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5° Economía · Matemática
Probabilidad · La distribución normal o de Gauss

Función de densidad y función de distribución continuas

Te conviene dominar: Perímetros y áreas de polígonos (1° año de la Escuela Secundaria (Ciclo Básico))
Te conviene dominar: Medidas de posición (4° año de la Escuela Secundaria (Ciclo Superior))

Esperás el colectivo en la parada y sabés que pasa uno en cualquier momento de los próximos 10 minutos, sin preferencia por ningún instante. ¿Qué probabilidad hay de que tengas que esperar más de 7 minutos? No podés contar casos como con un dado: el tiempo toma infinitos valores. La respuesta es un área, y en este apartado aprendés a calcularla, primero con figuras simples y después con la curva normal.

Función de densidad: la probabilidad es un área

Una variable aleatoria es continua cuando puede tomar cualquier valor de un intervalo (tiempos, pesos, estaturas). En ese caso no se asigna probabilidad a cada valor, sino a cada intervalo, mediante una función $f(x)$.

Como el área de un solo punto es cero, $P(X = a) = 0$. Por eso en una variable continua da lo mismo escribir $<$ que $\le$.

Densidad uniforme entre 0 y 10 minutos con el área de 7 a 10 sombreada 0 7 10 0,1 área = 0,3 Espera del colectivo: f(x) = 0,1
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Se define la función de densidad de una variable aleatoria continua $X$ que representa el tiempo de espera (en minutos) para que empiece una partida en un servidor de…

Se define la función de densidad de una variable aleatoria continua $X$ que representa el tiempo de espera (en minutos) para que empiece una partida en un servidor de videojuegos:

$f(x) = \begin{cases} k & \text{si } 0 \le x \le 5 \\ 0 & \text{en el resto} \end{cases}$

  1. a) Determina el valor de la constante $k$ para que $f(x)$ sea una función de densidad válida.
  1. b) Representa gráficamente la función $f(x)$ con el valor de $k$ que has obtenido.

Puedes hacerlo en papel y enviar una foto con tu respuesta.

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Dada la siguiente función de densidad de una variable aleatoria continua $X$, que representa el tiempo de espera en minutos en la cola de una atracción de una feria…

Dada la siguiente función de densidad de una variable aleatoria continua $X$, que representa el tiempo de espera en minutos en la cola de una atracción de una feria hasta poder subir:

$$f(x) = \begin{cases} k & \text{si } 0 \le x \le 4 \\ 0 & \text{en el resto} \end{cases}$$

Calcula el valor de la constante $k$ para que el área bajo la función sea igual a $1$ y halla gráficamente la probabilidad de que un visitante espere menos de $2$ minutos.

Tiempo de Espera: Cola de la Atracción Densidad de probabilidad (variable continua X) P(X < 2) = ? Área Total = 1 Tiempo en minutos (x) Densidad f(x) 0 1 2 3 4 5 k = ? f(x) = k, 0 ≤ x ≤ 4 f(x) = 0, en el resto Condición de PDF: ∫ f(x) dx = 1 ∴ k = ? ● AVANZANDO EN LA COLA DE LA ATRACCIÓN...
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La duración de la batería de un nuevo modelo de auriculares inalámbricos sigue una distribución uniforme entre las 4 y las 10 horas. Su función de densidad es constante…

La duración de la batería de un nuevo modelo de auriculares inalámbricos sigue una distribución uniforme entre las 4 y las 10 horas. Su función de densidad es constante en ese intervalo: $f(x) = \frac{1}{6}$. Calcula la probabilidad de que la batería dure entre 5 y 8 horas, interpretándola como el área de un rectángulo.

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Volvé al principio: la espera de más de 7 minutos es el área del rectángulo de 7 a 10, de base $3$ y altura $0{,}1$, es decir $0{,}3$. Hay un 30 % de probabilidad.

Función de distribución: el área acumulada

Calcular un área distinta cada vez es lento. La función de distribución acumula el área una sola vez.

Curva de densidad con el área bajo la curva entre a y b sombreada, que equivale a F(b) menos F(a) a b F(b) − F(a) = área entre a y b

Cuando $f$ está definida por partes, el área se arma tramo a tramo con rectángulos, triángulos o trapecios. Si el gráfico es simétrico (como el triángulo con vértice en $x=2$ del ejercicio difícil), podés usar esa simetría para ahorrar cuentas.

