Probabilidad Clásica

Probabilidad Clásica.                                   Nombre: Seth Eduardo Moreno López N°19131077

1.-Una compañía llena automáticamente botellas con 300 ml de la bebida que produce.

a) ¿Cuál es la probabilidad de que una botella está más llena?

P(más llena)= 40/1000 = 0.04 = 4%

b) ¿Cuál es la probabilidad de que una botella este llena exactamente?

P(exacta)= 940/1000 = 0.94 = 94% 

c) ¿Cuál es la probabilidad de que una botella está más llena o menos llena?

P(más llena)+P(menos llena)= 40/1000 + 20/1000 = 0.06 = 6%

d) ¿Cuál es la probabilidad de que este más llena o correctamente llena?

P(A+B)= P(más llena)+P(exacta)= 40/1000 + 940/1000 = 0.98 = 98%

2.- Un distribuidor acepta pedidos de 3 maneras, por catálogo, repetición y teléfono, las ordenes se clasifican de acuerdo a su tamaño.

a) La probabilidad de que una orden sea pequeña

P(pequeña)+P(mediana)+P(grande)+P(mayor) = 1

P(pequeña) + 817/4000 + 507/4000 + 76/4000 = 1

P(pequeña) = 1 - 0.35 = 0.651 = 65.1%

b) La probabilidad de que se haga una orden por catalogo

P(catálogo)+P(repetida)+P(teléfono)= 1

P(catálogo)+ 814/400 + 1826/4000 = 1

P(catálogo)= 1 – 0.66 = 0.34 = 34%

c) La probabilidad de que sea por catálogo o repetida

P(catálogo)+P(repetida)= 1360/4000+ 814/4000 = 0.5435 = 54.35% de probabilidad

d) Considerando que las ordenes de teléfono y catalogo no son clientes seguros y las ordenes pequeñas y medianas no son relevantes, calcule la probabilidad de que un cliente sea seguro y relevante.

P(repetida grande) + P(repetida mayor) + P(repet. pequeña) + P(repet. Mediana) = 814/4000

P(repet. Grande) + P(rept. Mayor) – 457 = 357 = 357/4000 = 0.08925 = 8.925% de probabilidad

COJUNTOS Y LEYES DE PROBABILIDAD

1.- LEY ADITIVA.

EJEMPLOS

1.- Una compañía de investigaciones de mercado debe estudiar la efectividad de nuevos anuncios para televisión, los datos se muestran a continuación:

a)¿Cuál es la probabilidad de que un consumidor recuerde en forma favorable o desfavorable el producto?

P(favorable)+P(desfavorable)= 0.38 + 0.20 = 0.58 = 58%

b) La probabilidad de que el consumidor recuerde en forma incorrecta o desfavorable

P(incorrecta)+P(desfavorable)= 0.42 + 0.20 = 0.62 = 62%

c) La probabilidad de que el consumidor sea mujer o recuerde en forma favorable.

P(M y F)= (150/250)(38/250)

P(mujer)+P(favorable)= P(M) + P(F) = P(M Y F)=

150/250 + 95/250 - 57/250 = 0.752 = 75.2%

d) Probabilidad de que sea hombre o recuerde incorrecto.

P(H)*P(I)= (100/250)(105/150)= 7/250

P(H)+P(I)- P(H y I)= 100/250 + 105/250 – 7/250 = 0.54 = 54%

https://www.twitch.tv/videos/581066420

2. LEY DE COMPLEMENTOS.

Ejemplo:

1.- Al fabricar sistemas de micro computación se ha observado que el 16 % de los equipos recién ensamblados presentan exactamente 1 defecto, el 4% tienen 2 defectos y el 1% tienen 3 o más defectos.

a) ¿Cuál es la probabilidad de que un equipo seleccionado al azar no tenga ningún defecto?

P(B)+P(C)+P(D)= 16/100 + 4/100 + 1/100 = 21/100 = .21

P(B, C, D) + P(A)= 1

P(A)= 1 - 0.21 = 0.79

= 79%

b) ¿Cuál es la probabilidad de que un equipo tenga 1 o más defectos?

Datos

Sistemas con 1 defecto: 16%

Sistemas con 2 defectos: 4%

Sistemas con 3 o más defectos: 1%

P(B, C , D)= 1 – P(A)

P(B , C ,D)= 1- 0.79= 0.21

= 21%

Total: 21%

2.- De acuerdo con la tabla:

a) ¿Cuál es la probabilidad de que un integrante del jurado tenga una opinión mala, regular o buena?

Datos

[pic 1]Total, de integrantes: 200

Con opinión excelente: 52

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