
encestes) 
P(Cero encestes) = (0.6) 4
 = 0.1296 
P(Al menos un enceste) = 1 -0.1296 = 0.8704 
9-.. Un estudiante tiene problemas para despertarse en la mañana y llegar a tiempo a clases. Él tiene 3 
despertadores puestos con tiempo suficiente para llegar puntual a clases. Si la probabilidad de que 
funcionen correctamente es de 0.95 y cada despertador funciona de manera independiente, 
a) ¿Cuál es la probabilidad de que sólo uno de los despertadores falle? 
Como son 3 despertadores Hay tres formas posibles de que sólo un despertador falle. Pero 
como funcionan de manera independiente entonces, 
P(Sólo uno falle) = 3 (.05)(0.95)(0.95) = 0.1354 
b) Si el estudiante depende únicamente del funcionamiento de los despertadores para que llegue a 
tiempo a clases. ¿cuál es la probabilidad de que llegue puntual a clases? 
El estudiante llegará al tiempo si al menos un despertador funciona. Por lo tanto 
P(llegar a tiempo)= P(Al menos un despertador funcione) = 1 – P(ninguno funcione) por la ley 
del complemento. 
P(ninguno) = (0.05) (0.05) (0.05) = 0.000125 
P(Al menos 1) = 1- P(ninguno) = 1 – 0.000125= 0.999875 

10.- 
En una fábrica se utilizan tres máquinas A,B y C par producir independientemente el mismo artículo. La máquina A produce 100 cajas diarias, la B produce 200 y la C 300, y todas las cajas contienen el mismo número de artículos. La probabilidad de que un artículo sea defectuoso es 0,06 para la máquina A, 0,02 para la B y 0,01 para la C. De la producción de un día se escoge al azar una caja y se extrae un artículo de esta caja también al azar. Calcular la probabilidad:
a)Que el articulo escogido sea defectuoso.
b)Que el articulo escogido haya sido fabricado por la máquina B, sabiendo que es defectuoso.

Respuesta.

a) El enunciado nos muestra que P(A)=1/6, P(B)=1/3, P©=1/2.
Usando la fórmula de las probabilidades totales se obtienen la probabilidad pedida: 





b) Utilizamos el teorema de Bayes para solucionar este apartado. 






11..- 
Considere que en el lanzamiento de 4 dados aparece al menos un par ¿Cuál es la probabilidad
de que la suma de los resultados es par?                    Resultado 7/15


12.-Se lanza un dado tantas veces como sea necesario hasta que aparezca un tres. Si suponemos
que el tres no aparece en la primera lanzada
(a) ¿Cuál es la probabilidad que se necesiten más de cuatro lanzadas?

(a) Definimos los eventos:
A es el evento que la primera lanzada no es tres.
B es el evento en el que en las primeras cuatro lanzadas no sale tres.
p(B|A) es la probabilidad de que se necesiten más de cuatro lanzadas para que aparezca tres
si en la primera no sale tres. Debemos calcular p(B ∩ A) y p(A). Puesto que B ∩ A = B
¿Porque? entonces p(B ∩A) = p(B) = 5
4
6
4 y p(A) = 5/6
. Así
p(B|A) = 5 ^3/ 6^3

12.- . En una fábrica de televisores las máquinas I,II y III producen respectivamente el 28%, el
32% y el 40% del total. En la producción de cada máquina el 3%, 4% y el 5% son televisores
defectuosos. Se toma al azar un televisor de la producción total y se le encuentra defectuoso
¿Cuales son las probabilidades que haya sido producido por:
(a) la máquina I
(b) la máquina II
(c) la máquina III
Resultados: a) 21    b)32/103     c)  103/150

FUNCIÓN DE  PROBABILIDAD  PARA UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA 


ESPACIO MUESTRAL. El conjunto de todos los resultados posibles de un experimento estadístico
denotado por “S” o “Ω ”
VARIABLE. Se denomina variable a la entidad que puede tomar un valor cualesquiera durante la
duración de un proceso dado. Si la variable toma un solo valor durante el proceso se llama constante.
VARIABLE ALEATORIA: Es una función que asocia un número real a cada elemento del espacio
muestral. Es decir son aquellas que pueden diferir de una respuesta a otra.
Una variable aleatoria se puede clasificar en:
 Variable aleatoria discreta.
 Variable aleatoria continua.
Variable aleatoria discreta. Una variable discreta proporciona datos que son llamados datos
cuantitativos discretos y son respuestas numéricas que resultan de un proceso de conteo.
La cantidad de alumnos regulares en un grupo escolar.
El número de águilas en cinco lanzamientos de una moneda.
Número de circuitos en una computadora.
El número de vehículos vendidos en un día, en un lote de autos
Variable aleatoria continua. Es aquella que se encuentra dentro de un intervalo comprendido entre dos
valores cualesquiera; ésta puede asumir infinito número de valores y éstos se pueden medir.




