Herramientas Matemáticas III - Estadistica P2-B (S21)

(2.1) Al aeropuerto llegan en promedio 3 aviones cada hora, tomado este promedio sobre las 24 hs del día. ¿Cuál es la probabilidad de que en ese aeropuerto aterrice un avión en 15 minutos tomados al azar? Calcula la mediante la fórmula. P (x = 1) = 0,3543. P (x = 1) = 0,4878. P (x = 1) = 0,3453.

(2.1) La media de una población es 250 y su desviación estándar es 20. Se va a tomar una muestra aleatoria simple de tamaño 100 y se usara la media muestral para la media poblacional. ¿Cuál es el valor esperado de x ̅?. x ̅ = 100. x ̅ = 200. x ̅ = 50.

(2.1) La media de una población es 250 y su desviación estándar es 20. Se va a tomar una muestra aleatoria simple de tamaño 100 y se usara la media muestral para la media poblacional. ¿Cuál es el valor esperado de E?. E (x) = 250. E (x) = 150. E (x) = 350.

(2.1) La media de una población es 250 y su desviación estándar es 20. Se va a tomar una muestra aleatoria simple de tamaño 100 y se usara la media muestral para estimar la media poblacional. ¿Cuál es el valor de la desviación estándar de la distribución de medias muestrales?. σ = 2/x. σ = 3/x. σ = 4/x.

(2.1) Si Z se distribuye normal (0,1), entonces el intervalo de confianza entorno de 0 al 95% es: (-1,96; 1,96). (1,96; -1,96). (-0,96; 0,96). (0,96; -0,96).

(2.1) Si Z se distribuye normal (0,1), entonces el intervalo de confianza entorno de 0 al 99% es: (-2.575; 2.575). (-3.575; 3.575).

(2.1) A una clínica local se le ofrece una central telefónica que permite no más de tres llamadas por minuto. Si la telefonista informa que a esa central llegan 120 llamadas por hora. Indique la probabilidad de que se sature la nueva central: 0,1428. 0,1814. 0,2814.

(2.1) A un puerto llega un barco cada 2 horas, en promedio. ¿Cuál es la probabilidad de que lleguen menos de 2 barcos en una hora tomada al azar, a ese mismo puerto?. P (x 2) = 0,9098. P (x 2) = 0,9998. P (x 2) = 0,9089.

(2.1) Considere la variable aleatoria X dada por: el número de caras que caen en 12 lanzamientos es una moneda cargada cuya probabilidad de salir cara es 0.31. El valor esperado de X es: 3.72 (12 * 0.31 = 3.72). 2.72 (12 * 0.21 = 2.52).

(2.1) ¿Cuál es el valor esperado al tirar un dado equilibrado de 6 caras?. E (x) = µ = Σ x.f (x) = 3,5. E (x) = µ = Σ x.f (x) = 2,5. E (x) = µ = Σ x.f (x) = 1,5.

(2.1) Consideremos las alturas de los estudiantes de un curso. Supongamos que se trata de una variable aleatoria normal de media 172 cm y desviación típica 11 cm y que hemos tomado una muestra de 300 estudiantes al azar. ¿Cuál es la probabilidad de que la media sea menos que 170 cm?. 0.0008. 0.008. 0.08.

(2.1) Consideremos las alturas de los estudiantes de un curso. Supongamos que se trata de una variable aleatoria normal de media 172 cm y desviación típica 11 cm y que hemos tomado una muestra de 300 estudiantes al azar ¿Cuál es la probabilidad de que la distancia entre la media muestral y la media poblacional sea menor que 1 cm?. 0.8836. 0.08836. 0.008836.

(2.1) ¿Cuál es la fórmula que se utiliza para determinar el tamaño de la muestra par estimar una proporción partiendo de la fórmula del margen de error estimado de la proporción? Siendo: ˜p: estimador de la proporción poblacional de éxitos ˆq: estimador de la proporción poblacional de fracasos. n = z² . pq / E². n = z³ . pq / E³.

(2.1) ¿Cuál es la probabilidad de que al menos 9 de estos terremotos hagan huelga el próximo año?. P(Z > 0.78) donde Z se distribuye normal estándar. P(Z < 0.78) donde Z se distribuye normal estándar.

(2.1) De la totalidad, hasta el momento solo fueron otorgadas el 60%. Una consultora está realizando un muestro aleatorio para detectar a las familias que aún no han recibido la ayuda. Se toma una muestra de 20 familias y se desea saber la probabilidad de encontrar en la muestra como máximo 5 familias que no lo hayan recibido. ¿Puedes ayudarlos a realizar el estudio? Pues la consultora quiere hacer una proyección de los casos para conectar a las familias con ong´s que puedan satisfacer sus necesidades básicas. P (x ≤ 5) = 0,1256. P (x ≤ 5) = 0,1526. P (x ≤ 5) = 0,1265.

$$$(2.1) El banco de américa del sur está supervisando el funcionamiento de sus cajeros automáticos, debido a la alta cantidad de transacciones que se realizan en la zona céntrica. No descartan la posibilidad de aumentar el número de los mismos en la ciudad. Para comenzar observan la concurrencia a un cajero de dicha zona y observan que asisten a hacer transacciones, en promedio 22 personas por hora, tomando este promedio en las 3 horas del día con más concurrencia. El banco necesita saber ¿cuál es la probabilidad de encontrar menos de 10 personas, en una hora concurrida tomada al azar?. P (x ˂ 10) = 0,002. P (x ˂ 10) = 0,005. P (x ˂ 10) = 0,004.

(2.1) El Departamento de Recursos Humanos de una planta industrial con 2500 operarios informa que la edad promedio de sus empleados es de 38 años con un desvío estándar de 3 años. Si se toma una muestra de 50 empleados azarosamente, indique la probabilidad de que la edad promedio de esa muestra sea inferior a los 38 años: 0,5. 1,5. 3,5.

