TRABAJO SEGUNDO PARCIAL AVAC DANIELA SILVA B 131



UNIVERSIDAD POLITÉCNICA SALESIANA

ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

TEMA: TRABAJO AVAC ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA SEGUNDO PARCIAL

ALUMNO: DANIELA SILVA

B-131


REALIZAR LA SIGUIENTE TAREA

1.- ¿QUÉ ES UNA VARIABLE ALEATORIA, ¿Y COMO SE CLASIFICAN, PONGA 2 EJEMPLOS DE CADA UNO?

CONCEPTO 1
Una variable aleatoria es una variable cuyas mediciones se obtienen de algún tipo deexperimento aleatorio.

CONCEPTO 2
Una distribución está basada en variables en las características de la población. Una variable puede ser discreta y continua.

CLASIFICACIÓN
VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. -Es aquella variable que puede tomar solo ciertos valores con frecuencia números enteros y resulta principalmente del conteo.
Ejemplos:
1) El número de autos que pueden ingresar a una competenciaa nivel mundial. Como obligadamente los autos contados son números enteros, decimos que es una probabilidad aleatoria discreta.
2) El número de clientes que entran a comprar a una empresa durante un mes de trabajo. - Como obligadamente los clientes contados son números enteros, decimos que es una probabilidad aleatoria discreta.

VARIABLE ALEATORIA CONTINUA. -Esta variable resulta o es producto dela medición y puede tomar valores cualesquiera pero que estén dentro de un rango determinado.
Ejemplos:
1) La utilidad que obtiene una empresa al finalizar su periodo de trabajo. - Como la utilidad de una empresa puede tomar cualquier valor, ya sea enteros, decimales, etc. decimos que es una variable aleatoria continua.
2) El tiempo que se demora una fábrica que realiza exportación de llantas enrealizar todo el proceso productivo. - Como el tiempo para realizar todo el proceso productivo puede durar días, horas, minutos, segundos, etc. Decimos que es una variable aleatoria continua.


2. ¿QUÉ ES UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD Y UNA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL?

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
Una distribución de probabilidad la podemos concebir como una distribución teórica de frecuencia, esdecir, es una distribución que describe como se espera que varíen los resultados. Dado que esta clase de distribuciones se ocupan de las expectativas son modelos de gran utilidad para hacer inferencias y tomar decisiones en condiciones de incertidumbre.

DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Una distribución binomial, cada ensayo en una de estas distribuciones terminan solo en uno de los dos resultados posibles;éxito o fracaso. El resultado de la probabilidad de cada caso permanece constante hasta que suceda el siguiente ensayo.


3. REALICE 5 EJERCICIOS CON LA FÓRMULA DE LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL Y SUS GRÁFICOS

1. En la Universidad Politécnica Salesiana en tercer semestre de la carrera de Administración de empresas en la materia de Matemática Aplicada III, el porcentaje de que se estudiantes aprueben elsemestre es de 25%. Si actualmente 17 estudiantes están cursando esa materia calcule la probabilidad de que 8 aprueben el semestre.

RESOLUCIÓN
n= 17
= 0.25
X= 8

D. Binomial = nCx.
D. Binomial = 17C8.
D. Binomial = 24310(0.000015258) (0.07508)
D. Binomial = 0.0279


GRÁFICO
x = 8 aprueban 9 reprueban
(2,79%) (97.21%)

n= 17 (100%)

INTERPRETACIÓN
Si el porcentaje dereprobados en Matemática Aplicada III de estudiantes es del 25%. Si hay 17 estudiantes actualmente cursando la materia la probabilidad de que 8 aprueben el semestre es de 2.79%.


2. Una fábrica de la ciudad de Quito que produce diferentes tipos de telas, el 10% sale sin ningún defecto. Determine la probabilidad de que en una muestra de 15 telas, 3 telas salgan sin ningún defecto.

RESOLUCIÓN
n=15
= 0.10
X= 3

D. Binomial = nCx.
D. Binomial = 15C3.
D. Binomial = 455 (0.001) (0.282429)
D. Binomial = 0.1285

GRÁFICO

x = 3 sin defecto 12 con defecto
(12.85%.) (87.15%)

n= 15 (100%)


INTERPRETACIÓN
Como en la fábrica el 10% de telas salen sin defecto, haciendo nuestro análisis podemos deducir que la probabilidad de que en una muestra de...