1. Un artesano ha elaborado 7 colchas de una etnia indígena 2 de ellas tienen algún defecto. Un turista compra 3 de estas colchas. Sea el número de colchas defectuosas. Hallar la distribución de probabilidad de X:
Datos:

                5 buenas

n = 7       2 defectuosas
r = 3
X = Numero de colchas defectuosas
X = 0, 1, 2




2.Sea X el número que se obtiene al arrojar un dado legal. Encontrar la distribución de probabilidad correspondiente.

Solución.

Los valores que puede tomar la variable aleatoria son 1, 2, 3, 4, 5, 6 y como el dado es legal, todos los valores tienen probabilidad 1/6. En consecuencia:

xi
1
2
3
4
5
6
f(xi)
1/6
1/6
1/6
1/6
1/6
1/6

Para representar gráficamente la distribución de probabilidad se usa un diagrama de líneas. Para construir este gráfico, los distintos valores de la variable aleatoria X se registran en el eje horizontal. En cada valor xi se dibuja una línea vertical cuya altura es igual a la probabilidad correspondiente f(xi).


3.- El gerente de un restaurante que sólo da servicio mediante reservas sabe, por
experiencia, que el 20% de las personas que reservan una mesa no asistirán. Si el
restaurante acepta 25 reservas pero sólo dispone de 20 mesas, ¿cuál es la probabilidad de
que a todas las personas que asistan al restaurante se les asigne una mesa?


SOLUCIÓN:
Representemos por la variable aleatoria δ la decisión de asistir (δ = 0) o no (δ = 1)
finalmente al restaurante por parte de una persona que ha hecho una reserva. Esta variable sigue
una distribución de Bernoulli de parámetro p = 0,2, de acuerdo con el enunciado del ejercicio.
Suponiendo que las distintas reservas son independientes entre sí, se tiene que, de un total de n
reservas (δ 1….δ n), el número de ellas que acuden finalmente al restaurante es una variable
aleatoria Yn =
∑=
n
i 1
δ1, con distribución binomial de parámetros n y p=0,2. En el caso particular
del problema, n=25. Entonces, para aquellas personas que asistan al restaurante de las 25 que
han hecho la reserva puedan disponer de una mesa, debe ocurrir que acudan 20 o menos. Así se
tiene que:
*0,2 *(1 0,2) 0,5799


4,-

Suponga que dos productos A y B de la misma calidad son comparados por cuatro personas, las cuales expresan su preferencia por A o por B. Sea X la variable aleatoria definida como el número de personas que prefieren el producto A. Encontrar la distribución de probabilidad.

Solución.

El espacio muestral correspondiente es:

S = {AAAA, AAAB, AABA, ABAA, BAAA, AABB, ABAB, ABBA, BAAB, BBAA, BABA, ABBB, ABBB, BBAB, BBBA, BBBB}

donde cada punto muestral es una sucesión de cuatro símbolos A o B.

Los elementos del espacio muestral (eventos simples), los podemos escribir en la forma siguiente:

AAAA             AAAB             AABB             ABBB             BBBB
                                   AABA             ABAB             BABB
                                    ABAA             ABBA             BBAB
                        BAAA             BAAB             BBBA
                                                           BBAA
                                                           BABA            



5.-

 Una tienda pone en venta de liquidación sus últimos 15 radios despertador. Se desconoce que 5 de estos radios están defectuosos. Un comprador selecciona al azar tres radios y los prueba. Sea X la variable aleatoria definida como el número de radios defectuosos entre los seleccionados. Construya la distribución de probabilidad de la variable aleatoria X.

Solución.

Como únicamente estamos interesados en el número de radios defectuosos entre los seleccionados, resulta irrelevante el orden en el cual se seleccionan los radios. Podemos calcular directamente las probabilidades para los diferentes valores de X, haciendo uso del concepto de combinaciones.

En este ejemplo no es necesario describir al espacio muestral para poder determinar los diferentes valores de la variable, ya que resulta evidente que el número de radios defectuosos en la muestra puede ser 0, 1, 2 ó 3, es decir: xi= 0, 1, 2, 3.



6.-  Sea X la variable aleatoria que indica la suma de los puntos en las caras superiores al lanzar dos dados, Determine el espacio muestra, el conjunto de valores de X y las probabilidades respectivas.