(2.1) El departamento de RH de una planta industrial de la Provincia de Córdoba informa que los empleados tienen una edad promedio de 38 años con un desvío estándar de 3 años. ¿Qué proporción de muestras de tamaño 50, arrojarían una media superior a 30 años?. 100 %. 200 %. 150 %.

(2.1) El número de alumnos por año que ingresas a las escuelas tiene media 600 con un desvío estándar de 300. Si se toma una muestra aleatoria de 25 escuelas, ¿Cuál es la probabilidad de que la media de la muestra sea inferior a 550?. 0,203. 0,230. 0,303.

(2.1) El número de viajes mensuales realizados por los usuarios de una autopista sigue una distribución normal de media desconocida y desviación típica de 6 viajes. Tomada una muestra de 576 usuarios, su media mensual ha resultado ser de 12 viajes. El intervalo de confianza del 99% para la media de la población es: (11.36, 12.64). (10.64, 11.12). (11.64, 12.36).

(2.1) En el Hospital de Clínicas realizan un proceso de revisión de stock de vacunas antigripales para afrontar el nuevo período invernal. Poco antes de finalizar el recuento, le solicitaron con urgencia, desde la farmacia del hospital, 100 vacunas. Se decide enviar las 100 vacunas tomadas al azar y que la farmacia verifique el vencimiento de las mismas. Suponiendo que el 8% de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas, ¿cuál es la probabilidad de que en la muestra de100 vacunas tomadas al azar, haya como máximo 90 en buen estado?. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,1887. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,2887. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,0887.

$$$(2.1) En el Hospital de Clínicas realizan un proceso de revisión de stock de vacunas antigripales para afrontar el nuevo período invernal. Antes que finalice el recuento, le solicitaron de forma urgente, desde la farmacia del hospital, 20 vacunas. Se decide enviar 20 vacunas tomadas al azar y que la farmacia verifique el vencimiento de las vacunas. Suponiendo que el 8% de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas, ¿cuál es la probabilidad de que entre las vacunas seleccionadas al azar para enviar a la farmacia, no haya ninguna vencida?. P (x ≤ 90) = 0,2296. P (x ≤ 90) = 0,2269. P (x ≤ 90) = 0,3246.

$$$ (2.1) En el Hospital de Clínicas estuvieron realizando un proceso de revisión de stock de vacunas antigripales para poder afrontar el nuevo período invernal. Antes de que se termine el recuento, le solicitaron en forma urgente, de la farmacia del hospital, 20 vacunas. Se decide enviar 20 vacunas tomadas al azar y que la farmacia verifique el vencimiento de las vacunas. Suponiendo que el 8 % de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas, indica que opciones son correctas para esta situación. Seleccione las (4) cuatro opciones correctas: Var(x)= 1,472 y σ = 1.2133. Los parámetros que intervienen son n=20 y p=0,08 vencidas. E(x)= 1,6 vacunas vencidas. Se trata de una distribución binomial pues se cumplen todas las condiciones para dicho experimento. E(x)= 2,6 vacunas vencidas.

(2.1) En la inspección de hojalata producida por un proceso electrolítico continuo, se identifican 0,2 imperfecciones en promedio por minuto. Determine la probabilidad de identificar una imperfección cada 3 minutos: 0.3293. 0.4395. 0.3239.

(2.1) En el último reporte del monitor estadístico TIC, un proyecto del Córdoba technology cluster, elaborado por la consultora privada economic trends, la cantidad de recursos humanos empleados por las empresas cordobesas de software continuo en crecimiento entre marzo 2018 y marzo 2019. Sin considerar empresas multinacionales radicas en la provincia, emplean actualmente 10.640 trabajadores. Supongamos que tomamos una muestra de 100 trabajadores y calculamos el promedio de sueldos, que es de Px = $46.500, con una desviación estándar de s=$1.500. # ¿Cuál es el error muestral estándar de la distribución de muestras de la media?. σx ̅ = 150. σx ̅ = 250. σx ̅ = 350.

$$$(2.1) En el último reporte del monitor estadístico TIC, un proyecto del Córdoba technology cluster, elaborado por la consultora privada economic trends, la cantidad de recursos humanos empleados por las empresas cordobesas de software continuo en crecimiento entre marzo 2018 y marzo 2019. Sin considerar empresas multinacionales radicas en la provincia, emplean actualmente 10.640 trabajadores. Supongamos que tomamos una muestra de 100 trabajadores y calculamos el promedio de sueldos, que es de Px =$46.500, con una desviación estándar de s=$1.500. # ¿Cuál es el error estimado si se desea calcular un intervalo de confianza que contenga a la media poblacional de sueldos con una confianza del 95%?. E = ± 294. E = ± 194. E = ± 394.

(2.1) En el último reporte del monitor estadístico TIC, un proyecto del Córdoba technology y cluster, elaborado por la consultora privada economic trends, la cantidad de recursos humanos empleados por las empresas cordobesas de software continuo en crecimiento entre marzo 2018 y marzo 2019. Sin considerar empresas multinacionales radicas en la provincia, emplean actualmente 10.640 trabajadores. Supongamos que el porcentaje del total de profesionales que trabajan en las empresas, mayores a 50 años, es el 15%. # ¿Cuál es la probabilidad de encontrar en una muestra de 450 trabajadores un valor de p (proporción de mayores a 50 años en la muestra) que no difiera dela proporción poblacional más allá del 5%?. P (O,10 ͞p 0,20) = 0,9972. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 50 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%. P (O,5 ͞p 0,10) = 0,9972. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 50 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%.

(2.1) En la escuela de negocios IFE de la ciudad de Pilar se dictan en forma virtual cursos de posgrado para profesionales de todas las aéreas. El promedio& ultima cohorte de los exámenes de diagnóstico para los ingresantes fue de 6 puntos. Este promedio fue tomado a partir de una muestra de 64 alumnos. Por cohortes anteriores se estima puntualmente que la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,5. # El director desea que determines el error muestral estándar de la distribución de medias. Considera una población de más de 1200 ingresantes. ơx = 0,4375. ơx= 0,8532.

