José Armando Rubio Reyes2° “B”
Profesor: Edgar Mata Ortiz
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI
Un jugador de basquetbol está a punto de tirar hacia la parte superior del tablero. La probabilidad de que anote el tiro es de 0.55.
DISTRIBUCIÓN BERNOULLIA) Sea X=1 Si anota el tiro, si no lo hacer X=0.
Determine la media y varianza de x.
X=1 Si anotaX=0 Si no anota. P(X=1) es igual a 0.55 por lo tanto Bernoulli =
(0.55)
Como nos dice que si anota el tiro X=1 entonces si
anotara seria una probabilidad, por lo tanto
bernoulli seria = 0.55
µx= (0)(1-0.55)+(1)(0.55)=0.55 σ 2 x = (0-0.55) 2+(1-0.55) + (1-0.55) 2 (0.55)=0.2475
Para determinar la µx, nuestra formula nos dice que µx = la Probabilidad, por lo tanto sera igual.
Al hacer la operación, obtenemos la varianza de X
(σ 2 x )
DISTRIBUCIÓN BINOMINAL
Se lanza al aire una moneda 10 veces.
DISTRIBUCIÓN BINOMINALA) Cual s la probabilidad de obtener 3 veces
“cara”P(X=3) 0.53 (1-0.5)7 =0.1171
X=3 por que nos dice que es tenemos dos posibles
resultados, entonces la mitad seria nuestra
probabilidad.
Nos dice que lanzaremosla mondea diez
veces, y determinaremos la
probabilidad de onbtener 3
DISTRIBUCIÓN BINOMINALB) Determine la media del numero de caras
obtenidas.µx = (10)(0.5) = 5
Para determinar la µx tenemos que multiplicar el numero de lanzamientos
Por la probabilidad
DISTRIBUCIÓN BINOMINALC) Determine la varianza de caras obtenidas
σ 2 x = (10)(0.5)(1-0.5) = 2.5
Para determinar la σ 2 x tenemos que utilizar una formula que consiste en: multiplicar el numero de
lanzamientos por la probabilidad,
Por 1 – la probabilidad
DISTRIBUCIÓN BINOMINALD) Determine la desviación estándar del
numero de caras obtenidas σx = = 1.58113883
Determinamos σx sacando la raíz de σ 2 x
DISTRIBUCION POISSON:
La concentración de partículas en una suspensión es de 2 por ml. Se agita por completo la concentración y posteriormente se extraen 3 ml. Sea X el numero de partículas que son retiradas Determine.
DISTRIBUCION POISSON:A) P(X=5)(𝒆−𝟑) (35) / 5! = 0.100818813
El ejercicio nos dice que la probabilidad es el numero
de particulas que se extraen entonces serian 3
DISTRIBUCION POISSON: B) P(X≤2)(𝒆−𝟑) (32) / 2! = 0.224041807
El ejercicio nos dice que la probabilidad es el numero
de partículas que se extraen entonces serian 3
DISTRIBUCION POISSON:C) P(X≥1)
Aquí tenemos que encontrar la probabilidad
posible de obtener resultados menores que 1
(𝒆−𝟑) (31) / 1! = 0.149361205
DISTRIBUCION POISSON:D) µx
La µx es muy simple de determinar, nos dice quue
µx= X, por lo que al principo X=al numero de
particulas extraidad, por lo que X=3
µx =(X) = poisson = 3
DISTRIBUCION POISSON:E) σx
Aquí determinamos la σx sacando la raíz de nuestra
probabilidad.
ξ𝟑 = 1.732050808
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