binomial

Contenido
1.
2.
3.

Binomial
Poisson
Curva Normal

Reflexion

Curso Empresarial
Acelerado

Distribuciones de
Probabilidad

Distribuciones de Probabilidad
BINOMIAL

Familia
Bernoulli
matemáticos del siglo XVIII.

(suizos),

Se refiere a una variable que
solamente tiene dos resultados
posibles: Falso y verdadero, Negro y
blanco, Positivo y Negativo, Si y no.BINOMIAL. Propiedades
Solo dos resultados posibles, éxito (p)
o fracaso (q)
Probabilidad constante, no cambia
La probabilidad de éxito es totalmente
independiente de cualquier otro ensayo
El experimento puede repetirse varias
veces.

BINOMIAL. Fórmula
P(x) = probabilidad de X éxitos
n = tamaño de la muestra,
número de ensayos
n!
x n-x ! = factorial
P(x)= ---------- *P *q
X =número éxitos en la muestra
X! (n-X)!

p = probabilidad de éxito
q = probabilidad de fracaso
Donde:

BINOMIAL. Fórmula
Media
µ=n*p

Desviación
Estándar

σ=

n*p*q

BINOMIAL. Aplicación
Un estudio de mercado determinó que el 30% de
los envíos que entrega una empresa tipo curier,
llegan tarde a su destino. Si hoy se programan 6
envíos, determine la probabilidad de que:
1. Dos seentreguen tarde
2. Entre dos y cuatro lleguen tarde
3. Dos no se entreguen tarde
4. Dos o mas no lleguen tarde
5. A lo sumo cuatro se entreguen tarde
6. Por lo menos tres no lleguen tarde

BINOMIAL. Aplicación
Un estudio de mercado determinó que el 30% de
los envíos que entrega una empresa tipo curier,
llegan tarde a su destino. Si hoy se programan 6
envíos, determine la probabilidadde que:

SOLUCION EN
EXCEL

Distribuciones de Probabilidad
POISSON

Simón Denis Poisson, matemático
francés, perfeccionada en 1837.
Se dice que existe un proceso de
Poisson si la variable estudiada se
refiere sobre alguna unidad de tiempo
o espacio

POISSON. Propiedades
La probabilidad de ocurrencia del
evento es constante para dos intervalos
cualesquiera de tiempo o espacioLa ocurrencia del evento en un
intervalo es independiente de la
ocurrencia de otro intervalo cualquiera

POISSON. Fórmula
P(x) = probabilidad de X éxitos

-µ

P(x)=

x

e
* µ
---------X!

Donde:

e = constante matemática con
valor aproximado a la base de
los logaritmos naturales 2.7183
! = factorial

X = número de éxitos por unidad
µ = numero promedio
ocurrencias porunidad
tiempo o espacio

de
de

POISSON. Fórmula
Media
µ=n*p

Desviación
Estándar

σ=

µ

POISSON. Aplicación
El control de calidad en una maquila detecto que la tela
utilizada para la confección de prendas de vestir, tiene en
promedio 2 defectos por cada 150 yardas. En 150 yardas
encuentre las probabilidades de que:

Como mínimo 4 defectos
No mas de 3 defectos
Menos de 2defectos
Ningún defecto
Exactamente 1 defecto
En 300 yardas como máximo 2 defectos

POISSON. Aplicación
El control de calidad en una maquila detecto que
la tela utilizada para la confección de prendas de
vestir, tiene en promedio 2 defectos por cada 150
yardas. Encuentre las probabilidades de que:

SOLUCION EN
EXCEL

Distribución Normal. Concepto
La distribución de una variablenormal (campana
de Gauss) esta completamente determinada por
dos parámetros, su media y su desviación
estándar (z). La distribución normal hace uso de
una función de densidad, como una regla de
correspondencia entre los valores de la variable y
los valores de probabilidad asociados con ellos.
Es una herramienta importante en el análisis e
interpretación de distintos eventos o sucesos tantopara la descripción como para la inferencia
estadística.

Distribución Normal. Concepto
La distribución de una variable normal (campana
de Gauss) esta completamente determinada por
dos parámetros, su media y su desviación
estándar (z). La distribución normal hace uso de
una función de densidad, como una regla de
correspondencia entre los valores de la variable y
los valores de...