Solución: El espacio muestral S es el conjunto de los 36 pares ordenados que se indican a continuación:

7.-Para promocionar sus helados de paleta, una f´abrica pone cada 15 helados una etiqueta que
dice “vale otro”. Cualquiera persona que compre un helado y le salga “vale otro.obtiene uno
gratis. Estos helados cuestan 100 pesos cada uno. Si Ud. decide comprar estos helados hasta
obtener uno gratis. ¿Cu´anto esperar´ıa gastar?
SOLUCION´
Sea X : n´umero de helados hasta obtener uno gratis, X ∼ G(p = 1/15
E[X] = 1
p = 15 helados
pero como cada helado cuesta $100, se esperar´ıa gastar $1500.


8.-. Los libros que salen de una imprenta se clasi can en defectuosos (si tienen defectos
de impresion) y no defectuosos (si no tienen defectos de impresion). Se supone que la cantidad
de libros que salen de dicha imprenta es tan grande, que puede considerarse in nita. Por tanto,
si elegimos y apartamos un libro, esto no altera el porcentaje de libros no defectuosos, que es
95 %.
a) Si se eligen al azar 20 libros, >cual es la probabilidad de que 18 de ellos sean no defec-
tuosos?
b) Si se eligen al azar 25 libros, >cual es la probabilidad de que el numero de libros no
defectuosos sea mayor o igual que 21?




a) Sea X=numero de libros no defectuosos, entre los 20 elegidos al azar. Entonces X 
B(n = 20; p = 0095). Por tanto, P(X = 18) = FX(18)  FX(17) = 00188677.
b) Sea X=numero de libros no defectuosos, entre los 25 elegidos al azar. Entonces X 
B(n = 25; p = 0095). Por tanto, P(X  21) = 1  FX(20) = 00992835.





9.- Se sabe que el 4 % de los libros que se prestan en una biblioteca escolar se devuelven
con retraso. Se realiza el experimento que consiste en observar si la devolucion de cada libro
se ha hecho con retraso o no. Se eligen al azar 12 libros prestados.
a) >Cual es la probabilidad de que se devuelvan con retraso 2 libros?
b) >Cual es la probabilidad de que se devuelvan con retraso mas de 2 libros?


l azar. Entonces X  B(n = 12; p = 0004).
a) P(X = 2) = FX(2)  FX(1) = 00070206.
b) P(X > 2) = 1  FX(2) = 00010729.

10.-Supongamos que el 1 % de la poblacion de todos los usuarios de un centro de docu-
mentacion tiene menos de 10 a~nos. Supongamos, tambien, que la poblacion es su cientemente
grande como para que al elegir un usuario al azar y apartarlo, no se altere dicho porcentaje.
Se eligen al azar 15 usuarios de dicho centro de documentacion. Calcular:Dra. Josefa Marn Fernandez. Grado en Informacion y Documentacion. Estadstica. Tema 5 7
a) La probabilidad de que ninguno de ellos tenga menos de 10 a~nos.
b) La probabilidad de que tengan menos de 10 a~nos 3 usuarios o menos.
c) La probabilidad de que tengan menos de 10 a~nos menos de 3 usuarios.
d) La probabilidad de que tengan menos de 10 a~nos mas de 2 usuarios.
e) La probabilidad de que tengan menos de 10 a~nos 2 usuarios o mas.
f) La probabilidad de que el numero de usuarios con menos de 10 a~nos este comprendida
entre 2 (incluido) y 10 (incluido).
g) El numero medio de usuarios con menos de 10 a~nos.


Sea X=numero de usuarios con menos de 10 a~nos, entre los 15
elegidos al azar. Entonces X  B(n = 15; p = 0001).
a) P(X = 0) = FX(0) = 00860058.
b) P(X  3) = FX(3) = 00999988.
c) P(X < 3) = FX(2) = 00999584.
d) P(X > 2) = 1  FX(2) = 00000416.
e) P(X  2) = 1  FX(1) = 00000963.
f) P(2  X  10) = FX(10)  FX(1) = 00000963.
g) E(X) = np = 0015 usuarios con menos de 10 a~n

REPRESENTACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN  DE LA PROBABILIDAD  PARA LA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA





Distribución aleatoria


Una variable aleatoria es discreta cuando sólo puede tomar unos ciertos valores enteros.

Ejemplos de variable aleatoria

•  Número de caras obtenidas al lanzar tres monedas: 0, 1, 2, 3.
•  Suma de las caras superiores obtenidas al lanzar dos dados: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12.
Una distribución de probabilidad indica toda la  de valores que pueden representarse como  de un experimento. Una distribución de probabilidad es similar al distribución de frecuencias relativas .Si embargo, en vez de describir el pasado, describe la probabilidad que un evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerando las  actuales de diversos fenómenos naturales.
Las decisiones estadísticas basadas en la estadística inferencial son fundamentales en la investigación que son evaluadas en términos de distribución de probabilidades.
En el presente , se estudia de manera ágil los diverso tipos de distribución probabilística, caracterizaremos cada distribución, la fundamentaciónmatemática de los diversos resultados no se enfocaran en el presente trabajo; sólo me limitaré al estudio descriptivo de la distribución de probabilidades discretas.



