Primera parte
1. La ultima novela de un autor ha tenido un gran exito, hasta el
punto de que el 80 % de los lectores ya lahan le´ıdo. Un grupo de 4
amigos son aficionados a lalectura:a) ¿Cu´al es la probabilidad de que
en el grupo hayan leıdo la novela 2 personas?, b) ¿Y como maximo 2?
#P(X=2)
dbinom(2, 4, 4/5)
## [1] 0.1536
#P(X<=2)
pbinom(2, 4, 4/5)
## [1] 0.1808
2. Un agente de seguros vende polizas a cinco personasde la misma
edad y que disfrutan de buena salud. Segun las tablas actuales, la
probabilidad de que unapersona en estas condiciones viva 30 años o mas
es2/3. Hallese la probabilidad de que, transcurridos 30 años, vivan:a)
Las cinco personas. b) Al menos tres personas. c) Exactamente dos
personas.
#P(X=5)
dbinom(5, 5, 2/3)
## [1] 0.1316872
#P(X>=3)
1-pbinom(2, 5, 2/3)
## [1] 0.7901235
#P(X=2)
dbinom(2, 5, 2/3)
## [1] 0.1646091
3. Se lanza una moneda cuatro veces. Calcular la probabilidad de que
salgan mas caras que cruces.
#P(X>=3)
1-pbinom(2, 4, 1/2)
## [1] 0.3125
4. Si de seis a siete de la tarde se admite que un n´umerode
tel´efono de cada cinco esta comunicando, ¿cual esla probabilidad de
que, cuando se marquen 10 numeros de telefono elegidos al azar, solo
comuniquen dos?
#P(X=2)
dbinom(2, 10, 1/5)
## [1] 0.3019899
5. La probabilidad de que un hombre acierte en el blanco es 1/4. Si
dispara 10 veces ¿cual es la probabilidadde que acierte exactamente en
tres ocasiones? ¿Cuales la probabilidad de que acierte por lo menos en
unaocasion?
#P(X=3)
dbinom(3, 10, 1/4)
## [1] 0.2502823
#P(X>=1)
1-pbinom(0, 10, 1/4)
## [1] 0.9436865
6. En unas pruebas de alcoholemia se ha observado queel 5 % de los
conductores controlados dan positivo enla prueba y que el 10 % de los
conductores controlados no llevan aprovechado el cintur´on de
seguridad.Tambien se ha observado que las dos infracciones
sonindependientes. Un guardia de trafico para cinco conductores al azar.
Si tenemos en cuenta que el numerode conductores es suficientemente
importante comopara estimar que la proporcion de infractores no varıa al
hacer la seleccion. a) Determinar la probabilidad a de que exactamente
tres conductores hayan cometido algunade las dos infracciones. b)
Determine la probabilidad de que al menos unode los conductores
controlados haya cometidoalguna de las dos infracciones.
#P(X=3)
w=dbinom(3, 5, 1/20)
z=dbinom(3, 5, 1/10)
z+w
## [1] 0.009228125
#P(X>=1)
P=1-pbinom(0, 5, 1/20)
M=1-pbinom(0,5,1/10)
M+P
## [1] 0.6357291
7. La probabilidad de que un artıculo producido por una fabrica sea
defectuoso es p= 0.002. Se envio un cargamento de 10.000 artıculos a
unos almacenes. Hallar (a) el numero esperado de artıculos defectuosos,
(b) la varianza y (c) la desviacion tıpica
#Numero esperado de articulos defectuosos
10000*0.002
## [1] 20
JC = 10000
AM = 0.002
#el número esperado de artículos defectuosos
JC*AM
## [1] 20
#la varianza
JC = JC*AM*(1-AM)
#la desviación típica.#####
sqrt(JC)
## [1] 4.467662
8. Un laboratorio afirma que una droga causa de efectos secundarios
en una proporcion de 3 de cada 100 pacientes. Para contrastar esta
afirmacion, otro laboratorio elige al azar a 5 pacientes a los que
aplicala droga. ¿Cual es la probabilidad de los siguientes sucesos? a)
Ningun paciente tenga efectos secundarios.b) Al menos dos tengan efectos
secundarios. c) ¿Cual es el n´umero medio de pacientes que espera
laboratorio que sufran efectos secundarios si elige 100 pacientes al
azar?
#P(X=0)
dbinom(0, 5, 3/100)
## [1] 0.858734
#P(X>=2)
1-pbinom(1, 5, 3/100)
## [1] 0.008472053
#Numero medio esperado de una muestra de 100 pacientes
3
## [1] 3
9. Kolzak Appliance Outlet acaba de recibir un cargamento de 10
reproductores de DVD. Poco despuesde recibirlo, el fabricante se
comunico para reportarun envıo de tres unidades defectuosas. La señorita
Kolzac, propietaria de la tienda, decidi´o probar 2 delos 10
reproductores de DVD que recibio. ¿Cual es laprobabilidad de que ninguno
de los 2 reproductoresde DVD que se probaron est´e defectuoso?
