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Probabilidad · La distribución normal o de Gauss

Aproximación de la binomial mediante la normal

Te conviene dominar: Media y varianza (1er año de preparatoria (semestres 1 y 2))

Una fábrica de Querétaro produce 600 piezas al día y el $5\,\%$ sale defectuoso: ¿cuál es la probabilidad de que haya entre $25$ y $35$ piezas defectuosas? Es una binomial $B(600,\ 0.05)$, pero sumar a mano cada caso con $\binom{600}{k}$ sería una locura. Cuando $n$ es grande, la binomial se puede aproximar por una normal y el problema se resuelve con la tabla que ya conoces.

Por qué aproximar una binomial por una normal

Cuando $n$ crece, el histograma de una binomial $B(n, p)$ se parece cada vez más a una campana de Gauss: las barras se vuelven angostas y su contorno dibuja la misma forma simétrica que la normal.

Histograma de una distribución binomial aproximado por la curva continua en campana de la distribución normal. B(n, p) con n grande ≈ campana de N(np, √(npq))
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Un lanzador de tiros libres de básquetbol tiene una probabilidad de acierto de $p = 0.8$. Si realiza $n = 100$ lanzamientos, queremos saber si podemos aproximar la…

Un lanzador de tiros libres de básquetbol tiene una probabilidad de acierto de $p = 0.8$. Si realiza $n = 100$ lanzamientos, queremos saber si podemos aproximar la variable binomial $X$ (número de aciertos) por una distribución normal.

  1. a) Comprueba si se cumplen las condiciones $n \times p \ge 5$ y $n \times q \ge 5$.
  2. b) En caso afirmativo, indica cuáles serían los parámetros $\mu$ y $\sigma$ de la nueva distribución normal $X'$.
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Condiciones y parámetros de la aproximación

No siempre se puede aproximar: si $p$ está muy cerca de $0$ o de $1$ y $n$ no es muy grande, el histograma queda muy asimétrico y la campana no se ajusta bien.

Diagrama que muestra que, si se cumplen np mayor o igual que 5 y nq mayor o igual que 5, la binomial se aproxima por una normal. X ≡ B(n, p) X' ≡ N(np, √(npq)) condición: np ≥ 5 y nq ≥ 5 si no se cumple, NO se aproxima: se usa la binomial directamente
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Se lanza una moneda equilibrada ($p = 0.5$) al aire $400$ veces. Calcula la probabilidad de obtener menos de $190$ caras utilizando la aproximación de la binomial a la…

Se lanza una moneda equilibrada ($p = 0.5$) al aire $400$ veces. Calcula la probabilidad de obtener menos de $190$ caras utilizando la aproximación de la binomial a la normal (sin aplicar todavía la corrección de continuidad).

Paso 1: Calcula la media $\mu$ y la desviación típica $\sigma$.

Paso 2: Tipifica el valor $X = 190$ y busca en la tabla.

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La corrección de continuidad

La binomial solo toma valores enteros ($0, 1, 2, \dots$), pero la normal es continua: en la normal, $P[X' = 65]$ valdría $0$ (el área de una sola línea es nula). Por eso, antes de tipificar, cada entero $k$ se «ensancha» al intervalo $[k - 0.5,\ k + 0.5]$. Esta es la corrección de continuidad (de Yates).

Corrección de continuidad: la barra del entero k se ensancha al intervalo continuo de k menos 0.5 a k más 0.5. la barra entera de la binomial se convierte en este tramo continuo [k − 0.5, k + 0.5] k k − 0.5 k + 0.5
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En una plataforma de streaming, el $15\%$ de los usuarios cancela su suscripción antes de terminar el mes de prueba. Si este mes se han apuntado $400$ nuevos usuarios,…

En una plataforma de streaming, el $15\%$ de los usuarios cancela su suscripción antes de terminar el mes de prueba. Si este mes se han apuntado $400$ nuevos usuarios, calcula, utilizando la aproximación normal con corrección de continuidad, la probabilidad de que se den de baja exactamente $65$ usuarios.