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Se está estudiando el tiempo de reacción, en segundos, de un grupo de adolescentes ante un estímulo visual en un videojuego. La función de densidad de esta variable…

Se está estudiando el tiempo de reacción, en segundos, de un grupo de adolescentes ante un estímulo visual en un videojuego. La función de densidad de esta variable continua viene dada por la siguiente expresión:

$f(x) = \begin{cases} kx & \text{si } 0 \le x \le 2 \\ 0 & \text{en el resto} \end{cases}$

Determina:

  1. a) El valor de la constante $k$ para que $f(x)$ sea una función de densidad válida.
  2. b) La probabilidad de que un jugador elegido al azar tenga un tiempo de reacción superior a $1,5$ segundos.
  3. c) La probabilidad de que el tiempo de reacción esté comprendido exactamente entre $0,5$ y $1$ segundo.
0 0,5 1 1,5 2 2k x (s) f(x) f(x) = kx a) Área = 1 c) P(0,5 < x < 1) b) P(x > 1,5)
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El tiempo de espera, en minutos, hasta que se descarga una actualización en una consola sigue una distribución continua cuya función de densidad tiene forma de trapecio.…

El tiempo de espera, en minutos, hasta que se descarga una actualización en una consola sigue una distribución continua cuya función de densidad tiene forma de trapecio. La función está definida entre $0$ y $10$ minutos. Entre los minutos $0$ y $4$, la función es constante con un valor $h$, y entre los minutos $4$ y $10$ decrece linealmente hasta llegar a $0$.

  1. a) Calcula el valor de $h$ para que sea una función de densidad.
  2. b) Calcula la probabilidad de que la actualización tarde en descargarse menos de $6$ minutos.
  3. c) Si un usuario lleva esperando más de $4$ minutos, ¿qué probabilidad hay de que la descarga finalice antes del minuto $8$?
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Sea $f(x)$ una función definida a trozos de la siguiente forma:…

Sea $f(x)$ una función definida a trozos de la siguiente forma:

$f(x) = \begin{cases} k \cdot x & \text{si } 0 \le x < 2 \\ k \cdot (4 - x) & \text{si } 2 \le x \le 4 \\ 0 & \text{en el resto} \end{cases}$

  1. a) Determina, de forma razonada, el valor de la constante $k$ para que $f(x)$ sea una función de densidad de una variable aleatoria continua $X$.
  1. b) Una vez hallado $k$, calcula la probabilidad de que la variable tome un valor comprendido en el intervalo $[1, 3]$, es decir, $P(1 \le X \le 3)$.
  1. c) Representa gráficamente la función $f(x)$ y sombrea en el dibujo el área que corresponde a la probabilidad calculada en el apartado b).
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La mediana y las probabilidades condicionadas

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Dada la función de densidad $f(x) = \frac{1}{8}(x-1)$ definida para el intervalo $x \in [1, 5]$ y $f(x)=0$ en el resto: a) Comprueba que el área total bajo la curva es…

Dada la función de densidad $f(x) = \frac{1}{8}(x-1)$ definida para el intervalo $x \in [1, 5]$ y $f(x)=0$ en el resto:

  1. a) Comprueba que el área total bajo la curva es efectivamente $1$.
  2. b) Halla un valor $M$ (mediana) tal que $P(X \le M) = 0,5$.
  3. c) Calcula la probabilidad condicionada $P(X > 4 | X > 2)$.
1 2 3 4 5 6 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 x f(x) M Área = 0,5 Área = 0,5
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La normal estándar y su tabla

La densidad más usada es la de la campana de Gauss. Su fórmula es complicada y sus áreas no se calculan con figuras, así que se usa una tabla. La variable normal estándar $Z \sim N(0; 1)$ tiene media $0$ y desvío estándar $1$. La tabla da $P(Z \le z)$ para cada $z$ (con dos decimales).

$z$ 0,00 0,45 0,62 0,84 1,00 1,15 1,20 1,42 1,52 1,96 2,00
$P(Z \le z)$ 0,5000 0,6736 0,7324 0,7995 0,8413 0,8749 0,8849 0,9222 0,9357 0,9750 0,9772

La tabla solo trae $z \ge 0$. Para el resto se usan dos hechos:

Campana normal estándar con las colas simétricas menores que menos z y mayores que z sombreadas 0 −z z Las dos colas tienen el mismo área
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Dada una distribución normal estándar $Z \sim N(0, 1)$, utiliza la tabla de probabilidades para hallar los siguientes valores de forma directa: a) $P(Z \le 0,45)$ b)…

Dada una distribución normal estándar $Z \sim N(0, 1)$, utiliza la tabla de probabilidades para hallar los siguientes valores de forma directa:

