Estadistica inferencial TALLER DE PROBABILIDADES

ESTADISTICA INFERENCIAL

MONICA JULIETH PEREZ ALZATE I.D. 000339227

RUSVERTH AMAURY PALACIO PINILLA I.D: 000324649

YURI LILIANA BARRAGAN I.D. 000338035

COORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS

FACULTAD CIENCIAS EMPRESARIALES

PROGRAMA ADMINISTRACION EN SALUD OCUPACIONAL

IBAGUÉ - TOLIMA

2015

TALLER DE PROBABILIDADES

MONICA JULIETH PEREZ ALZATE I.D. 000339227

RUSVERTH AMAURY PALACIO PINILLA I.D: 000324649

YURI LILIANA BARRAGAN I.D. 000338035

TUTOR: JOSÉ GIOVANNY CÓRDOBA SUÁREZ 

COORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS

FACULTAD CIENCIAS EMPRESARIALES

PROGRAMA ADMINISTRACION EN SALUD OCUPACIONAL

IBAGUÉ - TOLIMA

2015

INTRODUCCION

Existen diferentes herramientas que nos permiten realizar pronósticos sobre el comportamiento que se va presentar en la vida cotidiana a partir de datos existentes y métodos de análisis probabilísticos y no probabilísticos, dentro métodos probabilísticos.

Se plantean las diferentes técnicas de pronóstico y los diferentes modelos de

Inventarios. A través de una serie de ejercicios prácticos adquiriendo la habilidad para determinar el modelo de pronóstico adecuado a una situación en particular.

OBEJTIVOS

• Desarrollar las actividades propuestas en la guía.
• Comprender los elementos teóricos que sustentan los métodos Probabilísticos.
• Identificar y utilizar los métodos Probabilísticos para la solución de problemas.

TALLER 1

PROBABILIDAD

1. Sean A y B eventos con P(A) = ⅓, P (B) =¼ , y P (AUB) = ½.

1. Encuentre P (A/B) y P (B/A).

        P (AUB)    =    P (A)   + P (B) - P (A∩B)

        P (1/2)       =    P (1/3) + P (1/4) – P (A∩B)

        P (A∩B)    =    P (1/3) + P (1/4) – P (1/2)

        P (A∩B)    =    P (1/12) = 0.083

1. Son A y B independientes?  R/: Sí, Son independientes

        P (A) * P (B)      = P (A∩B)

        P (1/3) * P (1/4) =   P (1/12)

              P (1/12)      =   P (1/12)        

1. Supongamos que lanzamos tres monedas. Sea,

        A = {todas las caras o todas sellos}

        A = {(CCC), (SSS)}                             = 2/8  =  0.25

        B = {por lo menos dos caras}

        B = {(CCC), (CCS), (CSC), (SCC)}     = 4/8  = 0.5

        C = {cuando más dos caras}

        C = {CCC}                                          = 1/8  =  0.125

1. Encuentre

        P (AUB)  =  {(CCC), (CCS), (CSC), (SCC), (SSS)}  =  5/8  =  0.625

        P (AUC)  =  {(CCC), (SSS)}                                     =  2/8  =  0.25

        P (BUC)  =  {(CCC), (CCS), (CSC), (SCC)}             =  4/8  =  0.5

      P (A∩C)  =  {(CCC), (SSS)}                                     =  2/8  =  0.25

      P(A∩B)   =  (CCC)                                                   = 1/8  =  0.125

1. Encuentre P(A/B)

P (A/B) =  P(A∩B) / P(B)      =    0.125 / 0.5   =  0.25

1.  P(C/A).

P (C/A) =  P(C∩A) / P(A)      =    0.125 / 0.25   =  0.5

1. Sean A y B eventos independientes con P (A) = 0.3 y P (B) = 0.4. Encuentre:

1. P (A∩B)       =       P (A) * P (B) = P (A∩B)

                                                  0.3 * 0.4 = P (A∩B)

                                          0.12    = P (A∩B)    

1. P(AUB)  =    P(A)  +  P(B)  -  P(A∩B)

                P (AUB) =    0.3    +    0.4  –   0.12

                P (AUB) =           0.58

1. P (A/B) =  P(A∩B) / P(B)      =    0.12 / 0.4   =  0.3

1. P (B/A) =  P(B∩A) / P(A)      =    0.12 / 0.3   =  0.4

Taller 2

Modelos Probabilísticos

1. Los archivos demuestran que el 30% de los pacientes de una clínica no cumplen con el pago de sus cuentas. Suponga que se toma una muestra aleatoria de esta población de tamaño 10. Halle la probabilidad de que:

1. Que al menos dos cuentas tenga que ser condonadas.

P= 0.3

q= 0.7

n= 10

k= 2

P (X=≥2) = P(X=2) + P(X=3) + P(X=4) + P(X=5) + P(X=6) + P(X=7) + P(X=8) + P(X=9) +  

                   P(X=10)

...