P los dos sean del mismo tipo buenos o malos PX2PX01 PX11 03 02

P los dos sean del mismo tipo buenos o malos px2px01

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P( los dos sean del mismo tipo (buenos o malos)= P(X=2)+P(X=0)=1-P(X=1)=1-0.485=0,515 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 X Probabilidad 1 0,485 0 2 Gráfica de distribución Hipergeométrico. N=12. M=8. n=2
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Escuela Profesional de Ingeniería Industrial Control Estadístico c) ¿Cuál es el valor esperado de los artículos buenos? VALOR ESPERADO= np=n*M/N=2*8/12=0,833 EJERCICIO13: Un gerente de producción de cierta compañía esta interesado en probar los productos terminados que están disponibles en lotes de tamaño 50. Le gustaría retrabajar el lote si puede estar seguro de que 10% de los artículos están defectuosos en la muestra. Entonces decide tomar una muestra de tamaño 10 sin reemplazo y retrabajar el lote si encuentra uno o más defectuosos en la muestra. ¿Es este un procedimiento razonable? Argumente su respuesta. EJERCICIO 15: En una compañía aérea 40% de las reservaciones que se hacen con más de un mes de anticipación son canceladas o modificadas. En una muestra de 20 reservaciones ¿Cuál es la probabilidad de que 10,11 ó 12 reservaciones no hayan cambiado? a) Conteste usando la distribución binomial. 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 X Probabilidad 1 0.689 0 Gráfica de distribución Hipergeométrico, N=50, M=5, n=10
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Escuela Profesional de Ingeniería Industrial Control Estadístico b) Resuelva con base en la distribución normal con la media y la varianza de la binomial considerando el rango de 9.5 a 12.5. EJERCICIO 16: Se hace un estudio de la duración en horas de 20 focos y se obtienen los siguientes datos: 138.62, 37, 62,25.00, 59.36, 87.50, 75.49, 56.46, 33.86, 61.30, 323.52, 1.50, 186.34, 193.65, 11.34, 52.20, 381.41, 2.68. 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 X Probabilidad 12 0.0565 2 Gráfica de distribución Binomial, n=20, p=0.4 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 X Probabilidad 11 0.128 2 Gráfica de distribución Binomial, n=20, p=0.4
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Escuela Profesional de Ingeniería Industrial Control Estadístico a) Encuentre, mediante gráficas de probabilidad, una distribución continua que se ajuste de manera adecuada a los datos. b) Considere una distribución exponencial con parámetro x 1 y obtenga la probabilidad de que los focos duren más de 300 horas. 500 400 300 200 100 0 -100 -200 -300 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 C1 Porcentaje Media 101.6 Desv.Est. 110.6 N 17 AD 1.333 Valor P <0.005 Gráfica de probabilidad de C1 Normal - 95% de IC 400 300 200 100 0 -100 -200 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 C1 Porcentaje Media 101.6 Desv.Est. 110.6 N 17 KS 0.257 Valor P <0.010 Gráfica de probabilidad de C1 Normal
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Escuela Profesional de Ingeniería Industrial Control Estadístico EJERCICIO 17: Una máquina realiza cortes de manera automática de ciertas tiras metálicas con media μ=40,1 cm y una desv estándar 0,2 cm. La media óptima de tales tiras debe ser de 40 cm con un tolerancia de más o menos 0,5 cm. Suponiendo distribución normal estime el porcentaje de las tiras que cumple con las especificaciones X: medida de corte de las tiras metálicas (cm) ~ N( μ, σ 2 ) Especificación inferior = 39,5 Especificación Superior = 40,5 Valor objetivo = 40 Z= (X- µ)/σ P( 39,5 < X <40,5)= P[( 39,5-40,1)/0,2 < Z < ( 40,5-40,1)/0,2]=???
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  • Spring '12
  • DraMariaA.Martinez
  • Desviación típica, Media aritmética, Dato

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    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern

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