Supongaque las muestras no tienen reemplazo.
#P(X=0)
dhyper(0, 2, 8, 3)
## [1] 0.4666667
10. En un lote de productos se tienen 20 productos sin defectos, 3
con defectos menores y 2 con defectos mayores, se seleccionan al azar 5
productos de este lote, determine la probabilidad de que: a) 3 de los
productos seleccionados no tengan defectos, b) 1 de los productos
seleccionados tenga defectosmenores, c) 4 de los productos seleccionados
no tengan defectos, d) menos de 3 de los productos seleccionados tengan
defectos menores.
N = 20
k1= 3
k2= 2
k= k1+k2
n=5
#P(X=2)
#La probabilidad de que 2 articulos tengan defectos
dhyper(2,n,N-n,k)
## [1] 0.2934727
#La probabilidad de que un articulo tenga defectos menores
#P(X=1)
dhyper(1,n, N-n, k1)
## [1] 0.4605263
#La probabilidad de que 1 articulo tenga defectos
#P(X=1)
dhyper(1, n, N-n, k)
## [1] 0.440209
#La probabilidad de que hayan menos de 3 articulos defectuosos
#P(X<=2)
phyper(2, n, N-n, k1)
## [1] 0.9912281
12. En una caja de 10 fusibles, 3 de ellos est´an defectuosos, si se
examina una muestra aleatoria de 4 fusibles, cual es la probabilidad de
encontrar:
a) Ningun defectuoso
b) Un defectuoso
c) Uno o menos defectuoso
d) Mas de la mitad defectuoso
e) Entre 1 y 3 defectuosos
#P(X=0)
dhyper(0, 4, 6, 3)
## [1] 0.1666667
#P(X=1)
dhyper(1, 4, 6, 3)
## [1] 0.5
#P(X<=1)
phyper(1, 4, 6, 3)
## [1] 0.6666667
#P(X=3)
dhyper(3, 4, 6, 3)
## [1] 0.03333333
#1-F(0)
1-dhyper(0, 4, 6, 3)
## [1] 0.8333333
13. El n´umero de pinchazos en los neumaticos de cierto vehıculo
industrial tiene una distribucion de Poisson con media 0.3 por cada 50
000 kilometros. Si el vehıculo recorre 100000 km, se pide:
a) Probabilidad de que no haya tenido pinchazos.
b) Probabilidad de que tenga menos de 3 pinchazos
c) Numero de km recorridos para que la probabilidad de que no tenga
ning´un pinchazo sea 0.4066
#P(X=0)
dpois(0, 3/5)
## [1] 0.5488116
#P(X<=2)
#Cuantos kilometros se deben recorrer para que la probabilidad de que
#no hayan pinchazos sea 0.4066?
ppois(0, 0.9)
## [1] 0.4065697
#Como vemos landa debe ser 0.9
#Para 50000 km landa es 0.3, para el 0.9 son 150000 km
14. Un representante realiza 5 visitas cada dıa a los comercios de
su ramo y por su experiencia anterior sabe
que la probabilidad de que le hagan un pedido en cada visita es del
0.4. Obtener:
a) El numero medio de pedidos por dıa
b) La varianza
c) La probabilidad de que el numero de pedidos que realiza durante
un dıa este comprendido entre 1 y 3
d) La probabilidad de que por lo menos realice dos pedidos
#Numero medio de pedidos por dia
5*0.4
## [1] 2
#Varianza
nm= 0.4
nm*5*(1-nm)
## [1] 1.2
#P(X>=1)-P(X>=4)
oo = 1-ppois(0, 2)
FF = 1-ppois(3, 2)
xyz= oo-FF
#1-F(1)
1-ppois(1, 2)
## [1] 0.5939942
15. Los accidentes laborales diarios de una empresa siguen una
distribucion de Poisson de parametro λ = 1.
Calcular las probabilidades:
a) de que en un determinado dıa se produzcan dos accidentes
b) a lo sumo dos accidentes
c) por lo menos dos accidentes.
d) de que hayan 4 accidentes en una semana.
e) de que haya un accidente hoy y ninguno mañana.