  • a) $P(Z \le 0,45)$

  • b) $P(Z \le 1,2)$

  • c) $P(Z \le 2,38)$

0 k P(Z ≤ k) Z ~ N(0, 1)
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En una variable $Z \sim N(0, 1)$, aplica las propiedades de la curva normal (simetría y área total) para calcular las siguientes probabilidades: a) $P(Z > 1,52)$ b)…

En una variable $Z \sim N(0, 1)$, aplica las propiedades de la curva normal (simetría y área total) para calcular las siguientes probabilidades:

  • a) $P(Z > 1,52)$

  • b) $P(Z < -0,84)$

  • c) $P(Z \ge -1,15)$

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Calcula la probabilidad de que la variable normal estándar $Z$ tome un valor comprendido en el intervalo $(0,62 \le Z \le 1,96)$. Recuerda que para calcular el área de…

Calcula la probabilidad de que la variable normal estándar $Z$ tome un valor comprendido en el intervalo $(0,62 \le Z \le 1,96)$. Recuerda que para calcular el área de un intervalo debes restar las áreas acumuladas: $P(a \le Z \le b) = P(Z \le b) - P(Z \le a)$.

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Usar la tabla al revés

A veces te dan la probabilidad y te piden el valor $k$ (un percentil). Se busca la probabilidad dentro de la tabla y se lee el $z$ de los bordes.

Valores que conviene recordar: $P(Z \le 1) = 0{,}8413$, $P(Z \le 2) = 0{,}9772$, $P(Z \le 1{,}96) = 0{,}9750$ y $P(Z \le 0) = 0{,}5$. El intervalo $(-1{,}96; 1{,}96)$ encierra el $95\,\%$ del área.

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Utiliza la tabla de la distribución $N(0, 1)$ en sentido inverso para encontrar el valor de la constante $k$ en los siguientes casos: a) $P(Z \le k) = 0,8413$ b)…

Utiliza la tabla de la distribución $N(0, 1)$ en sentido inverso para encontrar el valor de la constante $k$ en los siguientes casos:

  • a) $P(Z \le k) = 0,8413$

  • b) $P(Z \le k) = 0,9750$

  • c) $P(Z \le k) = 0,5000$

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Dada una variable aleatoria $Z$ que sigue una distribución normal estándar $N(0, 1)$, utiliza las propiedades de simetría y el área total para calcular las siguientes…

Dada una variable aleatoria $Z$ que sigue una distribución normal estándar $N(0, 1)$, utiliza las propiedades de simetría y el área total para calcular las siguientes probabilidades:

  1. a) $P(Z < 1,42)$
  2. b) $P(Z > -0,75)$
  3. c) $P(1,12 < Z < 2,05)$
  4. d) $P(-1,5 < Z < 1,5)$
  5. e) Halla el valor de $k$ tal que $P(Z < k) = 0,8830$
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Tipificar: de $N(\mu; \sigma)$ a $N(0; 1)$

Las variables reales (puntajes, pesos, tiempos) tienen otra media y otro desvío. Para usar la tabla se las convierte en una $Z$.

Campana normal con media 75 y los valores 67 y 83 a un desvío estándar de la media 67 z = −1 75 z = 0 83 z = 1
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Los puntajes de un examen de nivel de inglés para estudiantes de secundaria siguen una distribución normal de media $\mu = 75$ y desviación estándar $\sigma = 8$.…

Los puntajes de un examen de nivel de inglés para estudiantes de secundaria siguen una distribución normal de media $\mu = 75$ y desviación estándar $\sigma = 8$. Tipificá los siguientes valores de la variable $X$ para encontrar su valor correspondiente en $Z$:

  • a) Un puntaje de $83$.

  • b) Un puntaje de $67$.

  • c) Un puntaje de $75$.

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El peso de las bolsas de papas fritas producidas por una máquina sigue una distribución $N(150, 5)$ gramos. Calculá la probabilidad de que una bolsa elegida al azar pese…

El peso de las bolsas de papas fritas producidas por una máquina sigue una distribución $N(150, 5)$ gramos. Calculá la probabilidad de que una bolsa elegida al azar pese menos de $160$ gramos. Para eso, tipificá primero la variable y buscá el resultado en la tabla.

σ=5 P(X < 160) = P(Z < 2) X (g) 140 145 150 155 160 165 Z −2 −1 0 1 2 3
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La estatura de los alumnos de 1º de Bachillerato de una ciudad sigue una distribución normal con una media de $170$ cm y una desviación típica de $8$ cm. a) ¿Qué…

La estatura de los alumnos de 1º de Bachillerato de una ciudad sigue una distribución normal con una media de $170$ cm y una desviación típica de $8$ cm.

