Suponga que X es una variable aleatoria binomial con n = 200 y p = 0.4. a) Aproxime la probabilidad de que X sea menor o igual a 70. b) Aproxime la probabilidad de que X sea mayor que 70 y menor que 90. Coloque los comandos en R para cada caso.
Solucion
Datos:
n = 200
p = 0.4
a)Aproxime la probabilidad de que X sea menor o igual que 70, P(X =< 70)
Sea:
X es una variable aleatoria binomial con p = 0.40 , n = 200 y X =< 70.
Esta probabilidad es dificil de calcular. Para ello utilizaremos la distribucion normal para proporcionar una aproximacion.
Existe una condicion para aproximar las probabilidades binomiales a distribuciones normales. Para ello utilizaremos la siguiente regla empirica:
np > 5
n(1 - p) > 5
De los datos:
np = 80
n(1-p) = 120
Por lo tanto utilizaremos la aproximacion de distribucion normal. Ademas utilizaremos el factor de correcion 0.5 para aumentar la probabilidad.
P(X =< x) = P(X =< x + 0.5) = P(Z =< ((x+0.5-np)/(np(1-p))^(0.5))
u = np = 80
sd = (np(1-p))^0.5 = 6.9282
Z=(x+0.5-np)/(np(1-p))^0.5
P(X =< 70)
Z=(70+0.5-80)/(80*0.6)^0.5
Z= -1.371206889
P(Z =< -1.371206889)
pnorm(x,u,sd)
x = 70+0.5
u = 80
sd = 6.9282
pnorm(70.5,80,6.9282)
## [1] 0.08515514
Respuesta: P(X =< 70) = 0.08515514
b) Aproxime la probabilidad de que X sea mayor que 70 y menor que 90. P(70 < X < 90)
Sea:
X una variable aleatoria binomial con p = 0.40 , n = 200 y 70 < X < 90.
Utilizaremos la misma aproximacion, que en la seccion anterior, utilizando el factor de correcion de 0.5.
P(70 < X < 90)
Z=(x+0.5-np)/(np(1-p))^0.5
Para: x = 70
Z=(70+0.5-80)/(80(0.6))^0.5
Z = -1.371206889
Para: x = 90
Z=(90+0.5-80)/(80(0.6))^0.5
Z = 1.515544457
Entonces:
P(70 < X < 90) = P(-1.371206889 < Z < 1.515544457)
Con:
u = np = 80
sd = (np(1-p))^0.5 = 6.9282
70 + 0.5 < X < 90 + 0.5
pnorm(x,u,sd)
pnorm(90.5,80,6.9282) - pnorm(70.5,80,6.9282)
## [1] 0.8500277
Respuesta: P( 70 < X < 90 ) = 0.8500277
Realizamos el grafico de la distribucion binomial aproximada a una distribucion normal
Especificando los parametros de la distribucion normal:
Para: P(X =< 70)
u<-80
varianza <- 48
sd <- varianza^0.5
curve(dnorm(x,u,sd),1,150,n=200)
x<- seq(0,70,0.01)
y<-dnorm(x,u,sd)
polygon(c(0,x,70),c(0,y,0), col = "blue")
Para: P(70 < X < 90)
u<-80
varianza <- 48
sd <- varianza^0.5
curve(dnorm(x,u,sd),1,150,n=200)
x<- seq(70,90,0.01)
y<-dnorm(x,u,sd)
polygon(c(70,x,90),c(0,y,0), col = "blue")