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Distribución
Gamma y Weibull
                             Jessica Aurora Sánchez Caro




Universidad Tecnológica de
                   Torreón




    18 DE MARZO DEL 2012
Distribución Gamma y Weibull
 0   Distribución gamma es una distribución de probabilidad continua con dos
     parámetros y cuya función de densidad para valores es 0.

                                       Ejercicio 1
 0   Sea T ~ Γ (4, 0.5)

 0   Determine µt

 0   Determine σT

 0   Determine P(T≤1)

 0   Determine P(T≥4)

                                   Respuesta
 0   µ x= r /λ = 4/0.5= 8

 0   r /λ2 = 4/0.5 2 = 16

 0   1-P(X≤1) {=1-(e -4 40/0! + e -4 41/1!)}

=0.908421805

 0   1-P(X≤4) {=1-(e -4 41/1! + e -4 42/2! + e -4 43/3! )}

= 0.584845518
Ejercicio 2
   0   La duración, en años, de un tipo de motor eléctrico pequeño operando en
       condiciones adversas se distribuye exponencialmente con λ = 3.6. cada ves
       que falla un motor, es remplazado por otro del mismo tipo. Determine la
       probabilidad de que menos de seis motores falle dentro de un año.

       Respuesta


   0   P(T>6)

1-(1-e-((0.1)(4)3.6) = 0.96374059
Ejercicio 3


0   Sea T~ Weibull (0.5, 3)

0   Determine µt

0   Determine σT

0   Determine P(T<1)

0   Determine P(T>5)

0   Determine P(2<t<4)




                                      Respuesta
    µt 3/0.5= 6

    σT 3/0.52 = 12

    P(T<1) 1-(1-e-((3)(1)0.5) )=0.049787068

    P(T>5) 1-(1-e-((3)(5)0.5) )=1.220859894

    P(2<t<4) 1-(1-e-((3)(2)0.5) )- (1-e-((3)(4)0.5) )

    =0.011890843
Ejercicio 4
      En el articulo “Parameter Estimation with Only One Complete Failure
      Observation”. Se modela la duración, en horas, de cierto tipo de cojinete
      con la distribución de Weibull con parámetros α = 2.25 β = 4.474x10-4.
      Determine la probabilidad de que un cojinete dure mas de 1000 horas.
      Determine la probabilidad de que un cojinete dure menos de 2000
      horas.
      Determine la media de la duración de un cojinete


Respuesta
      1-e –((4.474x10-4)(1000))2.25=0.151008845

      1-e –((4.474x10-4)(2000))2.25 =0.541000594

      4.474x10-4/ 2.25 = 1.98844x10-4
Ejercicio 5
0   La duración de un ventilador, en hora, que se usa en un sistema
    computacional tiene una distribución de Weibull con α= 1.5 y β=0.0001.

0   ¿Cuál es la probabilidad de que un ventilador dure más 10000 horas?

0   ¿Cuál es la probabilidad de que un ventilador dure menos de 5000 horas?

0   ¿Cuál es la probabilidad de que un ventilador dure entre 3000 y 9000
    horas?

    Respuesta
    1-e –((0.0001)(10000)1.5)=1

    1-e –((0.0001)(5000)1.5)=1

    1-e –((0.0001)(3000)1.5)-

    1-e-((0.0001)(9000)1.5)= 1.204239664x10-03

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Distribución gamma y weibull ejercicios

  • 1. Distribución Gamma y Weibull Jessica Aurora Sánchez Caro Universidad Tecnológica de Torreón 18 DE MARZO DEL 2012
  • 2. Distribución Gamma y Weibull 0 Distribución gamma es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros y cuya función de densidad para valores es 0. Ejercicio 1 0 Sea T ~ Γ (4, 0.5) 0 Determine µt 0 Determine σT 0 Determine P(T≤1) 0 Determine P(T≥4) Respuesta 0 µ x= r /λ = 4/0.5= 8 0 r /λ2 = 4/0.5 2 = 16 0 1-P(X≤1) {=1-(e -4 40/0! + e -4 41/1!)} =0.908421805 0 1-P(X≤4) {=1-(e -4 41/1! + e -4 42/2! + e -4 43/3! )} = 0.584845518
  • 3. Ejercicio 2 0 La duración, en años, de un tipo de motor eléctrico pequeño operando en condiciones adversas se distribuye exponencialmente con λ = 3.6. cada ves que falla un motor, es remplazado por otro del mismo tipo. Determine la probabilidad de que menos de seis motores falle dentro de un año. Respuesta 0 P(T>6) 1-(1-e-((0.1)(4)3.6) = 0.96374059
  • 4. Ejercicio 3 0 Sea T~ Weibull (0.5, 3) 0 Determine µt 0 Determine σT 0 Determine P(T<1) 0 Determine P(T>5) 0 Determine P(2<t<4) Respuesta µt 3/0.5= 6 σT 3/0.52 = 12 P(T<1) 1-(1-e-((3)(1)0.5) )=0.049787068 P(T>5) 1-(1-e-((3)(5)0.5) )=1.220859894 P(2<t<4) 1-(1-e-((3)(2)0.5) )- (1-e-((3)(4)0.5) ) =0.011890843
  • 5. Ejercicio 4 En el articulo “Parameter Estimation with Only One Complete Failure Observation”. Se modela la duración, en horas, de cierto tipo de cojinete con la distribución de Weibull con parámetros α = 2.25 β = 4.474x10-4. Determine la probabilidad de que un cojinete dure mas de 1000 horas. Determine la probabilidad de que un cojinete dure menos de 2000 horas. Determine la media de la duración de un cojinete Respuesta 1-e –((4.474x10-4)(1000))2.25=0.151008845 1-e –((4.474x10-4)(2000))2.25 =0.541000594 4.474x10-4/ 2.25 = 1.98844x10-4
  • 6. Ejercicio 5 0 La duración de un ventilador, en hora, que se usa en un sistema computacional tiene una distribución de Weibull con α= 1.5 y β=0.0001. 0 ¿Cuál es la probabilidad de que un ventilador dure más 10000 horas? 0 ¿Cuál es la probabilidad de que un ventilador dure menos de 5000 horas? 0 ¿Cuál es la probabilidad de que un ventilador dure entre 3000 y 9000 horas? Respuesta 1-e –((0.0001)(10000)1.5)=1 1-e –((0.0001)(5000)1.5)=1 1-e –((0.0001)(3000)1.5)- 1-e-((0.0001)(9000)1.5)= 1.204239664x10-03