Las distribución binomial parte de la distribución de Bernouilli: La distribución de Bernouilli se aplica cuando se realiza una sola vez un experimento que tiene únicamente dos posibles resultados (éxito o fracaso), por lo que la variable sólo puede tomar dos valores: el 1 y el 0 La distribución binomial se aplica cuando se realizan un número”n” de veces el experimento de Bernouilli, siendo cada ensayo independiente del anterior. La variable puede tomar valores entre: 0: si todos los experimentos han sido fracaso n: si todos los experimentos han sido éxitos Ejemplo: se tira una moneda 10 veces: ¿cuantas caras salen? Si no ha salido ninguna la variable toma el valor 0; si han salido dos caras la variable toma el valor 2; si todas han sido cara la variable toma el valor 10 La distribución de probabilidad de este tipo de distribución sigue el siguiente modelo:

Ejemplo 1: ¿Cuál es la probabilidad de obtener 6 caras al lanzar una moneda 10 veces? “ k “ es el número de aciertos. En este ejemplo “ k “ igual a 6 (en cada acierto decíamos que la variable toma el valor 1: como son 6 aciertos, entonces k = 6) “ n” es el número de ensayos. En nuestro ejemplo son 10 “ p “ es la probabilidad de éxito, es decir, que salga “cara” al lanzar la moneda. Por lo tanto p = 0,5 La fórmula quedaría:

Luego, P (x = 6) = 0,205

Es decir, se tiene una probabilidad del 20,5% de obtener 6 caras al lanzar 10 veces una moneda.

Es una de las distribuciones discretas mas importantes junto con las Distribuciones Geométrica, Hipergeometrica, y de Poisson..

Se utiliza para determinar la probabilidad de obtener un número o cantidad determinada de éxitos, en experimentos completamente aleatorios o de Bemoulli.

En este caso “X” se define como el éxito en un experimento.

Se requieren 3 valores, la cantidad designada de éxitos o X; el numero de ensayos, observaciones o experimentos (n) y la probabilidad de éxito de cada ensayo.

Una variable aleatoria discreta X definida en un espacio de probabilidad: representa el numero de éxitos en n repeticiones de un experimento de Bernoulli, entonces:

n = cantidad de ensayos o experimentos

x = cantidad de éxitos

p = probabilidad de éxito

q = probabilidad de fracasos (1-p)

Ejemplo: 1

En una jaula con 20 pericos 15 de ellos hablan ruso, si extraemos 6 pericos al azar, calcular la probabilidad de que 2 pericos hablen ruso.

  • Definir éxito: pericos que hablen ruso.

n=6

x=2

p=15/20=0.75

q=1–0.75= 0.25

Ejemplo: 2

De los alumnos del salón la cuarta parte réprobo el examen, si extraemos 8 alumnos al azar, calcular la probabilidad de que 4 de ellos hayan reprobado el examen.

  • Definir éxito: alumno reprobado

n = 8

x=4

p=0.25

q = 1 - 0.25 = 0.75

Ejemplo:3

En una caja hay 8 canicas negras, 6 canicas rojas y 9 canicas verdes, si extraemos 5 canicas al azar calcular probabilidad de que 2 de ellas sean rojas.

  • Definir éxito: sea canica roja.

n =5

x =2

p = 6/23 = 0.26

q = 1–0.26 = 0.74

Ejemplo:4

Un cazador mata patos atina al blanco el 40% de las veces, si hoy le disparo a 12 patos, calcular la probabilidad de que haya fallado 3 veces.

  • Definir éxito:

fallar el disparo.

n = 12

x = 3

p = 0.60

q = 1 - 0.60 = 0.40

Ejemplo: 5

Juan el alumno mas distinguido del salón tiene probabilidad del 40% de reprobar la materia, calcular la probabilidad de que apruebe 3 de los 5 exámenes parciales.

  • Definir éxito:

se apruebe el examen.

n = 5

x = 3

p = 0.60

q = 0.40

Ejemplo :6

En una caja hay 8 pelotas negras, 6 rojas y 5 blancas, calcular la probabilidad de que si extraemos 4 pelotas 2 de ellas sean rojas.

  • Defmir éxito: sea pelota roja

n=4

x=2

p = 6/19 = 0.31

q = 1- 0.31 = 0.69


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