CALCULO DE LA MEDIA  Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR

La desviación estándar o desviación típica (denotada con el símbolo σ o s, dependiendo de la procedencia del conjunto de datos) es una medida de centralización o dispersión para variables de razón (radio o cociente) y de intervalo, de gran utilidad en la estadística descriptiva.
Se define como la raíz cuadrada de la varianza. Junto con este valor, la desviación típica es una medida (cuadrática) que informa de la media de distancias que tienen los datos respecto de su media aritmética, expresada en las mismas unidades que la variable.
Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la desviación que presentan los datos en su distribución respecto de la media aritmética de dicha distribución, con objeto de tener una visión de los mismos más acorde con la realidad al momento de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones.

1,.  Tú y tus amigos habéis medido las alturas de vuestros perros (en milímetros):
Las alturas (de los hombros) son: 600mm, 470mm, 170mm, 430mm y 300mm.
Calcula la media, la varianza y la desviación estándar.

Respuesta:

Media =  
600 + 470 + 170 + 430 + 300
  =  
1970
  = 394
5
5






Para calcular la varianza, toma cada diferencia, elévala al cuadrado, y haz la media:
Varianza: σ2 =  
2062 + 762 + (-224)2 + 362 + (-94)2
  =  
108,520
  = 21,704
5
5
Así que la varianza es 21,704.
Desviación estándar: σ = √21,704 = 147

2.-  Las edades de una muestra de turistas canadienses que vuelan de Toronto a Hong Kong, fueron :
   32       21       60       47       54      17       72       55       33       41
a)  Calcule la amplitud de variación
   
  
  






b)  Determine la desviación media
    


c)  Evalúe la desviación estándar 
   



3.-  Los pesos ( en libras ) de una muestra de cinco cajas enviadas por el servicio de mensajería UPS es :
              12       6       7       3       10  
a) Obtenga la amplitud de variación
       12  -  3  =  9
b)  Calcule la desviación media
    





c)  Determine la desviación estándar
   



4.-

La Empresa Trout, inc cría truchas pequeñas en estanques especiales y las vende cuando adquieren cierto peo. Se aisló una muestra de 10 truchas en un estanque y se les alimentó con una mezcla especial denominada RT - 10. Al final del período experimental los precios de las truchas fueron (en gramos):
     124       125       125       123       120       124       127       125       126     121

a)  Calcule la varianza usando la fórmula de la desviación
     









b)  Calcule la varianza usando la formula directa
 
  




c)  Determine la desviación estándar muestral 
     


5.-
Considere los seis valores siguientes como una población :
          13     3    8     10     8     6
a) Calcule la media de la población
 


b) Halle el valor de la varianza
 
















6.-


Los miembros de una cooperativa de viviendas tienen las siguientes edades:

42 60 60 38 60 63 21 66 56 57 51 57 44 45 35
30 35 47 53 49 50 49 38 45 28 41 47 42 53 32
54 38 40 63 48 33 35 61 47 41 55 53 27 20 21
42 21 39 39 34 45 39 28 54 33 35 43 48 48 27
53 30 29 53 38 52 54 27 27 43 28 63 41 23 58
56 59 60 40 24

Elabore una tabla de frecuencias.
Calcule la media y la desviación típica.

SOLUCIÓN:

Para elaborar una tabla de frecuencias es condición imprescindible establecer una serie de clases o categorías (intervalos) a las que vamos a adjudicar a cada uno de los ochenta miembros de la cooperativa. El investigador puede seguir diferentes criterios en función del objetivo del estudio. Una tabla de frecuencias elaborada a partir de estos datos podría ser la siguiente:

Edad               n                    
20-29              14
30-39              17
40-49                            22
50-59                            18
60-69                                9

Total               80       


Cálculo de la media:

Puede calcularse directamente sumando las edades de todos los miembros de la cooperativa y dividiendo por el total que en este caso es  ochenta, el resultado es una media de  43,29. También:

Edad
xi
ni
xini

20-29
25
14
350
30-39
35
17
595
40-49
45
22
990
50-59
55
18
990
60-69
65
9
585

Total


80
3510

, por tanto, podemos decir que la media es de casi 44 años.
Cálculo de la desviación típica:

Edad
xi
ni
  
20-29
25
14
-18,875
356,2656
4987,71875
30-39
35
17
-8,875
78,7656
1339,01563
40-49
45
22
1,125
1,2656
27,84375
50-59
55
18
11,125
123,7656
2227,78125
60-69
65
9
21,125
446,2656
4016,39063

Total


80


12598,75


Sx =
La desviación típica es de 12,5 años

7.-




Calcule el tamaño muestral de una encuesta realizada por CIS sobre la Unión Europea que incluía todas las provincias excepto Ceuta y Melilla. El error teórico era de + 2, con un intervalo de confianza de 95,5% y P=Q en el supuesto de un muestreo aleatorio simple.