(2.1) En la escuela de negocios IFE de la ciudad de pilar, se dictan en forma virtual cursos de posgrado para profesionales de todas las áreas. El promedio de la última cohorte de los exámenes de diagnóstico para los ingresantes fue de6 puntos. Este promedio fue tomado a partir de una muestra de 64 alumnos. Por cohortes anteriores se estima puntualmente que la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,5. El director desea que determines mediante un intervalo de confianza, una estimación de la media de puntajes con un 90% de confianza, para la última cohorte de los exámenes de diagnóstico de los ingresantes. Ten en cuenta que en la cohorte hay más de 2.000 inscriptos. El intervalo es: (5,28– 6,72). El intervalo es: (6,28– 7,72).

$$$ (2.1) En la escuela de negocios IFE de la ciudad de pilar, se dictan en forma virtual cursos de posgrado para profesionales de todas las áreas. En la última cohorte el 25% de los inscriptos fue para <estadística aplicada a la investigación=. Este porcentaje fue tomado a partir de una muestra de 120 alumnos. El director desea que determines mediante un intervalo de confianza del 90%, una estimación de la proporción poblacional de inscripciones para <estadística aplicada a la investigación=, para la última cohorte que comienza a mitad de este año. Tienes que suponer que la inscripción para todos los posgrados es mayor a 3.000 inscriptos. El intervalo es: (0,185; 0,315). El intervalo es: (-0,185; 0,315). El intervalo es: (0,158; 0,315). El intervalo es: (-0,158; 0,351).

(2.1) En la escuela de negocios IFE de la ciudad de pilar, se dictan en forma virtual cursos de posgrado para profesionales de todas las áreas. El promedio de la última cohorte de los exámenes de diagnóstico para los ingresantes fue de 7,25puntos. Este promedio fue tomado a partir de una muestra de 1400 alumnos. Por cohortes anteriores se estima puntualmente que la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,2. En la cohorte que se está por abrir, se toma aleatoriamente una muestra de 50 alumnos. El director del posgrado desea saber sobre la base de datos históricos. # ¿Cuál es la probabilidad de que la media muestral obtenida, sea inferior (o igual) a ± 0,8 puntos de la media poblacional?. P (6,45 x ̅ 8,05) = 0,9232. P (7,45 x ̅ 9,05) = 0,9232.

(2.1) En un ensamblaje de computadoras, hay una mesa con 20 chips de los cuales 6 están defectuosos. Primero llega el Sr. Gates y recoge 8 chips y más tarde llega el Sr. Apple y se lleva los restantes. Halle la probabilidad de que el Sr. Apple se lleve todos los defectuosos. (6C6) (14C2) / (20C8). (6k6) (14k2) / (20k8).

(2.1) En un proceso de fabricación se producen en promedio 2 defectos por minuto. Calcular aproximadamente la probabilidad de que en una hora se produzcan más de 150 defectos. 0.0031. 0.031. 0.0041. 0.041.

(2.1) En una ciudad se estima que la temperatura máxima en el mes de junio sigue una distribución normal, con media 23º y desviación típica de 5º la probabilidad que la temperatura este entre 21º y 27º es: P [-0.4 < Z < 0.8] = donde Z se distribuye normal estándar. P [-0.4 > Z > 0.8] = donde Z se distribuye normal estándar.

(2.1) En una clínica el promedio de atención es de 16 pacientes por 4 horas, encuentre la probabilidad que en 30 minutos se atiendan 2 personas: 0.2707. 0.7072. 0.2770.

(2.1) En una encuesta se pregunta a 10.000 personas cuántos libros lee en el año, obteniéndose una media de 5 libros. Se sabe que la población tiene una distribución normal con desviación típica 2. El intervalo de confianza al 80% de confiabilidad es: (4.9744, 5.0256). [4.9744, 5.0256].

(2.1) En una encuesta se pregunta a 10.000 personas cuentas libros lee al año, obteniéndose una media de 5 libros.Se sabe que la población tiene una distribución& desviación típica 2, para garantizar un error de estimación de la media poblacional no superior a 0.25 con un nivel de confianza del 95%, ¿A cuántas personas como mínimo debe entrevistar?. 246. 146. 356.

(2.1) En una planta de producción automotriz se ha relevado el número de piezas que se finaliza en una línea operativa por hora. Luego de 50 horas de operación, se ha hallado un valor promedio de 725 piezas por hora. Se conoce que la desviación estándar del proceso es de 35 piezas. Si se desea realizar una estimación de la media con 95% de confianza, los límites del intervalo serán: (715,30 ; -734,70). [715,30 ; -734,70].

(2.1) En una fábrica de calzados que provee a varias zapaterías de la zona del centro del país, se está realizando un estudio sobre los tiempos que tarda un sector de empleados en el proceso de terminación. El tiempo de tardanza en realizarla tarea asignada sobre zapatos de mujer, tiene distribución normal con media 28 minutos y desvío estándar de 4 minutos. El departamento técnico informa que el tiempo máximo tolerado para dicha tarea es de 30 minutos, para evitar atrasos en todo el proceso, por lo tanto, todo especialista que exceda ese tiempo debe reforzar su performance con un curso de actualización, en el que se les presentarán nuevos instrumentos que harán más eficiente su labor. # ¿Qué modelo debe aplicarse para saber el porcentaje de especialistas que deberían realizar el curso?. Distribución normal. Distribución de medias muestrales.