#P(X=2)
dpois(2, 1)
## [1] 0.1839397
#P(X<=2)
ppois(2, 1)
## [1] 0.9196986
#1-F(1)
1-ppois(1, 1)
## [1] 0.2642411
#P(X=4) y landa se convierte en 7
dpois(4, 7)
## [1] 0.09122619
#P(X=0)*P(X=1)
dpois(1, 1)*dpois(0, 1)
## [1] 0.1353353
16. Los mensajes que llegan a una computadora utilizada como
servidor lo hacen de acuerdo con una distribucion Poisson con una tasa
promedio de 0.1 mensajes por minuto.
a) ¿Cual es la probabilidad de que lleguen como mucho 2 mensajes en
una hora?
b) Determinar el intervalo de tiempo necesario para que la
probabilidad de que no llegue ningun mensaje durante ese lapso de tiempo
sea 0.8.
#Si por minuto landa equivale a 0.1, en una hora equivale a 6
#P(X<=2)
ppois(2, 6)
## [1] 0.0619688
#intervalo de tiempo necesario para que sea 0.8 la p de que no lleguen llamadas
-log(0.8)
## [1] 0.2231436
17. Una prueba de inteligencia consta de diez cuestiones cada una de
ellas con cinco respuestas de las cuales una sola es verdadera. Un
alumno responde al azar (es decir, sin tener la menor idea sobre las
diez cuestiones).
a) ¿Cual es la probabilidad de que responda bien a dos
cuestiones?
b) ¿Cual la de que responda bien a cuatro?
c) ¿Cual la de que responda bien a seis?
#A)
#P(X=2)
DFRV = 10*1/5
dpois(2,DFRV)
## [1] 0.2706706
#B)
#P(X=4)
dpois(4,DFRV)
## [1] 0.09022352
#C)
#P(X=6)
dpois(6,DFRV)
## [1] 0.0120298
18. Determinar la probabilidad de realizar cierto tipo de
experimento con exito si se sabe que si se repite 14 veces es igual de
probable obtener 2 exitos que 3.
# P(X=2)= P(X=3)
# PP(X=2)= choose(14,2)*p^2*q^12 = P(X=3) = choose(14,3)p^3*q^11
# 91*p^2*q^12 = 346p^3*q^11
# p^2/p^3 = 346q^11/91q^12
# 1/p = 346/91q
# q= 1-p
p = 91/437
19. Una compañıa compra cantidades muy grandes de componentes
electronicos. La decision para aceptar orechazar un lote de componentes
se toma con base a una muestra de 100 unidades. Si el lote se rechaza al
encontrar tres o mas unidades defectuosas en la muestra,
a) ¿Cual es la probabilidad de rechazar un lote si este contiene un
1 % de componentes defectuosos?
b) ¿Cual es la probabilidad de rechazar un lote que contenga un 8 %
de unidades defectuosas?
#¿cual es la probabilidad de rechazar un lote si este contiene un 1 % de componentes defectuosos?
#La probabilidad en este caso es 0, porque el 0,01 de 100 es 1
#y con 3 o mas es que rechazan los productos, entonces, al solo encontrar uno,
#no hay posibilidad de que lo devuelvan.
#¿Cual es la probabilidad de rechazar un lote que contenga un 8 % de unidades defectuosas?
#La probabilidad en este caso es 1, porque el 0,08 de 100 es 8,
#y con 3 articulos devuelven la caja, por tanto, si se encuentran 8 articulos,
#la caja se va a devolver si o si.
20. Se sabe que el 1 % de los artıculos importados de un cierto paıs
tienen algun defecto. Si tomamos una muestra de tamaño 30 artıculos,
determinar la probabilidad de que tres o mas de ellos tengan algun
defecto.
#1-F(2)
1-pbinom(2, 30, 1/100)
## [1] 0.003317709
Parte 2-Distribucion Normal
1. Supongamos que Z es una variable aleatoria que se distribuye
segun una distribucion N(0, 1) Calcular:
a) P(Z < 1, 47)
b) P(Z > 1, 47)
c) P(Z ≤ −1, 47)
d) P(Z > 1, 47)
e) P(0, 45 < Z < 1, 47)
f) P(−1, 47 < Z < −0, 45)
g) P(−1, 47 < Z < 0, 45)
h) P(Z ≤ z) = 0, 75
#a)
DO = 0
DF = 1
pnorm(1.47, DO, DF)
## [1] 0.9292191
#b)
pnorm(1.47, DO, DF,lower.tail = FALSE)
## [1] 0.07078088
#c)
pnorm(-1.47, DO, DF)
## [1] 0.07078088
#d)
1-pnorm(1.47, DO, DF)
## [1] 0.07078088
#e)
pnorm(1.47, DO, DF)-pnorm(0.45, DO,DF)
## [1] 0.2555743
#f)
pnorm(-0.45, DO, DF)-pnorm(-1.47, DO,DF)
## [1] 0.2555743
#g)
pnorm(0.45, DO, DF)-pnorm(-1.47, DO,DF)
## [1] 0.6028639
#h)
qnorm(0.75, DO, DF)
## [1] 0.6744898
2. Si X es una variable aleatoria distribuida segun una distribucion
N(µ, 2), hallar: P(µ−3, 2 < X < µ+3, 2)
#P(-1.6<Z1.6)
JB = 0
FH = 1
pnorm(1.6,JB,FH)- pnorm(-1.6,JB,FH)
## [1] 0.8904014
4. Las precipitaciones anuales en una region alcanzan, de media, los
2000 mm, con una desviacion tıpica de 300mm. Calcula, suponiendo que
siguen una distribucion normal, la probabilidad de que en un año
determinado la lluvia:
a) No supere los 1200 mm
b) Supere los 1500 mm.
