En una urna hay tres bolas rojas y dos bolas verdes. Se extraen dos bolas al azar, sin reemplazo.
La probabilidad de extraer dos bolas rojas es \(P(RR) = P(R) · P(R|\)no se reemplaza\()\) = \(\frac{3}{5} * \frac{2}{4} = \frac{3}{10} = 0.3\)
La probabilidad condicionada de que la segunda bola sea verde, dado que la primera bola extraída es verde, es \(P(V|V1) = \frac{P(VV)}{P(V1)} = \frac {(1/10)}{(2/5)} = 0.25\), donde V1 es el evento de que la primera bola extraída sea verde.
Para calcular la probabilidad de extraer al menos una bola verde, podemos usar la regla de la probabilidad total. Es decir, \(P(V) = 1 - P(V^c) = 1 - P(RR) = 1 - \frac{3}{10} = \frac{7}{10} = 0.7\)
Primero, calculamos la probabilidad de extraer una bola roja en el primer intento: \(P(R) = \frac{3}{5}\)
Ahora, calculamos la probabilidad de extraer una bola verde en el segundo intento, dado que ya hemos extraído una bola roja en el primer intento: \(P(V) = \frac{2}{4}\)
Por lo tanto, \(P(RV) = \frac{3}{5} * \frac{2}{4} = \frac{3}{10} = 0.3\)
Se sabe que en un primer parcial de estadística, la variable aleatoria X representa el número de preguntas contestadas correctamente por un estudiante, con una distribución de probabilidad dada por:
| \(X\) | \(P(X=x)\) |
|---|---|
| 0 | 0.10 |
| 1 | 0.25 |
| 2 | 0.35 |
| 3 | 0.20 |
| 4 | 0.10 |
La probabilidad de que el estudiante conteste correctamente exactamente 2 preguntas es \(P(X=2) = 0.35\)
La probabilidad de que el estudiante conteste correctamente al menos 3 preguntas es la suma de las probabilidades de que conteste correctamente 3 o 4 preguntas: \(P(X\ge3) = P(X=3) + P(X=4) = 0.20 + 0.10 = 0.30\)
La función de distribución acumulada \(F(x)\) de la variable aleatoria X viene dada por \(F(x) = P(X \le x)\)
Para cada valor de x, se suman las probabilidades de los valores de X menores o iguales a x:
| \(X\) | \(P(X\le x)\) |
|---|---|
| 0 | 0.10 |
| 1 | 0.35 |
| 2 | 0.70 |
| 3 | 0.90 |
| 4 | 1.00 |
Para ello, tenemos que calcular previamente la media, usando la fórmula \(\sum_{i}^{} xi * P(X=xi)\) y, con r, se puede hacer directamente así:
x <- 0:4
p <- c(0.10, 0.25, 0.35, 0.20, 0.10)
mu <- sum(x * p)
mu
## [1] 1.95
La varianza:
var <- sum(p * (x - mu)^2)
var
## [1] 1.2475
Y la desviación típica:
dt <- sqrt(var)
dt
## [1] 1.116915
Se sabe que en una tienda de martabak manis, el número promedio de clientes que llegan en un intervalo de 10 minutos es de parámetro 3. La variable aleatoria X representa el número de clientes que llegan en dicho intervalo, con una distribución de probabilidad Poisson.
1.- ¿Cuál es la probabilidad de que lleguen exactamente 2 clientes en un intervalo de 10 minutos?
2.- ¿Cuál es la probabilidad de que lleguen al menos 4 clientes en un intervalo de 10 minutos?
3.- ¿Cuál es el número esperado de clientes que llegan en un intervalo de 30 minutos?
4.- ¿Cuál es la desviación estándar del número de clientes que llegan en un intervalo de 10 minutos?
Definimos lambda:
lambda <- 3
dpois(2, lambda)
## [1] 0.2240418
1 - ppois(3, 3)
## [1] 0.3527681
lambda * 3
## [1] 9
4.La desviación típica es la raíz cuadrada de lambda.
sqrt(lambda)
## [1] 1.732051
Martabak manis