SOLUCIÓN



Utilizamos la fórmula para muestras infinitas en la que intervienen los tres factores determinantes del tamaño muestral:  la probabilidad con la que queremos trabajar (z), el grado de concentración, dispersión de la población (pq) y el error que estamos dispuestos a asumir.


 8.-
En una pregunta del CIS sobre la edad hasta la que consideran convenientes los padres controlar los programas y el tiempo de televisión de los hijos, la media fue de 15,4 años y la desviación típica de 2,11. Teniendo en cuenta que las respuestas se distribuyen aproximadamente como la curva normal y que van de los 7 a los 24 años, calcular:
a)-Cuantos respondieron que la edad debe ser hasta los 13  años
b)-Cuantos dijeron que debe estar entre 14 y 17 años.
c)-Cuantos respondieron que debe estar por encima de los 19 años


SOLUCIÓN:

a)
Sx = 2,1





9.-  El gerente de una empresa de alimentos desea saber que tanto varían los  de los empaques (en gramos), de uno de sus productos; por lo que opta por seleccionar al azar cinco unidades de ellos para pesarlos. Los productos tienen los siguientes pesos (490, 500, 510, 515 y 520) gramos respectivamente.
Por lo que su media es:
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10.-
Un pediatra obtuvo la siguiente tabla sobre los meses de edad de 50 niños de su consulta en el momento de andar por primera vez:
Meses
9
1
10
4
11
9
12
16
13
11
14
8
15
1
Calcular la desviación típica.
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11.-

El resultado de lanzar dos dados 120 veces viene dado por la tabla:
Sumas
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Veces
3
8
9
11
20
19
16
13
11
6
4
Calcular la desviación típica.
Monografias.com


12.-


Calcular la desviación típica de una distribución estadística que viene dada por la siguiente tabla:
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13.-  

Calcular la desviación típica de la distribución de la tabla:
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14.-

-Las alturas de los  de un equipo de baloncesto vienen dadas por la tabla:
Altura
[170, 175)
[175, 180)
[180, 185)
[185, 190)
[190, 195)
[195, 2.00)
Nº de jugadores
1
3
4
8
5
2
Calcular la desviación típica
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            DISTRIBUCIÓN  DE PROBABILIDAD BINOMIAL
La distribución Binomial es un caso particular de probabilidad de variable aleatoria discreta,
Esta distribución corresponde a la realización de un experimento aleatorio que cumple con las siguientes condiciones:

* Al realizar el experimento sólo son posible dos resultados: el suceso A, llamado éxito, y el suceso B , llamado fracaso.
* Al repetir el experimento, el resultado obtenido es independiente de los resultados obtenidos anteriormente.

* La probabilidad del suceso A es constante, es decir, no varía de una prueba del experimento a otra.


* En cada experimento se realizan n pruebas idénticas.


imagen
Donde:
P(X)= es la probabilidad de ocurrencia del 
evento
p = es la probabilidad de éxito del evento (en un intento) 

q = es la probabilidad de fracaso del evento (en un intento) (se define como q = 1 – p ) 

X = ocurrencia del evento o éxitos deseados 
n = número de intentos 

EJEMPLO


¿Cuál es la probabilidad de obtener exactamente 2 caras al lanzar una misma moneda 6 veces ?

Donde:
P(X)= Probabilidad de que ocurra el evento
p = (0.5)
q = (se define como q = 1 – p ) (0.5)
X = 2
n = 6

Al sustituir los valores en la fórmula obtenemos:
imagen
imagen
imagen
 se han construido tablas para algunos valores de  n  y  p  que nos facilitan el trabajo (Ver las tablas de la función de probabilidad Binomial).Para una combinación de n y p, la entrada indica una probabilidad de obtener un valor específico de r. 
Para localizar la entrada, cuando p8804;0.50, localice p a lo largo del encabezado de la tabla, y en la columna correspondiente localice n y r en el margen izquierdo; cuando p8805;0.50, localice el valor de p en la parte inferior de la tabla, y n y r arriba, en el margen derecho.




1La última novela de un autor ha tenido un gran éxito, hasta el punto de que el 80% de los lectores ya la han leido. Un grupo de 4 amigos son aficionados a la lectura:
1. ¿Cuál es la probabilidad de que en el grupo hayan leido la novela 2 personas?
2.¿Y cómo máximo 2?

