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114300333375ESTADÍSTICA INFERENCIAL
900007300ESTADÍSTICA INFERENCIAL
4629150-352425Ejercicios
00Ejercicios
-88646023209250026161260564410
ÍNDICE
Ejercicio 1……………………………………………………………………………………………………………………………………….2
Ejercicio 2……………………………………………………………………………………………………………………………………….4
Ejercicio 3……………………………………………………………………………………………………………………………………….6
Ejercicio4……………………………………………………………………………………………………………………………………….9
Ejercicio 5…………………………………………………………………………………………………………………………………….10
Ejercicio 6…………………………………………………………………………………………………………………………………….10
Ejercicio 7…………………………………………………………………………………………………………………………………….11
Ejercicio 8…………………………………………………………………………………………………………………………………….12
Ejercicio 9…………………………………………………………………………………………………………………………………….13
Ejercicio 10…………………………………………………………………………………………………………………………………..13
Ejercicio11…………………………………………………………………………………………………………………………………..14
Ejercicio 12…………………………………………………………………………………………………………………………………..16
Ejercicio 13…………………………………………………………………………………………………………………………………..16
Aplicación 1………………………………………………………………………………………………………………………………….18
Aplicación 2………………………………………………………………………………………………………………………………….19
Aplicación 3………………………………………………………………………………………………………………………………….20
Aplicación 4………………………………………………………………………………………………………………………………….23
Aplicación 5………………………………………………………………………………………………………………………………….25
Aplicación6………………………………………………………………………………………………………………………………….28
-654466-4949Distribuciones de variable aleatoria
00Distribuciones de variable aleatoria

-26035039433500
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Y PROBABILIDAD
1.- APLICACIÓN 1: DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD PARA UNA VARIABLE ALATORIA DISCRETA
1.- Dada la siguiente distribución de probabilidad
Distribución A
X P(x) X[P(x)] (X-µ)2 P(x)
0 0.50 0 0.5
1 0.20 0.20 0
2 0.15 0.30 0.15
3 0.10 0.30 0.404 0.05 0.20 0.45
µ= 1 σ2=1.5
σ =1.5=1.22Distribución B
X P(x) X[P(x)] (X-µ)2 P(x)
0 0.05 0 0.45
1 0.10 0.10 0.40
2 0.15 0.30 0.15
3 0.20 0.60 0
4 0.50 2 0.50
µ= 3 σ2=1.5
σ =1.5=1.22Elabore la gráfica de la distribución de probabilidad para A y B
299656519685000-105156019685000
Calcule el valor esperado para cada distribución
μ= Ex= Ʃ[x∙Px]Distribución A μ=1 Distribución Bμ=3
Calcule la desviación estándar para cada distribución
σ2= Ʃ [(x-µ)2 P(x)] σ= σ2
Distribución A σ=1.22Distribución B σ=1.22Compare los resultados de las distribuciones A y B, para ello, calcule el coeficiente de variación
C.V= µσ %
Distribución A C.V= 11.22=0.819%Distribución B C.V= 31.22=2.459%El gerente de una gran compañía de redes de cómputo desarrolló unadistribución de probabilidad del número de interrupciones por día.
INTRRUPCIONES (X) P(X) X [P(X)] (X-µ)2 P(X)
0 0.32 0 0.5161
1 0.35 0.35 0.0255
2 0.18 0.36 0.0959
3 0.08 0.24 0.2394
4 0.04 0.16 0.2981
5 0.02 0.1 0.2782
6 0.01 0.06 0.2237
µ=1.27 σ2=1.6769
σ= 1.6769= 1.29
Calcule la media o el número esperado de interrupciones por día
µ=1.27
Calcule la desviación estándar
σ= 1.6769= 1.29Elabore la gráfica de la distribución del número de interrupciones por día.
8153401143000
2.-DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Y PROBABILIDAD (29 DE ENERO)
Lanzamos un dado 500 veces, anotamos el resultado obtenido en la cara superior.
Construir la tabla de distribución de frecuencia relativa de los resultados obtenidos.
Construir la tabla de distribución de probabilidad de los resultados esperados.cara superior n= Frecuencia relativa %
x1 80 .16 16
x2 70 .14 14
x3 90 .18 18
x4 75 .15 15
x5 85 .17 17
x6 100 .20 20
Distribución de frecuencia relativa.

Distribución de probabilidad

3.- Distribución Binomial (31 de Enero)
En un día de verano muy caluroso, el 40% de los trabajadores de producción de una empresa automotriz están ausentes del trabajo. SE van a seleccionar al azar 8obreros para un estudio especial a profundidad sobre ausentismo.
¿Cuál es la probabilidad de seleccionar al azar 8 trabajadores de producción en un día caluroso de verano y descubrir que...