Probabilidad Condicional

DISTRIBUCION BINOMIAL

si p es la probabilidad de que es un solo ensayo ocurra un evento ( llamada la probabilidad de éxito) y q=1-p es la probabilidad de que este evento no ocurra en un soloensayo ( llamada probabilidad de fracaso), entonces la probabilidad de que el evento ocurra exactamente X veces en N ensayo ( es decir, que ocurran X éxitos y N-X fracasos) está dada por
p(x)= Np
X

Ejemplo #1: la probabilidad de obtener exactamente dos caras en seis lanzamientos de una moneda es: 6-2 6(6¦2) (1/2)² (1/2) = 6/(2!4! ) (1/2) =15/64Ejemplo #2 : en 100 lanzamientos de una moneda, el numero medio de caras es μ= Np= 100 (1/2) =50; este es el numero esperado de caras en 100 lanzamientos de una moneda. la desviación estándar es õ= √Npq = √((100)(1/2)(1/2) )= 5










DISTRIBUCIÓN DE POISSONEjemplo #1: Durante un experimento de laboratorio el número promedio de partículas radioactivas que pasan atreves de un contador en un milisegundo es 4. ¿Cuál es la probabilidad de que 6 partículasentren al contador en un milisegundo dado?.
Al usar la distribución de poisson con x= 6 y λt= 4, y la suma de probabilidad de poisson tenemos que:6 6 5
p(6; 4) = (e^(-4 ) 4)/6! = Σ p(x;4) – Σ p(x;4) = 0.8893 – 0.7851 = 0.1042x=0 x=0



Ejemplo #2: el número promedio de camiones – tanques que llega cada día a cierta ciudad portuaria es 10. Las instalaciones en el...