Distribución de poisso ejercicios

Aurora Sanchez Caro
Aurora Sanchez CaroAuxiliar Administrativo em servicios integrados de torreon SIT
Distribución de
Poisson
                             Jessica Aurora Sánchez Caro




Universidad Tecnológica de
                   Torreón




     18DE MARZO DEL 2012
Distribución de Poisson
  0   Es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una
      frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado
      número de eventos durante cierto periodo de tiempo.

Ejercicio 1
  0   Sea X ~ Poisson (4). Determine

  0   P(X=1)

  0   P(X=0)

  0   P(X<2)

  0   P(X>1)

  0   µx

  0   σ2x

Respuesta
  0   P(X=1) e-4(41     )= 0.075262555

  0   P(X=0) e-4(40     )= 0.018315638

  0   P(X<2) e-4(42     )= 0.14652511

  0   P(X>1) e-4(41     )= 0.075262555

  0   µx =0.077841464

  0   σ2x = 0.045559576
Ejercicio 2


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

  0   P(X=5)

  0   P(X≤2)

  0   P(X>1)

  0   µx



      Respuesta


  0   P(X=5) e-3(35   )= 0.100818813

  0   P(X≤2) e-3(32   )= 0.22404187

  0   P(X>1) e-3(31   )= 0.149361205

  0   µx= 0.149361205
Ejercicio 3


  0   El número de mensajes recibidos por el tablero computado de anuncios es
      una variable aleatoria de Poisson con una razón media de ocho mensajes
      por hora.

  0   ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban cinco mensajes en una hora?

  0   ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban diez mensajes en 1.5 hora?

  0   ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban menos de tres mensajes en 1 ½
      hora?



Respuesta


  0   P(X=5) e-8(85     )= 0.091603661

  0   P(X=10) e-8(810      )= 0.1048

  0   P(X=3) e-8(83     )= 0.2381
Ejercicio 4


  0   Una variable aleatoria X tiene una distribución binominal y una variable
      aleatoria Y tiene una distribución de Poisson. Tanto X como Y tienen
      medias iguales a tres. ¿Es posible determinar que variable aleatoria tiene
      una varianza más grande?

  0   Elija una de la sig. Respuestas:

Respuesta


  0   Si X tiene la varianza más grande.

  0   Si Y tiene la varianza mas grande.

  0   No, se necesita conocer el número de ensayos, n, para Y.

  0   No, se necesita conocer la probabilidad de éxito, P, para X.

  0   No, se necesita conocer el valor de λ para Y.
Ejercicio 5


  0   Mamá y la abuela están horneando, cada una, galletas de chispas de
      chocolate. Cada una le da dos galletas. Una de las galletas de mamá tiene
      14 chispas de chocolate y la otra tiene 11. Las galletas de la abuela tienen
      seis y ocho chispas.

  0   Estime la media del número de chispas en una de las galletas de mamá.

  0   Estime la media del número de chispas en una de las galletas de la abuela.

  0   Determine la incertidumbre en la estimación de las galletas de mamá.

  0   Determine la incertidumbre en la estimación de las galletas de abuela.

  0   Estime cuantas chipas mas en promedio tiene una galleta de mamá en
      comparación de una de las galletas de la abuela. Determine la
      incertidumbre en la estimación

      Respuesta


  0   14+11/2 =12.5

  0   6+8/2 =7.0

  0   12.5/5= 2.5

  0   1.9

  0   5.5 ±3.1

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  • 1. Distribución de Poisson Jessica Aurora Sánchez Caro Universidad Tecnológica de Torreón 18DE MARZO DEL 2012
  • 2. Distribución de Poisson 0 Es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo de tiempo. Ejercicio 1 0 Sea X ~ Poisson (4). Determine 0 P(X=1) 0 P(X=0) 0 P(X<2) 0 P(X>1) 0 µx 0 σ2x Respuesta 0 P(X=1) e-4(41 )= 0.075262555 0 P(X=0) e-4(40 )= 0.018315638 0 P(X<2) e-4(42 )= 0.14652511 0 P(X>1) e-4(41 )= 0.075262555 0 µx =0.077841464 0 σ2x = 0.045559576
  • 3. Ejercicio 2 0 La concentración de partículas en una suspensión es 2por ml. Se agita por completo la concentración, y posteriormente se extraen 3ml. Sea X el número de partículas que son retiradas. Determine. 0 P(X=5) 0 P(X≤2) 0 P(X>1) 0 µx Respuesta 0 P(X=5) e-3(35 )= 0.100818813 0 P(X≤2) e-3(32 )= 0.22404187 0 P(X>1) e-3(31 )= 0.149361205 0 µx= 0.149361205
  • 4. Ejercicio 3 0 El número de mensajes recibidos por el tablero computado de anuncios es una variable aleatoria de Poisson con una razón media de ocho mensajes por hora. 0 ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban cinco mensajes en una hora? 0 ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban diez mensajes en 1.5 hora? 0 ¿Cuál es la probabilidad de que se reciban menos de tres mensajes en 1 ½ hora? Respuesta 0 P(X=5) e-8(85 )= 0.091603661 0 P(X=10) e-8(810 )= 0.1048 0 P(X=3) e-8(83 )= 0.2381
  • 5. Ejercicio 4 0 Una variable aleatoria X tiene una distribución binominal y una variable aleatoria Y tiene una distribución de Poisson. Tanto X como Y tienen medias iguales a tres. ¿Es posible determinar que variable aleatoria tiene una varianza más grande? 0 Elija una de la sig. Respuestas: Respuesta 0 Si X tiene la varianza más grande. 0 Si Y tiene la varianza mas grande. 0 No, se necesita conocer el número de ensayos, n, para Y. 0 No, se necesita conocer la probabilidad de éxito, P, para X. 0 No, se necesita conocer el valor de λ para Y.
  • 6. Ejercicio 5 0 Mamá y la abuela están horneando, cada una, galletas de chispas de chocolate. Cada una le da dos galletas. Una de las galletas de mamá tiene 14 chispas de chocolate y la otra tiene 11. Las galletas de la abuela tienen seis y ocho chispas. 0 Estime la media del número de chispas en una de las galletas de mamá. 0 Estime la media del número de chispas en una de las galletas de la abuela. 0 Determine la incertidumbre en la estimación de las galletas de mamá. 0 Determine la incertidumbre en la estimación de las galletas de abuela. 0 Estime cuantas chipas mas en promedio tiene una galleta de mamá en comparación de una de las galletas de la abuela. Determine la incertidumbre en la estimación Respuesta 0 14+11/2 =12.5 0 6+8/2 =7.0 0 12.5/5= 2.5 0 1.9 0 5.5 ±3.1