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MARIA JOSE COLMENARES 22.264.052 
TECNICAS DE ESTADISTICA AVANZADA 
MODALIDAD SAIA
La distribución binomial es una distribución de probabilidad 
discreta, mide el numero de éxitos en una secuencia de ensay...
En una oficina de servicio al cliente se atienden 100 personas diarias. Por lo 
general 10 personas se van sin recibir bie...
c) n=15 
k=14 
p=10/100=0.1 
P= (X ≤ 4) 
P(n,n,p)= (15/4) (0.1) 4 (1-0.1) 15-4 
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Muchos jefes se dan cuenta de que algunas de las personas que contrataron no son lo 
que pretenden ser. Detectar personas ...
Muchos jefes se dan cuenta de que algunas de las personas que contrataron no son lo 
que pretenden ser. Detectar personas ...
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DISTRIBUCION BINOMIAL

MARIA JOSE COLMENARES

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DISTRIBUCION BINOMIAL

  1. 1. MARIA JOSE COLMENARES 22.264.052 TECNICAS DE ESTADISTICA AVANZADA MODALIDAD SAIA
  2. 2. La distribución binomial es una distribución de probabilidad discreta, mide el numero de éxitos en una secuencia de ensayos independientes de Bernoulli, con una probabilidad fijo de ocurrencia del éxito entre los ensayos. Es una de los primeros ejemplos de las llamadas distribuciones discretas. Fue estudiada por Jakob Bernoulli, quien escribió el primer tratado importante sobre probabilidad. En cada prueba del experimento solo son posibles dos resultados La probabilidad de fracaso es constante El resultado obtenido es independiente Características
  3. 3. En una oficina de servicio al cliente se atienden 100 personas diarias. Por lo general 10 personas se van sin recibir bien el servicio. Determine la probabilidad de que en una encuesta a 15 clientes a) 3 no hayan recibido un buen servicio b) Ninguno haya recibido un buen servicio c) A lo más 4 personas recibieron un buen servicio d) Entre 2 y cinco personas a) P(n,k,p)=(n/k)(Pk 1-p) n-k N=15 P=10/1000 = 0.1 K= 3 P(n.k.p)=(15/3) (0.1) 3 (1-0.1) 15-3 =(15/3) (0.1)3(0.9)15 =455 (0.001) (0.2824) =0.1285 x 100% =12.85% La probabilidad de que 3 personas no hayan recibido un buen servicio es de 12.58% b) N=15 P=10/100 = 0.1 K= 0 p (n,k,p)=(15/0) (0.1) 0 (1-0.1) 15-0 =1 (1) (0.9) 15 =0.2059 x 100% =20.59% La probabilidad de que ninguno haya recibido un buen servicio es de 20.59%
  4. 4. c) n=15 k=14 p=10/100=0.1 P= (X ≤ 4) P(n,n,p)= (15/4) (0.1) 4 (1-0.1) 15-4 = 1362 (0,0001) (0.9) 11 =1362 (0,0001) (0.3138) =0.428 x 100% =4.28% La probabilidad de que mas de 4 personas recibieran un buen servicio es de 4.28% d) n=15 k=2 p=10/100 = 0.1 P(n,k,p)= (15/2) (0.1) 2 (1-0.1) (15-2) =105 (0.01) (0.2541) =0.266803 x 100% =26.68% n=15 p= 10/100 =0.1 k=1 P(n,k,p)= (15/1) (0.1) 1 (1-0,1) (15-1) =15 (0.1) (0.2287) =0.34.305 x 100% =34.30% K0+K1+K2+K3+K4 26.59% + 34.30% + 26.68% + 12.85% + 4.28% N=15 K=5 P=10/100=0.1 (15/5) (0.1) 5 (1-0.1) (15-5) =3003 (0.00001) (0.3486) =0.01046 x 100% =1.04% La probabilidad entre 2 y 5 personas es de 44.85%
  5. 5. Muchos jefes se dan cuenta de que algunas de las personas que contrataron no son lo que pretenden ser. Detectar personas que solicitan un trabajo y que falsifican la información en su solicitud ha generado un nuevo negocio. Una revista nacional notificó sobre este problema mencionando que una agencia, en un periodo de dos meses, encontró que el 35% de los antecedentes examinados habían sido alterados. Suponga que usted ha contratado la semana pasada 5 nuevos empleados y que la probabilidad de que un empleado haya falsificado la información en su solicitud es 0.35. a) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos una de las cinco solicitudes haya sido falsificada? b)¿Ninguna de las solicitudes haya sido falsificada? c)¿Las cinco solicitudes hayan sido falsificadas? a) n=5 k=1 p= 0.35 P(n,k,p)= (n/k) pk (1-p) n-k =(5/1) (0.35) 1 (1-0.35) 5-1 =(5/1) (0.35) 1 (0.1785) =5 (0.5) (0.1785) =0.4485 x 100% =44.5% La probabilidad de que al menos una de las 5 haya sido falsificada es de 44.5% b) n=5 k=0 p=0.35 P(n,k,p)=(5/0) (0.35) 1 (1-0.35) 5-0 =(5/0) (0.35) 1 (0.1160) =0.1160 x 100% =11.60% La probabilidad de que ninguna de las solicitudes haya sido falsificada es de 11.60%
  6. 6. Muchos jefes se dan cuenta de que algunas de las personas que contrataron no son lo que pretenden ser. Detectar personas que solicitan un trabajo y que falsifican la información en su solicitud ha generado un nuevo negocio. Una revista nacional notificó sobre este problema mencionando que una agencia, en un periodo de dos meses, encontró que el 35% de los antecedentes examinados habían sido alterados. Suponga que usted ha contratado la semana pasada 5 nuevos empleados y que la probabilidad de que un empleado haya falsificado la información en su solicitud es 0.35. a) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos una de las cinco solicitudes haya sido falsificada? b)¿Ninguna de las solicitudes haya sido falsificada? c)¿Las cinco solicitudes hayan sido falsificadas? c) n=5 k=5 p= 0.35 P(n,k,p)= (n/k) pk (1-p) n-k =(5/5) (0.35) 5 (1-0.35) 5-5 =1 (0.0052) (0.65) =0.0033 x 100% =0.33% La probabilidad de las 5 solicitudes hayan sioo falsificadas es de 0.33%

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