(2.1) En una fábrica de calzados que provee a varias zapaterías de la zona del centro del país, se está realizando un estudio sobre los tiempos que tarda un sector de empleados en el proceso de terminación. El tiempo de tardanza en realizarla tarea asignada sobre zapatos de mujer, tiene distribución normal con media 28 minutos y desvío estándar de 4 minutos. El departamento técnico informa que el tiempo máximo tolerado para dicha tarea es de 30 minutos, para evitar atrasos en todo el proceso, por lo tanto, todo especialista que exceda ese tiempo debe reforzar su performance con un curso de actualización, en el que se les presentarán nuevos instrumentos que harán más eficiente su labor. # ¿Qué porcentaje de especialistas debería realizar el curso?. El porcentaje de empleados que debe realizar el curso es del 30,85%. El porcentaje de empleados que debe realizar el curso es del 40,25%. El porcentaje de empleados que debe realizar el curso es del 30,58%.

$$$ (2.1) En una población con σ=10, se toma una muestra aleatoria simpe de tamaño 50. ¿Cuál es el valor del error estándar de la distribución de medias muestrales, teniendo en cuenta las siguientes poblaciones: a) n=50.000 b) n=500. Caso A) σx ̅ = 1,4142 ; Caso B) σx ̅ = 1,3429. Caso A) σx ̅ = 1,3429 ; Caso B) σx ̅ = 1,4142.

(2.1) ¿La desviación estándar poblacional es ơx = 25. Calcula el error estándar dela media, para las muestras: n=50, n=100, n=150. ¿Cuál es el comportamiento del error estándar de la distribución de medias muestrales, cuando aumenta el tamaño de la muestra?. El error estándar DISMINUYE ; σx ̅ (50) = 3,5355 ; σx ̅ (100) = 2,5 ; σx ̅ (150) = 2,0412. El error estándar AUMENTA ; σx ̅ (50) = 3,5355 ; σx ̅ (100) = 2,5 ; σx ̅ (150) = 2,0412.

$$$ (2.1) En una sucursal del banco Corbank, el gerente quiere analizar lo que sucede con las 1.500 cuentas corrientes que tiene activas en la sucursal. Se sabe que el promedio de cheques rechazados por cuenta en un año es de 5,8 rechazos. la distribución de las medias de rechazos tiene forma acampanada, con una desviación estándar de 1,5 rechazos. Si toma una muestra de 20 cuentas en forma aleatoria, el gerente quiere saber: # ¿Cuánto vale el error muestral estándar de la distribución de medias de los cheques rechazados? y ¿cuál es el valor del error permitido (margen de error) si desea un 95% de confianza? de entre las siguientes opciones tienes que elegir las que responden a las preguntas que se hace el gerente. Selecciona las (2) dos opciones correctas: σx ̅ = 0,3354. E = 0,6574. σx ̅ = 0,3322. E = 0,6522.

(2.1) En una sucursal del banco Corbank, el gerente quiere analizar la condición financiera de sus clientes y estimar el promedio de saldos negativos de las cuentas corrientes de la sucursal. Se toma una muestra de 180 cuentas corrientes y se registra que en 18% de las cuentas muestreadas tienen saldo negativo. # Sabiendo que la sucursal tiene 2800 cuentas corrientes activas, se quiere estimar la proporciona de cuentas corrientes con saldo negativo de todas las cuentas activas de la sucursal con una confianza del 95%. Lic = 0,1257. Lsc = 0,2342.

(2.1) En una sucursal del banco Corbank, el gerente quiere analizar la condición financiera de sus clientes y estimar el promedio de saldos negativos de las cuentas corrientes de la sucursal. Se sabe que dichos saldos tienen una distribución normal con una desviación estándar poblacional que se viene manteniendo desde hace varios meses de ó= $ 2850. # Si se toma una muestra de 160 ¿Cuál será el margen de error permitido con un 99% de confianza?. E = + $581. E = + $481. E = + $381. E = + $681.

$$$ (2.1) En una sucursal del banco Corbank, el gerente quiere analizar la condición financiera de sus clientes y estimar el promedio de saldos negativos de las cuentas corrientes de la sucursal. Se sabe que dichos saldos tienen una distribución normal con una desviación estándar poblacional que se viene manteniendo desde hace varios meses de ó= $ 2850. # Si se toma una muestra de 160 ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra, si desea un margen de error menor a e = + - $ 800 con un nivel de confianza del 95%?. N = 49 cuentas. N = 55 cuentas. N = 64 cuentas.

(2.1) En una urna hay 7 bolas blancas y 3 negras. Se sacan 4 bolas, ¿cuál es la probabilidad de que 3 sean blancas?. 0,1414. 0,2471. 0,3954.

(2.1) En una urna hay 7 bolas blancas y 5 negras. Se sacan 4 bolas, ¿cuál es la probabilidad de que 3 sean blancas?. 0,3535. 0,1832. 0,8541.

(2.1) En una urna hay 7 bolas blancas y 5 negras. Se sacan 4 bolas, ¿cuál es la probabilidad de que 3 sean NEGRAS?. 0,1414. 0,8523. 0,6219.

(2.1) La asociación defensa animal ha determinado que la autopista Córdoba- rosario se encuentran en promedio 10 animales muertos por kilómetro. Antes de realizar una campaña con el fin de evitar que los animales estén cerca delos lugares de mucha circulación vehicular, y de avanzar con la señalética para los conductores, se preguntan lo siguiente: # ¿Cuál es la probabilidad de que en 100 metros se encuentren menos de tres animales muertos?, ¿Qué tipo de distribución se utiliza en este caso?, ¿Cuáles son los parámetros que intervienen es esta distribución? La organización te solicita que le ayudes a seleccionar cuales son las respuestas a esta situación. Seleccione las (3) respuestas correctas: En esta distribución el parámetro es ƛ promedio de animales muertos por km. La probabilidad de encontrar menos de 3 animales muertos en100 metros es 0,9197 ≅ 0,920. Se trata de una distribución de poisson porque la probabilidad de ocurrencia de un evento es la misma para cualquier intervalo de la misma magnitud. En esta distribución los parámetros n y q son el promedio de animales muertos por km. Se trata de una distribución binomial porque la probabilidad de ocurrencia de un evento es la misma para cualquier intervalo de la misma magnitud.