B(4, 0.2)
 p = 0.8 q = 0.21. 
¿Cuál es la probabilidad de que en el grupo hayan leido la novela 2 personas?
binomial
2.¿Y cómo máximo 2?
binomial
binomial
2Un agente de seguros vende pólizas a cinco personas de la misma edad y que disfrutan de buena salud. Según las tablas actuales, la probabilidad de que una persona en estas condiciones viva 30 años o más es 2/3. Hállese la probabilidad de que, transcurridos 30 años, vivan:
1. Las cinco personas.
2.Al menos tres personas.
3.Exactamente dos personas.

B(5, 2/3) 
p = 2/3 q = 1/31. 
Las cinco personas.
solución
2.Al menos tres personas.
solución
solución
3.Exactamente dos personas.
solución
3Se lanza una moneda cuatro veces. Calcular la probabilidad de que salgan más caras que cruces.

soluciónB(4, 0.5) p = 0.5q = 0.5
solución

4Si de seis a siete de la tarde se admite que un número de teléfono de cada cinco está comunicando, ¿cuál es la probabilidad de que, cuando se marquen 10 números de teléfono elegidos al azar, sólo comuniquen dos?

soluciónB(10, 1/5)p = 1/5q = 4/5
5La probabilidad de que un hombre acierte en el blanco es 1/4. Si dispara 10 veces ¿cuál es la probabilidad de que acierte exactamente en tres ocasiones? ¿Cuál es la probabilidad de que acierte por lo menos en una ocasión?
B(10, 1/4) p = 1/4q = 3/4
solución
solución
6En unas pruebas de alcoholemia se ha observado que el 5% de los conductores controlados dan positivo en la prueba y que el 10% de los conductores controlados no llevan aprovechado el cinturón de seguridad. También se ha observado que las dos infracciones son independientes.
Un guardia de tráfico para cinco conductores al azar. Si tenemos en cuenta que el número de conductores es suficientemente importante como para estimar que la proporción de infractores no varía al hacer la selección.
1. Determinar la probabilidad a de que exactamente tres conductores hayan cometido alguna de las dos infracciones.
2. Determine la probabilidad de que al menos uno de los conductores controlados haya cometido alguna de las dos infracciones.
1. Determinar la probabilidad a de que exactamente tres conductores hayan cometido alguna de las dos infracciones.
solución
solución
solución
2. Determine la probabilidad de que al menos uno de los conductores controlados haya cometido alguna de las dos infracciones.
1. Determinar la probabilidad a de que exactamente tres conductores hayan cometido alguna de las dos infracciones.
solución
solución
solución
2. Determine la probabilidad de que al menos uno de los conductores controlados haya cometido alguna de las dos infracciones.solución

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CON VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS 

se llama continua si su función de distribución es continua. Puesto que la función de distribución de una variable aleatoria X viene dada por F_X(x) = P( X \le x ), la definición implica que en una distribución de probabilidad continua X se cumple P[X = a] = 0 para todo número real a, esto es, la probabilidad de que X tome el valor a es cero para cualquier valor de a. Si la distribución de X es continua, se llama a Xvariable aleatoria continua.
En las distribuciones de probabilidad continuas, la distribución de probabilidad es la integral de la función de densidad, por lo que tenemos entonces que:
F(x) = P( X \le x ) = \int_{-\infty}^{x} f(t)\, dt
La siguiente tabla muestra la distribución del residentes estadounidenses (16 años de edad o mayor) quienes asisten a cualquier colegio durante 1980, ordenada por edad:
Edad
15-19
20-24
25-29
30-34
35-?
Número en 1980 (millones)2.74.81.91.21.8
Solución Antes de empezar, un poco de terminología: Las entradas de la última fila son denominadas como las frecuencias y la tabla como una distribución de frecuencias. Al sumar las frecuencias, observamos que el número total de universitarios durante 1980 fue 12.4 millón. Por lo tanto, podemos convertir todos aquellos datos en probabilidades por dividir entre este total.
Edad
15-19
20-24
25-29
30-34
35-?
Probabilidad
.22
.39
.15
.10
.15
 

Las probabilidades en la tabla más arriba han sido redondeadas, con la consecuencia que suman a 1.01 en vez de lo 1 esperado. In la categoría 15-19, hemos incluido todos de la edad al menos 15 años y menor que 20 años. Por ejemplo, alguien de la edad de 19½ sería incluyendo en este rango. Desearíamos en cambio escribir 15-20, pero esto sería ambiguo, pues no sabríamos donde contar alguien de la edad de precisamente 20 años. Sin embargo, la probabilidad de que un universitario este precisamente de la edad de 20 (y no, por ejemplo, 20 años y 1 segundo) es esencialmente cero, entonces no importa esta ambigüedad (vea el análisis después de Ejemplo 2 más abajo). Por lo tanto, reescribimos la tabla con estos rangos:
Edad
15-20
20-25
25-30
30-35
≥35
Probabilidad
.22
.39
.15
.10
.15
La tabla nos informa, por ejemplo, que
P(15X20)=22
y
P(X35)=15

