Ejercicios Resueltos de Bernoulli

April 14, 2017 | Author: hcarcker_2 | Category: N/A
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EJERCICIOS RESUELTOS DE BERNOULLI

INTEGRANTES:

ALBA YANETH TUMAY RUBIELA LOPEZ AVELLA LUIS ALBERTO PEREZ EDIMEL MANZANO ERIKA MONSALVE RICHARD SARMIENTO JOEL BOHORQUEZ BARRERA

DOCENTE OSCAR ANDRES QUINTANA ESTADISTICA PROBABILISTICA

CORPORACION UNIVERSITARIA UNIREMINGTON DE MEDELLIN CREAD CASANARE – INGENIERIA DE SISTEMAS VII YOPAL CASANARE OCTUBRE 2011 1

LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL La distribución binomial es una distribución discreta de probabilidad aplicable como modelo a diversas situaciones de toma de decisiones, siempre y cuando pueda suponerse que el proceso de muestreo se ajusta a un proceso Bernoulli. Un proceso Bernoulli es un proceso de muestreo en el que: (1) Sólo son posibles dos resultados mutuamente excluyentes en cada ensayo u observación. Por conveniencia, a estos resultados se les denomina éxito y fracaso. (2) Los resultados del conjunto de ensayos u observaciones, constituyen eventos independientes. (3) La probabilidad de éxito, que se denota mediante p, permanece constante de un ensayo a otro. Es decir, el proceso es estacionario. Puede utilizarse la distribución binomial para determinar la probabilidad de obtener un número determinado de éxitos en un proceso Bernoulli. Se requieren tres valores: el número específico de éxitos (X), el número de ensayos u observaciones (n) y la probabilidad de éxito en cada uno de los ensayos (p). La fórmula para determinar la probabilidad de un número determinado de éxitos X para una distribución binomial, en donde q = (1-p).

La probabilidad de que el evento E ocurra x veces y el evento E' ocurra (n - x) veces en n ensayos independientes está dado por la fórmula binomial:

donde: p = Probabilidad característica o probabilidad de éxito. q = Probabilidad de fracaso x = Número de éxitos deseados n = Número de ensayos efectuados 2

Si se lanza 4 veces una moneda, calcular el evento "Número de caras que caen." datos:

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 EJERCICIOS RESUELTOS

OTRA FORMA:

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CONCLUSIONES En la realización de este trabajo podemos deducir como esta distribución describe una variedad de procesos de interés para los administradores y describe datos discretos, no continuos, que son resultado de un experimento conocido como proceso de Bernoulli. Pudimos ejemplarizar sus tres características principales las cuales son: * Cada intento tiene sólo dos resultados posibles. * La probabilidad del resultado de cualquier intento permanece fijo con respecto al tiempo. * Los intentos son estadísticamente independientes. Y dentro de las aplicaciones de esta distribución podemos encontrar: - Juegos de azar. - Control de calidad de un producto. - En educación. - En las finanzas.

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BIBLIOGRAFIA

 http://html.rincondelvago.com/estadistica-descriptiva_1.html  http://www.itapizaco.edu.mx/~joseluis/apuntes/estadistica/distribuci ones%20discretas.pdf.  http://es.scribd.com/doc/41665506/PSU-Probabilidades-Profesor

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