(2.1) La Dra. Patton es profesora de inglés. Hace poco contó el número de palabras con falta de ortografía en un grupo de ensayos de sus estudiantes. Observó que la distribución de palabras con faltas de ortografía por ensayo se regía por una distribución normal con una desviación estándar de 2.44 palabras por ensayo. En su clase de 40 alumnos de las 10 de la mañana, el número medio de las palabras con faltas de ortografía fue de 6.05. El intervalo de confianza de 90% para mu es: (5.419, 6.681). [5.419, 6.681].

(2.1) La duración de la enfermedad de Alzheimer varia de 3 a 20 años (desde los síntomas al fallecimiento) el promedio es de 8 años con una desviación estándar de 4 años. Se seleccionan los expedientes de 30 pacientes ya fallecidos. La probabilidad que la duración promedio es menor a 7 años de la media poblacional u=8. P = 0.0853. P = 0.0541. P = 0.0553.

(2.1) La duración de la enfermedad de Alzheimer varia de 3 a 20 años (desde los síntomas al fallecimiento) el promedio es de 8 años con una desviación estándar de 4 años. Se seleccionan los expedientes de 30 pacientes ya fallecidos. La probabilidad que la duración promedio está a no más de 1 año de la media poblacional u=8. P = 0.8294. P = 0.7258. P = 0.6294.

(2.1) La probabilidad de que al lanzar una moneda honrada 5 veces se obtenga 3 caras es: 0.3125. 0.7125. 0.4125.

(2.1) La probabilidad de que al lanzar una moneda honrada 5 veces se obtenga 4 caras es: 0.15625. 0.75625. 0.15675.

(2.1) La probabilidad de que un artículo producido por una fábrica sea defectuoso es 0.02. Se envió un cargamento de 10.000 artículos a unos almacenes. El número esperado de artículos defectuosos es: 196. 255. 296.

(2.1) La probabilidad de que un artículo producido por una fábrica sea defectuoso es 0.02. Se seleccionaron al azar 100 artículos para enviar a un almacén. Si se trata de una distribución binomial, ¿cuál es la desviación estándar de la distribución?. σ = 1,4 artículos DEFECTUOSOS. σ = 3,4 artículos DEFECTUOSOS. σ = 2,4 artículos DEFECTUOSOS.

(2.1) La probabilidad de que un artículo producido por una fábrica sea defectuoso es 0.02, se envió un cargamento de 10.000 artículos a unos almacenes. Distribución binomial, la desviación estándar es: 14. 34. 24. 50.

(2.1) Fabricantes producen en determinado dispositivo cuya cantidad varía de un fabricante al otro. Si Ud. Elige 3 fabricantes al azar, hallar la probabilidad que la selección contenga 2 de las 3 mejores: 0,6. 1,2. 0,1.

(2.1) Las probabilidades que una persona que entra a la tienda y que realice 0, 1, 2, 3, 4 o 5 compras son 0,11 0,31 0,12 0,09 y 0,04. La cantidad de compras que se espera que una persona haga en esta tienda tendrá una varianza de: 1,59. 2,88. 1,95.

(2.1) La última novela de un autor ha tenido gran éxito, hasta el punto de que el 80% de los lectores ya la han leído. Un grupo de 4 amigos son aficionados a la lectura. Considere la variable aleatoria x: números de amigos que leyeron el libro, la distribución de la variable aleatoria es: Binominal con n=4 y p=0.8. Binominal con n=8 y p=0.4. Binominal con n=4 y p=0.4.

(2.1) La última novela de un autor ha tenido un gran éxito, hasta el punto de que el 80% de los lectores ya la han leído. Un grupo de 4 amigos son aficionados a la lectura ¿Cuál es probabilidad de que el grupo hayan leído la novela 2 personas?. P = 0.1536. P = 0.3615. P = 0.1036.

(2.1) La expresión para el límite inferior de estimación para la media poblacional es: X - Z a /√n. X + Z a /√n.

(2.1) Los pesos de 25 paquetes envasados a través de OCA tuvieron una media de 3,7 kilos. La desviación estándar poblacional es de 1,2 kilos. El intervalo de confianza del 90% es de: [3,31 ; 4,09]. [4,56 ; 5,89]. [3,31 ; 5,89].

(2.1) Se sabe que en una ciudad el 30% de los autos del parque automotor no tiene hecho el ITV. Si se toma aleatoriamente una muestra de 100 autos, ¿cuál es la probabilidad de encontrar más de 40 autos que no tengan hecho el ITV?. P (x > 40) = 0,011 sumando a la variable aleatoria la corrección por continuidad de 0,5. P (x > 40) = 0,051 sumando a la variable aleatoria la corrección por continuidad de 0,5. P (x > 40) = 0,041 sumando a la variable aleatoria la corrección por continuidad de 0,5.

(2.1) Si es una función de densidad de probabilidad para una variable aleatoria X, y vale que f (-1) =1/3, f (0) =x y f (1) =3x, sabiendo que la esperanza matemática de la función es igual a 1, entonces x es: 2/9. 5/9. 3/9.

(2.1) La empresa de software JHC quiere recategorizar a sus empleados para lo cual le pide al área de administración que realice un estudio sobre el promedio de sueldos liquidado por las empresas del mismo rubro en la provincia de córdoba, el último mes. Los datos históricos encontrados en una página web oficial, registran que la distribución de sueldos, en toda la provincia, es aproximadamente normal con una media de sueldos $50.500 y una desviación estándar de todos los sueldos de $ 15.000. # Con estos datos la empresa desea realizar un muestreo para estimar el sueldo promedio de todos los profesionales del rubro en la provincia. ¿Qué tamaño tiene que tener la muestra si la empresa quiere estimar la media de sueldos y está dispuesta a aceptar un margen de error de +- $1.000, con un nivel de confianza del 95%?. El tamaño de la muestra para la precisión especificada de antemano es como mínimo de 865 empleados. El tamaño de la muestra para la precisión especificada de antemano es como máximo de 865 empleados. El tamaño de la muestra para la precisión especificada de antemano es como mínimo de 765 empleados.