Ejemplo 2 Edad de un coche alquilado

Una encuesta halla la siguiente distribución de las probabilidades para le edad de un coche alquilado:

Edad
0-1
1-2
2-3
3-4
4-5
5-6
6-7
Probabilidad
.20
.28
.20
.15
.10
.05
.02
Trace el histograma de la distribución de probabilidad, y úselo para evaluar (o estimar) las siguientes:
    (a) P(0X4)
    (b) P(X4)
    (c) P(2X35)
    (d) P(X=4)
Solución El histograma se muestra más abajo.
a) Podemos calcular P(0X4) a través de la tabla por sumar las probabilidades correspondientes:
P(0X4)=20+28+20+15=83
Esta probabilidad corresponde a la región sombreada en la siguiente figura:
Observe que, pues tiene cada rectángulo una anchura de 1 unidad y una altura igual a la probabilidad asociada, su área es igual a la probabilidad de que X está en el rango asociado. Por lo tanto, P(0X4) también es igual a la área de la región sombreada.
(b) De modo parecido, P(X4) se expresa por la área de la región sin sombra en la figura más arriba, así que
P(X4)=10+05+02=17
(Note que P(0X4)+P(X4) = 1. ¿Porqué?)
(c) Para calcular P(2X35), tenemos que hacer una conjetura con cierta base, pues no la tabla ni el histograma tiene subdivisiones de anchura 0.5. En referencia al histograma, podemos aproximar la probabilidad por la área mostrada más abajo:
Por lo tanto,
P(2X35)20+21(15)=275
(d) Para calcular P(X=4), tendríamos que calcular P(4X4). Sin embargo, eso correspondería a una región del histograma con cero área (vea la figura más abajo) entonces concluimos que P(X=4)=0.




DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL


La distribución normal es también un caso particular de probabilidad de variable aleatoria contínua, fue reconocida por primera vez por el francés Abraham de Moivre (1667-1754). Posteriormente, Carl Friedrich Gauss (1777-1855) elaboró desarrollos más profundos y formuló la ecuación de la curva; de ahí que también se le conozca, más comúnmente, como la "campana de Gauss". La distribución de una variable normal está completamente determinada por dos parámetros, su media (µ) y su desviación estándar (&#963;). Con esta notación, la densidad de la normal viene dada por la ecuación:
imagen
que determina la curva en forma de campana que tan bien conocemos.
imagen
Propiedad:
No importa cuáles sean los valores de µ y &#963; para un distribución de probabilidad normal, el área total bajo la curva siempre es 1, de manera que podemos pensar en áreas bajo la curva como si fueran probabilidades. Matemáticamente es verdad que:

Aproximadamente el 68% de todos los valores de una población normalmente distribuida se encuentra dentro de ± 1 desviación estándar de la media.

Aproximadamente el 95.5% de todos los valores de una población normalmente distribuida se encuentra dentro de ± 2 desviaciones estándar de la media.

Aproximadamente el 99.7% de todos los valores de una población normalmente distribuida se encuentra dentro de ± 3 desviaciones estándar de la media.
imagen
Para cualquier distribución normal de probabilidad, todos los intervalos que contienen el mismo número de desviaciones estándar a partir de la media contendrán la misma fracción del área total bajo la curva para cualquier distribución de probabilidad normal. Esto hace que sea posible usar solamente una tabla (Apéndice Tabla 1) de la distribución de probabilidad normal estándar.

imagen




imagen

El valor de z está derivado de la fórmula:
imagen
En la que:
x = valor de la variable aleatoria que nos preocupa.
µ = media de la distribución de la variable aleatoria.
&#963; = desviación estándar de la distribución.
z = número de desviaciones estándar que hay desde x a la media de la
distribución. (el uso de z es solamente un cambio de escala de medición del
eje horizontal)
imagen
EJEMPLO.

Partiendo de la misma premisa, µ = 500
y &#963; = 100. ¿Cuál es la probabilidad de que un candidato elegido al azar se tome entre 500 y 650 horas en completar el programa de entrenamiento?
imagen
imagen
imagen
imagen
Si buscamos Z=1.5 (refiérase a la tabla), encontramos una probabilidad de 0.4332.

