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UNIVERSIDAD MARIANO GÁLVEZ DE GUATEMALA
FACULTAD DE INGENIERÍA
CARRERA: INGENIERÍAEN SISTEMAS
Curso: Estadística I
Catedrático: Ing. Noé Abel Castillo Lemus
Distribución de Poisson y proceso de
Poisson
Distribución uniforme continua
Distribución Normal
Áreas bajo la curva
Distribución de Poisson y proceso
de Poisson: Ejemplo 1
La veterinaria de Juan recibe un promedio de
μ=4 pacientes al día. Sabiendo que el número de
pacientes que llegan en un día siguen una
distribución de Poisson calcular:
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en un día.
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Distribución de Poisson y proceso
de Poisson: Ejemplo 2
 Durante un experimento de laboratorio el
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Distribución Normal Ejemplo 1
Dada una variable aleatoria continua, con
distribución normal estandar, es decir,
N(0,1), encuentre las siguiente
probabilidades usando la tabla.
a) P(z>1.25)
b) P(0<=z<=1.25)
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Distribución Normal Ejemplo 2
 Dada una distribución normal estándar, calcule
el área bajo la curva que se localiza:
 a) a la derecha de z = 1.84, y
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  • 1. UNIVERSIDAD MARIANO GÁLVEZ DE GUATEMALA FACULTAD DE INGENIERÍA CARRERA: INGENIERÍAEN SISTEMAS Curso: Estadística I Catedrático: Ing. Noé Abel Castillo Lemus Distribución de Poisson y proceso de Poisson Distribución uniforme continua Distribución Normal Áreas bajo la curva
  • 2. Distribución de Poisson y proceso de Poisson: Ejemplo 1 La veterinaria de Juan recibe un promedio de μ=4 pacientes al día. Sabiendo que el número de pacientes que llegan en un día siguen una distribución de Poisson calcular: a) La probabilidad de que lleguen 3 pacientes en un día. b) La probabilidad de que lleguen 5 pacientes en un día. c) La probabilidad de que lleguen 4 pacientes en un día.
  • 3. Distribución de Poisson y proceso de Poisson: Ejemplo 2  Durante un experimento de laboratorio el numero promedio de partículas radiactivas que pasan a través de un contador en un milisegundo es 4. ¿Cual es la probabilidad de que entren 6 partículas al contador en un milisegundo dado?
  • 4. Distribución Normal Ejemplo 1 Dada una variable aleatoria continua, con distribución normal estandar, es decir, N(0,1), encuentre las siguiente probabilidades usando la tabla. a) P(z>1.25) b) P(0<=z<=1.25) c) P(z<= - 1.25)
  • 5. Distribución Normal Ejemplo 2  Dada una distribución normal estándar, calcule el área bajo la curva que se localiza:  a) a la derecha de z = 1.84, y  b) entre z = –1.97 y z = 0.86.