c) Este entre 1700 y 2300 mm.
d) Deseamos seleccionar el 25 % de los años mas lluviosos, ¿a partir
de que cantidad de agua hemos de escogerlos?¿Y si deseasemos seleccionar
los menos lluviosos?
#a)
frt = 2000
pg = 300
pnorm(1200, frt, pg)
## [1] 0.003830381
#b)
1-pnorm(1500, frt, pg)
## [1] 0.9522096
#c)
pnorm(2300,frt,pg)-pnorm(1700,frt,pg)
## [1] 0.6826895
#d)
qnorm(0.25,frt,pg)
## [1] 1797.653
5. Se sabe que la talla media de una poblacion en edad escolar es de
165 cm con una desviacion tıpica de 12 cm. Un centro tiene 1400 alumnos
matriculados, se pide:
a) ¿Cuantos alumnos se espera que midan mas de 155cm?
b) ¿Que proporcion ( %) de alumnos miden entre 150 y 178 cm?
c) Determina la probabilidad de que un cierto alumno mida entre 170
y 186 cm.
d) ¿Que talla permite asegurar que, elegido un alumno al azar, el 67
% de sus compañeros son mas bajos que el?
#a)
kl = 165
jr = 12
1-pnorm(155,kl,jr)
## [1] 0.7976716
#b)
AAA = pnorm(149, kl, jr)
BBB = 1-pnorm(178, kl, jr)
VVV = AAA+BBB
1-VVV
## [1] 0.7694585
#c)
SX = pnorm(169, kl, jr)
zx = 1-pnorm(186, kl, jr)
Xsx= SX+zx
1-Xsx
## [1] 0.3293822
#d)
qnorm(0.67, kl, jr)
## [1] 170.279
6. El rendimiento promedio al vencimiento de los bonos industriales
emitidos durante el primer trimestre de 1975 fue de 8.55 % con una
desviacion estandar de 0.70 %. Suponiendo que el rendimiento de los
bonos se distribuye normal y que el rendimiento de la compañıa FLEX fue
de 7.1 % ¿que podemos decir de la situacion financiera de esta firma
durante el trimestre mencionado?
dg = 0.0855
gt = 0.007
qnorm(0.071,dg,gt)
## [1] 0.07522131
7. Durante los ultimos años ha crecido el volumen de acciones
negociadas en la bolsa de Nueva York. Durante las dos primeras semanas
de enero de 1998, el volumen diario promedio fue de 646 millones de
acciones (Barron’s. Enero de 1998). La distribucion de probabilidad del
volumen diario es aproximadamente normal, con desviacion estandar de
unos 100 millones de acciones.
a) ¿Cual es la probabilidad de que el volumen negociado sea menor de
400 millones de acciones?
b) ¿Que porcentaje de las veces el volumen negociado es mayor de 800
millones de acciones.
c) Si la Bolsa quiere emitir un boletın de prensa sobre el 5 % de
los dıas mas activos, ¿que volumen activara la publicacion?
#a)
AG = 646
DJSO = 100
pnorm(400,AG,DJSO)*100
## [1] 0.6946851
#b)
pnorm(800,AG,DJSO,lower.tail = FALSE)*100
## [1] 6.178018
#c)
qnorm(0.05,AG,DJSO)
## [1] 481.5146
8. Mensa es una asociacion internacional de personas con alto
coeficiente intelectual. Para pertenecer a ella, una persona debe tener
un coeficiente intelectual de 132 o mas alto (USA today, 13 de febrero
de 1992). Si las calificaciones del coeficiente de inteligencia se
distribuyen normalmente con promedio de 100 y desviacion estandar de 15,
¿que porcentaje de personas califican para ser miembros de mensa?
#P(132≤X)
SA = 100
UY = 15
pnorm(132,SA,UY,lower.tail = FALSE)*100
## [1] 1.64487