Por lo tanto, la probabilidad de que un candidato escogido al azar requiera entre 500 y 650 horas para terminar el programa de entrenamiento es de 0.4332



1Si X es una variable aleatoria de una distribución N(µ, σ), hallar:
p(µ−3σ ≤ X ≤ µ+3σ)
Si X es una variable aleatoria de una distribución N(µ, σ), hallar:
p(µ−3σ ≤ X ≤ µ+3σ)
solución
solución
solución
solución
Es decir, que aproximadamente el 99.74% de los valores de X están a menos de tres desviaciones típicas de la media.
2En una distribución normal de media 4 y desviación típica 2, calcular el valor de a para que:
P(4−a ≤ x ≤ 4+a) = 0.5934
P(4−a ≤ x ≤ 4+a) = 0.5934
solución
solución
solución
solución
3En una ciudad se estima que la temperatura máxima en el mes de junio sigue una distribución normal, con media 23° y desviación típica 5°. Calcular el número de días del mes en los que se espera alcanzar máximas entre 21° y 27°
En una ciudad se estima que la temperatura máxima en el mes de junio sigue una distribución normal, con media 23° y desviación típica 5°. Calcular el número de días del mes en los que se espera alcanzar máximas entre 21° y 27°.
solución
solución
solución
4La media de los pesos de 500 estudiantes de un colegio es 70 kg y la desviación típica 3 kg. Suponiendo que los pesos se distribuyen normalmente, hallar cuántos estudiantes pesan:
1. Entre 60 kg y 75 kg.
2.Más de 90 kg.
3.Menos de 64 kg.
4.64 kg.
5.64 kg o menos.
1. Entre 60 kg y 75 kg.
solución
solución
solución
2.Más de 90 kg.
solución
solución
3.Menos de 64 kg.
solución
solución
4.64 kg.
solución
5.64 kg o menos.
solución
5Se supone que los resultados de un examen siguen una distribución normal con media 78 y desviación típica 36. Se pide:
1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona que se presenta el examen obtenga una calificación superior a 72?
2.Calcular la proporción de estudiantes que tienen puntuaciones que exceden por lo menos en cinco puntos de la puntuación que marca la frontera entre el Apto y el No-Apto (son declarados No-Aptos el 25% de los estudiantes que obtuvieron las puntuaciones más bajas).
3.Si se sabe que la calificación de un estudiante es mayor que 72 ¿cuál es la probabilidad de que su calificación sea, de hecho, superior a 84?
1. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona que se presenta el examen obtenga una calificación superior a 72?
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2.Calcular la proporción de estudiantes que tienen puntuaciones que exceden por lo menos en cinco puntos de la puntuación que marca la frontera entre el Apto y el No-Apto (son declarados No-Aptos el 25% de los estudiantes que obtuvieron las puntuaciones más bajas).
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3.Si se sabe que la calificación de un estudiante es mayor que 72 ¿cuál es la probabilidad de que su calificación sea, de hecho, superior a 84?
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6Tras un test de cultura general se observa que las puntuaciones obtenidas siguen una distribución una distribución N(65, 18). Se desea clasificar a los examinados en tres grupos (de baja cultura general, de cultura general aceptable, de excelente cultura general) de modo que hay en el primero un 20% la población, un 65% el segundo y un 15% en el tercero. ¿Cuáles han de ser las puntuaciones que marcan el paso de un grupo al otro?
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Baja cultura hasta 49 puntos.
Cultura aceptable entre 50 y 83.
Excelente cultura a partir de 84 puntos.
7Varios test de inteligencia dieron una puntuación que sigue una ley normal con media 100 y desviación típica 15.
1. Determinar el porcentaje de población que obtendría un coeficiente entre 95 y 110.
2. ¿Qué intervalo centrado en 100 contiene al 50% de la población?
3. En una población de 2500 individuos ¿cuántos individuos se esperan que tengan un coeficiente superior a 125?
1. Determinar el porcentaje de población que obtendría un coeficiente entre 95 y 110.
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2. ¿Qué intervalo centrado en 100 contiene al 50% de la población?
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3. En una población de 2500 individuos ¿cuántos individuos se esperan que tengan un coeficiente superior a 125?
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8En una ciudad una de cada tres familias posee teléfono. Si se eligen al azar 90 familias, calcular la probabilidad de que entre ellas haya por lo menos 30 tengan teléfono.
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9En un examen tipo test de 200 preguntas de elección múltiple, cada pregunta tiene una respuesta correcta y una incorrecta. Se aprueba si se contesta a más de 110 respuestas correctas. Suponiendo que se contesta al azar, calcular la probabilidad de aprobar el examen.
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10Un estudio ha mostrado que, en un cierto barrio, el 60% de los hogares tienen al menos dos televisores Se elige al azar una muestra de 50 hogares en el citado barrio. Se pide:
1. ¿Cuál es la probabilidad de que al menos 20 de los citados hogares tengan cuando menos dos televisores?
2. ¿Cuál es la probabilidad de que entre 35 y 40 hogares tengan cuando menos dos televisores?
1. ¿Cuál es la probabilidad de que al menos 20 de los citados hogares tengan cuando menos dos televisores?
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2. ¿Cuál es la probabilidad de que entre 35 y 40 hogares tengan cuando menos dos televisores?
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