(2.1) La empresa de software JHC quiere recategorizar a sus empleados para lo cual le pide al área de administración que realice un estudio sobre el promedio de sueldos liquidado por las empresas del mismo rubro en la provincia de córdoba, el último mes. Los datos históricos encontrados en una página web oficial, registran que la distribución de sueldos, en toda la provincia, es aproximadamente normal con una media de sueldos $50.500 y una desviación estándar de todos los sueldos de $ 15.000. # Con estos datos la empresa desea realizar un muestreo aleatorio simple de 100 profesionales, para determinar la probabilidad de que la media de la muestra esté a ± $2.000 de la media poblacional, ¿puedes ayudar al gerente de JHC eligiendo la respuesta correcta?. P (48.500 ≤ x ̅ 52.500) = 0,8164. P (48.500 ≥ x ̅ 52.500) = 0,8164.

(2.1) La empresa de software JHC quiere recategorizar a sus empleados y por ello le pide al área de administración que realice un estudio sobre el promedio de sueldos liquidados por las empresas del mismo rubro en la provincia de Córdoba, el último mes. Los datos históricos encontrados en una página web oficial, registran que la distribución de sueldos, en toda la provincia, es aproximadamente normal y que la desviación estándar de todos los sueldos en los últimos meses fue de $15.000. # Con estos datos la empresa desea realizar un muestreo para estimar el sueldo promedio de todos los profesionales del rubro en la Provincia. Si se toma una muestra de 1000 empleados, ¿cuál es el margen de error o error permitido, si desea tener una confianza del 95% en su estimación?. E = $930. E = $730. E = $530.

(2.1) La empresa de software JHC quiere recategorizar a sus empleados para lo cual le pide al área de administración que realice un estudio sobre el promedio de sueldos liquidado por las empresas del mismo rubro en la provincia de córdoba, el último mes. Los datos históricos encontrados en una página web oficial, registran que la distribución de sueldos, en toda la provincia, es aproximadamente normal con una desviación estándar de todos los sueldos de $ 15.000. # Con estos datos la empresa desea realizar un muestreo aleatorio simple de 100 profesionales, con el fin de estima con una confianza del 99%, un intervalo para la media. ¿Cuál es el margen de error (o error permitido) que puede permitirse el investigador, si tiene en cuenta los datos que ya se definieron en el área?. E = ± $3862,5. E = + $3862,5. E = - $3862,5.

(2.1) La empresa de publicidad Epsilon fue contratada para colocar una publicidad led en una importante esquina de nuestra ciudad. Para medir la probabilidad de que dicho cartel sea leído, se calculó el número de automóviles que pasan por esa esquina en dirección a la publicidad. En consecuencia, se recogieron los siguientes datos: el promedio diario de vehículos es de 120 cada 3 horas (se han tomado las 24 horas del día para sacar este promedio). # Epsilon quiere averiguar la probabilidad de que pasen frente al cartel más de 20 vehículos en un período de ½ hora tomada al azar. ¿Puedes ayudar a la empresa eligiendo la respuesta correcta?. La probabilidad es 0,9647. La probabilidad es 0,4647. La probabilidad es 0,4697.

(2.1) La empresa de publicidad Epsilon fue contratada para colocar una publicidad led en una importante esquina de nuestra ciudad. Para medir la probabilidad de que dicho cartel sea leído, se calculó el número de automóviles que pasan por esa esquina en dirección a la publicidad. En consecuencia, se recogieron los siguientes datos: el promedio diario de vehículos es de 120 cada 3 horas (se han tomado las 24 horas del día para sacar este promedio). # Épsilon quiere averiguar la probabilidad de que pasen frente al cartel entre 10 y 20 (incluidos) vehículos en un período de 15minutos del día. ¿Puedes ayudar a la empresa eligiendo la respuesta correcta?. La probabilidad es 0,5405. La probabilidad es 0,7261. La probabilidad es 0,8405.

(2.1) La empresa de publicidad Epsilon fue contratada para colocar una publicidad led en una importante esquina de nuestra ciudad. Para medir la probabilidad de que dicho cartel sea leído, se calculó el número de automóviles que pasan por esa esquina en dirección a la publicidad. En consecuencia, se recogieron los siguientes datos: el promedio diario de vehículos es de 120 cada 3 horas (se han tomado las 24 horas del día para sacar este promedio). # Epsilon quiere averiguar la probabilidad de que pasen frente al cartel menos de 25 vehículos en un período de una hora tomada al azar. ¿Puedes ayudar a la empresa eligiendo la respuesta correcta?. La probabilidad es 0,0089. La probabilidad es 0,89. La probabilidad es 0,089.

(2.1) Mateo Gambini S.A es un mayorista que provee, entre otros productos, harina de trigo tipo 0000 a varios Supermercados de la ciudad. En los últimos meses, se observó un aumento en la cantidad de rechazos de clientes externos. Como en el último pedido entregado de 20 bolsas, 2 fueron rechazadas porque no respondían con los requisitos en cantidad y calidad de las mismas, la empresa Gambini comenzó entonces a realizar una inspección sobre las bolsas recibidas directamente de la fábrica. En la revisión toma 4 bolsas al azar de las 20 recibidas en un día. Si se toma como hipótesis que cada 20 bolsas, 2 bolsas no cumplen los requisitos. # ¿Cuál es la probabilidad de encontrar en la muestra menos de 2 bolsas tomadas al azar que no cumplan los requisitos?. La probabilidad es 0,9684. La probabilidad es 0,7674. La probabilidad es 0,8684.

(2.1) Mateo Gambini S.A es un mayorista que provee, entre otros productos, harina de trigo tipo 0000 a varios Supermercados de la ciudad. En los últimos meses, se observó un aumento en la cantidad de rechazos de clientes externos. Como en el último pedido entregado de 20 bolsas, 2 fueron rechazadas porque no respondían con los requisitos en cantidad y calidad de las mismas, la empresa Gambini comenzó entonces a realizar una inspección sobre las bolsas recibidas directamente de la fábrica. En la revisión toma 4 bolsas al azar de las 20 recibidas en un día. Si se toma como hipótesis que cada 20 bolsas, 2 bolsas no cumplen los requisitos. # ¿Cuál es la probabilidad de que todas las bolsas seleccionadas en la muestra cumplan con los requisitos?. La probabilidad es 0,6316. La probabilidad es 0,6096.