Distribución normal de la estatura N(170, 8) con las regiones de probabilidad del ejercicio X ~ N(170, 8) μ = 170 cm, σ = 8 cm Estatura (cm) 154 162 170 μ (media) 178 180 a) 162 ≤ X ≤ 178 (? %) b) X < 154 P(X < 154) = ? c) X > 180 P(X > 180) = ?
  1. a) ¿Qué porcentaje de alumnos mide entre $162$ y $178$ cm?
  2. b) Si una selección deportiva exige una estatura mínima de $154$ cm, ¿qué probabilidad hay de que un alumno elegido al azar no cumpla ese requisito?
  3. c) ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno mida más de $180$ cm?
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Problemas con la normal

El procedimiento es siempre el mismo: dibujá la campana, sombreá el área pedida, tipificá y usá la tabla. Para pasar de un porcentaje a un número de personas, multiplicá por el total.

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Los puntajes obtenidos por los alumnos de un colegio en el examen de ingreso a la universidad siguen una distribución normal $N(6,8 ; 1,2)$. a) Si para acceder a una…

Los puntajes obtenidos por los alumnos de un colegio en el examen de ingreso a la universidad siguen una distribución normal $N(6,8 ; 1,2)$.

  1. a) Si para acceder a una carrera muy demandada se exige un puntaje superior a $8,5$, ¿qué porcentaje de alumnos del colegio tendría opción de entrar?
  2. b) El colegio decide otorgar una mención de honor al $5 \%$ de los alumnos con mejores notas. ¿A partir de qué puntaje se recibe dicha mención?
  3. c) ¿Qué probabilidad hay de que un alumno tenga una nota inferior a $5$?
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En un estudio sobre el gasto mensual en ocio de los jóvenes de una ciudad, se ha determinado que sigue una distribución normal con media $80\,000$ pesos y desviación…

En un estudio sobre el gasto mensual en ocio de los jóvenes de una ciudad, se ha determinado que sigue una distribución normal con media $80\,000$ pesos y desviación típica $15\,000$ pesos.

  1. a) Calcula el intervalo centrado en la media que comprende al $95 \%$ de los jóvenes.
  2. b) Si seleccionamos a un joven al azar, ¿cuál es la probabilidad de que su gasto mensual no se aleje de la media más de $10\,000$ pesos?
  3. c) Si en la ciudad hay $5.000$ jóvenes, ¿cuántos de ellos se estima que gastan más de $110\,000$ pesos al mes?
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Un agricultor clasifica las naranjas de su cosecha por su diámetro. El diámetro sigue una distribución normal $N(8 ; 0,6)$ en centímetros. a) Las naranjas con un…

Un agricultor clasifica las naranjas de su cosecha por su diámetro. El diámetro sigue una distribución normal $N(8 ; 0,6)$ en centímetros.

  1. a) Las naranjas con un diámetro inferior a $7$ cm se destinan a la elaboración de jugo. ¿Qué probabilidad tiene una naranja de terminar en la fábrica de jugo?
  2. b) Las naranjas "Extra" son aquellas cuyo diámetro está entre $8,5$ y $9,5$ cm. ¿Qué porcentaje de la cosecha se etiqueta como "Extra"?
  3. c) Si el agricultor quiere separar el $10 \%$ de las naranjas más grandes para una exportación de lujo, ¿cuál debe ser el diámetro mínimo de estas naranjas?
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Hallar $\mu$ y $\sigma$ a partir de probabilidades

A veces no se conocen la media o el desvío, sino datos de la distribución. Se tipifica al revés: se pasa cada probabilidad a un valor $z$ con la tabla y se plantea una ecuación para cada dato.

Cuando solo falta una incógnita, alcanza con una ecuación. Por ejemplo, si se sabe que solo el $10\,\%$ supera cierto valor, buscás $z$ con $P(Z \le z) = 0{,}90$ (aprox. $z = 1{,}28$) y despejás $\sigma$ de $x = \mu + z\sigma$.

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Una empresa de mensajería ha analizado el peso de los paquetes que envía diariamente. Se ha comprobado que el peso sigue una distribución normal. Sabemos que el…

Una empresa de mensajería ha analizado el peso de los paquetes que envía diariamente. Se ha comprobado que el peso sigue una distribución normal. Sabemos que el $15,87 \%$ de los paquetes pesan menos de $2$ kg y que el $2,28 \%$ de los paquetes pesan más de $8$ kg.

