todo

http://www.youtube.com/watch?v=7qzIfeAOBaQYa hemos visto los comandos que se emplean en matlab para estos c´alculos, veamos ahora
c´omo ayudarse de la herramientadisttool. Arrancamos la aplicaci´on con el comando
disttool, y seleccionamos la distribuci´on de Poisson. Para resolver el ejemplo nos colocamos
en la opci´on pdf e introducimosen las casillas correspondientes λ = 4, x = 6, resultando una
probabilidad p = 0.1042 como obtuvimos antes. La segunda parte necesita la opci´on cdf;
para x ≤ 6 obtenemos p= 0.8893 y para x ≤ 4, p = 0.6288. La diferencia es 0.2605 ´o 26%.
Ejemplo 7: Supongamos que en exploraciones del cielo se encuentran con una cierta t´ecnica
un promediode 3.2 galaxias por grado cuadrado. Se pide encontrar el area que debemos
explorar para tener la seguridad en un 95% de encontar m´as de 100 galaxias.
Con el diagrama cdf,colocamos en la casilla correspondiente al n´umero de casos el valor 100.
Vamos probando valores en lambda y leyendo la probabilidad hasta que valga 0.05. Resulta
que λ =118 proporciona probabilidad 0.05074 de encontrar x ≤ 100, o lo que es lo mismo la
probabilidad de encontrar x > 100 es 0.95. Traducido a nuestro problema: esperamos 118galaxias en 118/3.2 = 37 grados cuadrados. Si exploramos este ´area hay una probabilidad
de 0.95 de encontrar m´as de 100 galaxias.
Ejemplo 8: En un proceso defabricaci´on de componentes electr´onicos, a veces se producen
defectos que los hacen inservibles. Supongamos que 2 de cada 1000 piezas salen defectuosas
en promedio. ¿cu´al es laprobabilidad de que en una muestra aleatoria de 6000 piezas menos
de 9 sean inservibles?.
Este ejemplo es de distribuci´on binomial y se resuelve muy f´acilmente como,