(2.1) Mateo Gambini S.A es un mayorista que provee, entre otros productos, harina de trigo tipo 0000 a varios Supermercados de la ciudad. En los últimos meses, se observó un aumento en la cantidad de rechazos de clientes externos. Como en el último pedido entregado de 20 bolsas, 2 fueron rechazadas porque no respondían con los requisitos en cantidad y calidad de las mismas, la empresa Gambini comenzó entonces a realizar una inspección sobre las bolsas recibidas directamente de la fábrica. En la revisión toma 4 bolsas al azar de las 20 recibidas en un día. Si se toma como hipótesis que cada 20 bolsas, 2 bolsas no cumplen los requisitos. # ¿A qué tipo de distribución especial se refiere el problema? ¿Por qué? ¿Cuál es la probabilidad de encontrar ninguna de las cuatro bolsas cumplen los requisitos? Selecciona las (3) tres respuestas correctas: Es una distribución hipergeométrica. El tamaño de la muestra es superior al 5% del tamaño de la población y los eventos se consideran dependientes. La probabilidad de encontrar en la muestra, ninguna bolsa que cumpla con los requisitos no es posible calcularla. Es una distribución normal.

(2.1) Mónica Krum es una empresa que lanzó al mercado una nueva línea de perfumes. En el caso de las nuevas fragancias para hombre, el mes pasado la marca de cosméticos reportó que el 25% de la población de interés que consultó por los productos a través de la fan page, concretó la compra. Si este mes el departamento de ventas desea realizar una investigación tomando como base los resultados obtenidos el mes anterior, pero, además, si contacta al azar a 10 de los potenciales clientes que consultaron la página. # ¿Cuál de las siguientes afirmaciones corresponden a esta situación? Seleccione las (2) dos opciones correctas: La desviación estándar correspondiente a este modelo es 1,3693. La esperanza matemática correspondiente a este modelo es de 2,5 ventas. La esperanza matemática correspondiente a este modelo es de 5,2 ventas. La desviación estándar correspondiente a este modelo es 2,3693.

(2.1) Mónica Krum es una empresa que lanzó al mercado una nueva línea de perfumes. En el caso de las nuevas fragancias para hombre, el mes pasado la marca de cosméticos reportó que el 25% de la población de interés que consultó por los productos a través de la fan page, concretó la compra. Si este mes el departamento de ventas desea realizar una investigación tomando como base los resultados obtenidos el mes anterior, pero, además, si contacta al azar a 10 de los potenciales clientes que consultaron la página. # ¿Cuál es la probabilidad de que no se concrete ninguna venta?. La probabilidad de que no se concrete ninguna venta es de 0,0563. La probabilidad de que no se concrete ninguna venta es de 0,0653.

(2.1) La marca de cosméticos Mónica Krum lanzó una nueva línea de perfumes. El mes pasado, las recientes fragancias que lanzaron al mercado para hombres reportaron que el 25% de la población de interés que consultó por ese producto en la fan page de la marca, concretaron la compra. Si este mes, el departamento de ventas desea realizar una investigación, tomando como base los resultados obtenidos el mes anterior, y, además, contacta al azar a 100 de los potenciales clientes que consultaron la página. # ¿Cuál de las siguientes afirmaciones corresponden a esta situación? Seleccione las (2) dos opciones correctas: Si la probabilidad de la variable aleatoria a calcular es puntual puede aplicarse directamente la fórmula de la binomial. Si la probabilidad que se quiere calcular es un intervalo grande de la variable aleatoria, puede aproximarse por la normal. Si la probabilidad de la variable aleatoria a calcular es puntual puede aplicarse directamente la fórmula normal.

(2.1) Todos los meses, en una de las sucursales del restaurant centauro asisten en promedio 6.500 personas por semana Muestra de 250 Clientes en forma aleatoria, y se determina que el 30% han gastado más de $500 individual&. De la sucursal quiere estimar la proporción de clientes que gastan más de $500 por día con un intervalo de & manera que dicho intervalo contenga a la proporción poblacional con un 95% de confianza. ¿Puedes ayudar a determinar dicho intervalo?. El intervalo es: (0,2432 – 0,3568). El intervalo es: (0,2423 – 0,3568). El intervalo es: (0,2423 – 0,3586). El intervalo es: (0,2432 – 0,3658).

(2.1) Todos los meses, en una de las sucursales del restaurant centauro se realiza un informe sobre la opinión de sus clientes sobre la calidad de sus productos y servicios. Se toma una muestra aleatoria de 160 clientes que asistieron durante el mes y el promedio de puntuaciones sobre 100 fue de 85. Datos de meses anteriores indican que la desviación estándar de los puntajes de todos los clientes en los últimos meses ha sido relativamente estable y es de5 puntos. También se desea hacer una estimación por intervalo con una confianza del 90%. ¿Puedes ayudar al gerente de la sucursal a elegir las opciones que pueden servirlo y estén relacionadas con la situación antes descripta? Se supone que en el mes asistieron más de 6000 clientes. Seleccione las (4) opciones correctas: El valor de z, para una confianza del 90% es 1,645. Los límites del intervalo de confianza del 90% son: Lic: 84,35 puntos y Lsc: 85,65puntos. El error permitido (margen de error), para poder estimar un intervalo de confianza del 90%, para la media de puntajes, es de0,6503 puntos. El error estándar de la distribución de puntajes es de 0,3953 puntos. En este caso se agrega al cálculo del error estándar, el factor de corrección para poblaciones finitas.

