José Armando Rubio Reyes2° “B”

Profesor: Edgar Mata Ortiz

DISTRIBUCIÓN BERNOULLI

Un jugador de basquetbol está a punto de tirar hacia la parte superior del tablero. La probabilidad de que anote el tiro es de 0.55.

DISTRIBUCIÓN BERNOULLIA) Sea X=1 Si anota el tiro, si no lo hacer X=0.

Determine la media y varianza de x.

X=1 Si anotaX=0 Si no anota. P(X=1) es igual a 0.55 por lo tanto Bernoulli =

(0.55)

Como nos dice que si anota el tiro X=1 entonces si

anotara seria una probabilidad, por lo tanto

bernoulli seria = 0.55

µx= (0)(1-0.55)+(1)(0.55)=0.55 σ 2 x = (0-0.55) 2+(1-0.55) + (1-0.55) 2 (0.55)=0.2475

Para determinar la µx, nuestra formula nos dice que µx = la Probabilidad, por lo tanto sera igual.

Al hacer la operación, obtenemos la varianza de X

(σ 2 x )

DISTRIBUCIÓN BINOMINAL

Se lanza al aire una moneda 10 veces.

DISTRIBUCIÓN BINOMINALA) Cual s la probabilidad de obtener 3 veces

“cara”P(X=3) 0.53 (1-0.5)7 =0.1171

X=3 por que nos dice que es tenemos dos posibles

resultados, entonces la mitad seria nuestra

probabilidad.

Nos dice que lanzaremosla mondea diez

veces, y determinaremos la

probabilidad de onbtener 3

DISTRIBUCIÓN BINOMINALB) Determine la media del numero de caras

obtenidas.µx = (10)(0.5) = 5

Para determinar la µx tenemos que multiplicar el numero de lanzamientos

Por la probabilidad

DISTRIBUCIÓN BINOMINALC) Determine la varianza de caras obtenidas

σ 2 x = (10)(0.5)(1-0.5) = 2.5

Para determinar la σ 2 x tenemos que utilizar una formula que consiste en: multiplicar el numero de

lanzamientos por la probabilidad,

Por 1 – la probabilidad

DISTRIBUCIÓN BINOMINALD) Determine la desviación estándar del

numero de caras obtenidas σx = = 1.58113883

Determinamos σx sacando la raíz de σ 2 x

DISTRIBUCION POISSON: 

La concentración de partículas en una suspensión es de 2 por ml. Se agita por completo la concentración y posteriormente se extraen 3 ml. Sea X el numero de partículas que son retiradas Determine.

DISTRIBUCION POISSON:A)  P(X=5)(𝒆−𝟑) (35) / 5! = 0.100818813

El ejercicio nos dice que la probabilidad es el numero

de particulas que se extraen entonces serian 3

DISTRIBUCION POISSON:  B) P(X≤2)(𝒆−𝟑) (32) / 2! = 0.224041807

El ejercicio nos dice que la probabilidad es el numero

de partículas que se extraen entonces serian 3

DISTRIBUCION POISSON:C)  P(X≥1)

Aquí tenemos que encontrar la probabilidad

posible de obtener resultados menores que 1

(𝒆−𝟑) (31) / 1! = 0.149361205

DISTRIBUCION POISSON:D) µx

La µx es muy simple de determinar, nos dice quue

µx= X, por lo que al principo X=al numero de

particulas extraidad, por lo que X=3

µx =(X) = poisson = 3

DISTRIBUCION POISSON:E) σx

Aquí determinamos la σx sacando la raíz de nuestra

probabilidad.

ξ𝟑 = 1.732050808