Derecho Coorporativo

TÍTULO DEL CURSO:

Investigación y Estadística Aplicada a Los negocios.

FACILITADOR:

Daniel Narahi González Macedo

ALUMNO:

Victor Brito Cortez

INTRODUCCIÓN

La distribución normal nos explica, la más importante de las distribuciones estadísticas, también se la denomina con el nombre de campana de Gauss, porque representa su función de probabilidad, su forma es de una campana donde nos muestra la probabilidad de las distribuciones de datos específicos y nos ayuda a tomar decisiones con base en el comportamiento de los resultados.

Gracias a esta herramienta de la estadística podemos modelizar un gran número de fenómenos reales, muchas de las distribuciones de uso frecuente, tienden a aproximarse a la distribución normal bajo algunas condiciones específicas.

La distribución normal es utilizada frecuentemente en las aplicaciones estadísticas, su utilización es justificada debido a la frecuencia o normalidad con la que ciertos fenómenos tienden a aparecerse en su comportamiento a esta distribución, muchas variables aleatorias continuas presentan una densidad cuya grafica tiene forma de campana, de forma resumida podemos concluir que el uso y la importancia de la distribución normal se debe principalmente a que hay muchas variables asociadas a fenómenos naturales que siguen el modelo de la distribución normal.

Tarea individual 1: Análisis de caso: distribución normal

Un contratista de construcción afirma que puede renovar una casa de 200 pies cuadrados en 40 horas de trabajo en promedio con una desviación estándar de 5 horas. Se supone que los tiempos para completar un proyecto similar se distribuyen normalmente.

a) ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto quede terminado en menos de 35 horas?

Z= X-µ / σ

Dónde:

X= 40 hrs

σ = 5 hrs

µ = 35 hrs

Aplicando la formula obtenemos:

Z= 40-35/5 = 1; De acuerdo a la tabla de distribución de probabilidad normal estándar para un valor de Z=1 = 0.34134

P(X<35)= 0.34134 X 100

La probabilidad de que el proyecto quede terminado en menos de 35 hrs. Es de 34.134%

b) ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto quede terminado entre 28 y 32 horas?

Z= 32-40/5 = 1.6

Z= 0.44520

Z=28-40/5= 2.4

Z= 0.49180

Por lo tanto concluimos que:

P(28<X<32) = 0.49180 – 0.44520 = 0.0466

La probabilidad de que el proyecto quede terminado entre 28 y 32 hrs es de 4.66%

c) ¿Cuál es la probabilidad de que el proyecto quede terminado entre 35 y 48 horas?

Z= 35-40/5 = 1

Z= 0.34134

Z=48-40/5 = 1.6

Z= 0.44520

P(35<X<48) = 0.34134 + 0.44520

P(35<X<48) = 0.78654

La probabilidad d que el proyecto quede terminado entre 35 y 48 hrs es de 78.65%

d) Si consideramos el 10 % de los proyectos similares cuya realización les lleva el mayor tiempo, ¿cuántas horas como mínimo les toma realizar estos proyectos?

De la tabla de distribución de probabilidad buscamos un valor que se acerque al 10%

Entonces tenemos:

Z= X- µ /σ

0.26 =X - µ / 5

Despejando X:

X = 0.26 (5) + 40

X = 41.3

Por lo tanto el 10% de los proyectos similares requieren de 41.3 hrs.

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