(2.1) Todos los meses, en una de las sucursales del restaurant centauro se realiza un informe sobre la opinión de sus clientes sobre la calidad de sus productos y servicios. Se toma una muestra aleatoria de 80 clientes que asistieron durante el mes y el promedio de puntuaciones sobre 100 fue de 85. Datos de meses anteriores indican que la desviación estándar de los puntajes de todos los clientes en los últimos meses ha sido relativamente estable y es de 5 puntos. Con una confianza de 99% ¿cuáles son los límites del intervalo de confianza que contiene a la puntuación promedio de la población?. Lic = 83,56 - Lsc = 86,44. Lsc = 83,56 - Lic = 86,44.

(2.1) Todos los meses, en una de las sucursales del restaurant centauro se realiza un informe sobre la opinión de sus clientes sobre la calidad de sus productos y servicios. Se toma una muestra aleatoria de 100 clientes que asistieron durante el mes y el promedio de puntuaciones (sobre 100) fue de 80. Datos de meses anteriores indican que la desviación estándar de los puntajes de todos los clientes en los últimos meses ha sido relativamente estable y es de 5 puntos. Con una confianza de 95% ¿cuáles son los límites del intervalo de confianza que contiene a la puntuación promedio de la población?. Lic = 79,02 – Lsc = 80,98. Lsc = 79,02 – Lic = 80,98.

(2.1) ¿Si en una distribución normal? = 50 minutos y? = 40 segundos, la variable aleatoria x = 52 minutos, estandarizada es: z = 3. z = 6. z = 9.

(2.1) ¿Si en una distribución normal? = 10 metros y? = 20 cm, la variable aleatoria x= 10,32 metros, estandarizada es: z = 1,6. z = 1,9. z = 1,3.

(2.1) Si en una distribución normal se tienen los siguientes datos: ? = 10 y ? = 0,2, ¿cuál es el valor de la variable aleatoria que deja por debajo al4% delos valores de la distribución?. X = 9,65. X = 11,65. X = 4,65.

(2.1) Si una variable aleatoria X se distribuye en forma binomial con n=60 y p=0,6; podemos aproximar esta distribución binomial a una distribución: Normal con µ = 36 y ơ = 3,7947. Normal con µ = 36 y ơ = 3,6497. Normal con µ = 36 y ơ = 4,7974.

(2.1) Si una variable aleatoria X se distribuye según Poisson con ᴧ=40 no es necesario cambiarla, ya que el intervalo de la variable aleatoria de la que se quiere calcular la probabilidad está dado en la misma magnitud que ᴧ, podemos aproximar esta distribución de Poisson a una distribución: Normal con µ = 40 y ơ= 6,3246. Normal con ơ= 40 y µ= 6,3246. Normal con µ = 40 y ơ= 6,3426.

(2.1) Si x es una variable aleatoria cuya función de densidad de probabilidades f(1) = 0,25, f(2) =0,35 y f(3) = 0,40, entonces el valor esperado de x es: E(x) = μ = 2,15 APLICANDO LA FÓRMULA: Σx. f(x). E(x) = μ = 7,15 APLICANDO LA FÓRMULA: Σx. f(x). E(x) = μ = 4,15 APLICANDO LA FÓRMULA: Σx. f(x).

(2.1) Si z se distribuye con una Normal (0,1), entonces el intervalo de confianza en torno de0 al 99% es: (- 2,575; 2,575). [- 2,575; 2,575].

(2.1) Suponga que x es una variable aleatoria discreta cuyos valores son: 0, 1, 2, 3. Estas variables pertenecen a una distribución de probabilidades. Entonces el valor esperado de x es: E (x) = P (1) + 2. P (2) + 3. P (3). E (x) = P (0) + 2. P (2) + 3. P (3).

(2.1) Supongamos que, en una partida de 2000 jeans, su aceptación está sujeta a que en una muestra de 10 jeans (elegidos al azar) ninguno está defectuoso. Si el fabricante de jeans indica que el 1% de los jeans salen defectuosos, señale la probabilidad de que la partida sea aceptada. Este enunciado (por sus características) se resuelve por el uno de los siguientes modelos: Binomial. Normal.

$$$ (2.1) Supongamos que en una fábrica se está supervisando si el producto que se fabrica está dentro de las especificaciones requeridas. Se toma la producción diaria de la maquina 1., se determina el tamaño de la muestra n y se divide el total de la producción n, por el tamaño de la muestra. Por ejemplo, se produjeron 500 artículos y se toma una muestra de 50. Entonces 500/50 = 10. De alguna manera hay que lograr que os artículos estén en línea de producción con un orden antes de extraer la muestra. Luego se comienza extrayendo un producto al azar, luego se extrae el que está en el décimo lugar y así sucesivamente se extraen los 50 artículos siempre salteando de a 10. ¿a qué tipo de muestreo se refiere la situación planteada?. Muestreo Sistemático. Muestreo Globalizado.

$$$ (2.1) ¿Suponga que la desviación estándar poblacional es ơx = 0,3, calcula el error estándar de la media, para las muestras: n=1.000, n=500, n=100. ¿Cuál es el comportamiento del error estándar de la distribución de medias muestrales, cuando disminuye el tamaño de la muestra?. El error estándar AUMENTA ; σx ̅ (1000) = 0,0095 ; σx ̅ (500) = 0,0134 ; σx ̅ (100) = 0,03. El error estándar DISMINUYE ; σx ̅ (1000) = 0,0095 ; σx ̅ (500) = 0,0134 ; σx ̅ (100) = 0,03.

(2.1) Si partimos de la fórmula del margen de error: e = z.?x´ (la x va debajo del menos), ¿cuál de las siguientes fórmulas utilizaría para calcular el tamaño dela muestra, si cuenta con el resto de los datos?. N . ((z .σ)/E )². N . ((z .σ)/E )³.

(2.1) Una variable aleatoria x se distribuye normalmente con media igual a 4 cm y desviación estándar igual a 0,3 cm. Si se desea calcular la probabilidad de que x sea mayor a 4,5 cm, es equivalente decir: P (x > 4,5) = 1 - P ( z < 1,67). P (x < 4,5) = 1 - P ( z > 1,67).