miércoles, 6 de mayo de 2015

Practica 3. Distribución de Poisson-Clarisa Simental

Exposicion: https://docs.google.com/presentation/d/1PvUPnf8unUsVgZmn5LchXfht6eht1LBNJP5ItpU1D0g/pub?start=false&loop=false&delayms=3000

 Existen fenómenos o experimentos en los que los eventos ocurren en intervalos continuos de tiempo o espacio (áreas y volúmenes), donde sólo importa la ocurrencia del fenómeno, ya que la no ocurrencia no tiene sentido. Por ejemplo, si en cierta región ocurren en promedio 2 terremotos por año, la variable aleatoria será el número de terremotos por año y es claro que no tiene sentido hablar del número de no terremotos por año. Lo mismo sucede para otros fenómenos, como el número de errores en una página, derrumbes anuales en una región montañosa, accidentes de tráfico diarios en cierto crucero, personas atendidas en un banco en un período de 10 minutos, partículas de polvo en cierto volumen de aire, nacimientos de niños en un periodo de tiempo, rayos que caen en una tormenta, llamadas que llegan a un conmutados telefónico en un minuto, insectos por planta en un cultivo, etc. También es de importancia mencionar que cada ocurrencia puede considerarse como un evento en un intervalo de tiempo determinado.

Formula.


x:  es el número de ocurrencias del evento o fenómeno (la función nos da la probabilidad de que el evento suceda precisamente k veces).

λ: Es un parámetro positivo que representa el número de veces que se espera (esperanza) que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado. Por ejemplo, si el suceso estudiado tiene lugar en promedio 4 veces por minuto y estamos interesados en la probabilidad de que ocurra k veces dentro de un intervalo de 10 minutos, usaremos un modelo de distribución de Poisson con λ = 10×4 = 40.

e:  es la base de los logaritmos naturales (e = 2,71828...)


Ejemplo 1.

Suponga que hay 300 errores de impresión distribuidos aleatoriamente a lo largo de un libro de 500 paginas. Encuentre la probabilidad de que en una pagina dada contenga exactamente 2 errores de impresión.

Solución.



Excel.


Formula excel: =POISSON([x],[Esperanza λ],FALSO)

Ejemplo 2.

En una jaula con 100 pericos 15 de ellos hablan ruso, calcular la probabilidad de que si tomamos 20 pericos al azar 6 de ellos hablen ruso. 

Solución.



Solución Excel.
Formula excel: =POISSON([x],[Esperanza λ],FALSO)

jueves, 9 de abril de 2015

Practica Números aleatorios con datos agrupados

Castro Porras, Kassandra.
Tabla números aleatorios de 1 a 5000  multiplicados por 1.75.

Las formulas utilizadas fueron para datos  agrupados.







Simental de la Rocha, Clarisa M.
Tabla números aleatorios de 6000 a 10000 multiplicados por 2.66.

Las formulas utilizadas fueron para datos  agrupados.





Tabla de números aleatorios de 11000 a 15000







viernes, 20 de febrero de 2015

Practica 1: Tablas de Frecuencias






Las  tablas de frecuencia están dadas por la siguiente tabla de datos.




Castro Porras, Kassandra 




Simental de la Rocha, Clarisa M.





Jimenez Concha Daniel