  1. a) Determina la media y la desviación típica del peso de los paquetes.
  2. b) ¿Cuál es la probabilidad de que un paquete elegido al azar pese entre $3$ y $6$ kg?
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El tiempo de uso diario de una aplicación de mapas en el celular de los repartidores de una ciudad sigue una distribución normal $N(\mu, \sigma)$. Se sabe que el…

El tiempo de uso diario de una aplicación de mapas en el celular de los repartidores de una ciudad sigue una distribución normal $N(\mu, \sigma)$. Se sabe que el $15,87 \%$ de los repartidores la utiliza menos de $40$ minutos al día, mientras que el $2,28 \%$ la utiliza más de $80$ minutos. Calculá los parámetros $\mu$ y $\sigma$ de esta distribución. ¿Cuál es la probabilidad de que un repartidor elegido al azar use la aplicación entre $50$ y $70$ minutos?

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En un certamen de jóvenes talentos musicales, las puntuaciones siguen una distribución normal de media $72$ puntos. Se sabe que para obtener una "Mención de Honor" se…

En un certamen de jóvenes talentos musicales, las puntuaciones siguen una distribución normal de media $72$ puntos. Se sabe que para obtener una "Mención de Honor" se requiere una puntuación tal que solo el $10 \%$ de los participantes la alcance. Si la puntuación mínima para recibir dicha mención es de $84,8$ puntos, ¿cuál es la desviación típica de las puntuaciones? Si se presentan $500$ participantes, ¿cuántos se espera que tengan una puntuación inferior a $60$ puntos?

Puntuación σ = ? 60 x₂ 72 μ 84,8 x₁ ? % n = ? 10% N(72, σ) Total: 500 part.
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Más práctica con parámetros y márgenes

Los problemas siguientes combinan lo anterior: igualar probabilidades por simetría (si $P(X > 34) = P(X < 26)$, la media es $30$), calcular porcentajes rechazados con dos colas, correr la media de una máquina y hallar intervalos simétricos con el $95\,\%$.

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La duración de las lámparas LED de un modelo sigue una distribución normal con una media de $30$ mil horas. Si se conoce que la probabilidad de que una lámpara dure más…

La duración de las lámparas LED de un modelo sigue una distribución normal con una media de $30$ mil horas. Si se conoce que la probabilidad de que una lámpara dure más de $34$ mil horas es la misma que la probabilidad de que dure menos de $26$ mil horas, y ambas valen $0,1587$, calculá la varianza de la distribución. Si una municipalidad necesita que los faroles de un parque funcionen durante $33$ mil horas sin reemplazo, ¿qué probabilidad tiene de que una lámpara se queme antes de alcanzar ese tiempo?

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Se ha comprobado que el peso de los paquetes de café de $500$ gramos que salen de una envasadora sigue una distribución normal $N(505, 10)$. El control de calidad…

Se ha comprobado que el peso de los paquetes de café de $500$ gramos que salen de una envasadora sigue una distribución normal $N(505, 10)$. El control de calidad rechaza aquellos paquetes que pesen menos de $490$ gramos o más de $525$ gramos.

  1. a) ¿Qué porcentaje de paquetes es rechazado por la fábrica?
  2. b) Si el encargado decide ajustar la máquina para que el peso medio sea $\mu$, pero manteniendo la desviación típica $\sigma = 10$, ¿qué valor debería tener $\mu$ para que el riesgo de que un paquete pese menos de $500$ gramos sea solo del $2,5 \%$?
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En una plataforma de streaming, el tiempo que los usuarios ven una serie antes de abandonarla sigue una distribución normal. Se sabe que el tiempo medio es de $45$…

En una plataforma de streaming, el tiempo que los usuarios ven una serie antes de abandonarla sigue una distribución normal. Se sabe que el tiempo medio es de $45$ minutos. Si el $25 \%$ de los usuarios ven más de $60$ minutos, calcula la desviación típica. Determina el intervalo simétrico respecto a la media $(45 - d, 45 + d)$ que contenga al $95 \%$ de los tiempos de visualización de los usuarios.

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Aproximar una binomial con la normal

Contar con la binomial es muy trabajoso cuando $n$ es grande. En esos casos la binomial se parece mucho a una campana.

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Una empresa de fabricación de componentes electrónicos afirma que el $4 \%$ de sus pantallas táctiles presentan algún micro-defecto de fábrica. Si un centro educativo…

Una empresa de fabricación de componentes electrónicos afirma que el $4 \%$ de sus pantallas táctiles presentan algún micro-defecto de fábrica. Si un centro educativo adquiere un lote de $250$ pantallas para sus aulas, calcula la probabilidad de que:

  1. a) Haya exactamente $12$ pantallas defectuosas.
  2. b) Haya entre $8$ y $15$ pantallas defectuosas (ambos inclusive).

Nota: Justifica si es posible realizar una aproximación de la distribución binomial a la normal y aplica la corrección de continuidad de Yates.

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Resumen

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