Es común aplicar etiquetas de éxito y fracaso para

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Es común aplicar etiquetas de éxito y fracaso para los posibles resultados.
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Propiedades de un experimento binomial Así: Probabilidad de éxito = p. Probabilidad de fracaso = 1-p = q En este caso es de interés encontrar la probabilidad de x éxitos en n pruebas. Los diversos valores de X, junto con sus probabilidades, forman la distribución binomial . Estas probabilidades pueden encontrarse a partir de la siguiente expresión:
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p = probabilidad de éxito en cada prueba q= 1- p probabilidad de fracaso n= número de pruebas Ejemplo Se afirma que una nueva dieta es exitosa el 85% de las veces. Si la dieta la realizan 5 personas y puede suponerse que los resultados son independientes entre sí: a. ¿Cuál es la probabilidad de que cuatro personas tengan éxito en la dieta? Solución Si X=4 es el número de personas que tienen éxito con la dieta, entonces n=5 y la probabilidad de que tengan éxito es p=.85. Entonces, utilizando la ecuación binomial: b. ¿Cuál es la probabilidad de que más de tres tengan éxito en la dieta? En este caso se pide que X sea superior a 3 éxitos, es decir: Si n=5, entonces
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Cierre Las variables aleatorias se pueden clasificar en discretas y continuas, según sea el número de valores de la variable aleatoria contable o no. En la práctica las probabilidades que se asignan a los valores de una variable aleatoria a menudo se estiman de frecuencias relativas. La distribución de frecuencia poblacional teórica para una variable aleatoria discreta se llama función de probabilidad. Se estudió la distribución de probabilidad binomial, que desempeña un papel importante en las encuestas. Tema 4. Variables aleatorias continuas Introducción
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En este tema se analizarán las variables aleatorias continuas y se pondrá especial atención en la distribución normal, la cual es la más importante función de distribución continua. Mientras que las variables aleatorias discretas involucran conteos. Las variables aleatorias continuas típicamente involucran atributos como longitud, peso, tiempo, temperatura, etcétera. Explicación 4.1 Distribución normal Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor de un rango especificado. Estos resultados se presentan en forma numérica mediante un intervalo de valores. Una distribución continua importante, debido a que muchas poblaciones de números se pueden aproximar mediante ella, es la distribución normal . Es necesario el conocimiento de la media y la desviación estándar media y la desviación estándar para identificar una distribución normal específica. Una curva normal es simétrica y tiene forma de campana como se muestra en la siguiente figura. Características de la Distribución Normal de Probabilidad 1. La media de una población distribuida normalmente cae en el centro de su curva normal.
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