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Resolver problemas completos: «menos de», «más de», «entre»

El procedimiento completo encadena todo lo anterior.

Campana normal con μ = 42 y σ ≈ 5.22, con el área sombreada bajo la curva entre 39.5 y 50.5, que corresponde a la probabilidad pedida en el ejemplo de reciclaje. Reciclaje: p = 0.35, n = 120. ¿P[40 ≤ X ≤ 50]? 39.5 42 50.5 P[39.5 ≤ X' ≤ 50.5], μ = 42, σ ≈ 5.22
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Un estudio sobre hábitos de reciclaje afirma que el $35\%$ de los hogares de una ciudad separa correctamente el plástico. Si se selecciona una muestra aleatoria de $120$…

Un estudio sobre hábitos de reciclaje afirma que el $35\%$ de los hogares de una ciudad separa correctamente el plástico. Si se selecciona una muestra aleatoria de $120$ hogares:

  1. a) Justifica por qué se puede aproximar este experimento por una distribución normal.
  2. b) Calcula la probabilidad de que, en esa muestra, separen el plástico entre $40$ y $50$ hogares (ambos inclusive).
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Se ha realizado una encuesta sobre hábitos deportivos y se sabe que el $30\%$ de los adolescentes mexicanos practica algún deporte de equipo federado. Si seleccionamos…

Se ha realizado una encuesta sobre hábitos deportivos y se sabe que el $30\%$ de los adolescentes mexicanos practica algún deporte de equipo federado. Si seleccionamos una muestra aleatoria de $200$ adolescentes:

  1. a) Justifica si es posible aproximar la distribución de la variable "número de adolescentes que practican un deporte de equipo federado" mediante una distribución normal.
  2. b) Utilizando dicha aproximación (con la corrección de continuidad de Yates), calcula la probabilidad de que más de $70$ adolescentes de la muestra practiquen un deporte de equipo federado.
μ = 60 x' = 70.5 40 50 60 70 80 Adolescentes (X) B(200, 0.3) ≈ N(60, 6.48) P(X > 70) = P(X ≥ 71) Yates: P(X' ≥ 70.5)
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Un estudio sobre hábitos de lectura en adolescentes revela que el 70 % de los jóvenes de entre 15 y 16 años prefiere el formato digital sobre el papel. Si seleccionamos…

Un estudio sobre hábitos de lectura en adolescentes revela que el 70 % de los jóvenes de entre 15 y 16 años prefiere el formato digital sobre el papel. Si seleccionamos una muestra aleatoria de 400 adolescentes:

  1. a) Justifica si es posible aproximar la distribución de la variable "número de adolescentes que prefieren el formato digital" mediante una distribución normal.
  2. b) Calcula, utilizando la aproximación anterior y realizando la corrección de continuidad, la probabilidad de que prefieran el formato digital entre 270 y 290 adolescentes (ambos inclusive).
HÁBITOS DE LECTURA EN ADOLESCENTES p = 0.70 (Digital) q = ? (Papel) Muestra aleatoria: n = 400 a) ¿Es posible aproximar a la Normal? n · p = ? (≥ 5) n · q = ? (≥ 5) X ~ B(400, 0.7) ➔ N(μ = ?, σ = ?) b) Probabilidad con corrección por continuidad Tipificación: Z = (X - μ) / σ μ = ? σ = ? 270 290 269.5 290.5 P ( 269.5 ≤ X' ≤ 290.5 ) = ?
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Se lanza una moneda trucada 500 veces, en la que la probabilidad de obtener cara es de 0,4. Calcula la probabilidad de obtener: a) Exactamente 200 caras. b) Más de 215…

Se lanza una moneda trucada 500 veces, en la que la probabilidad de obtener cara es de 0,4. Calcula la probabilidad de obtener:

  1. a) Exactamente 200 caras.
  2. b) Más de 215 caras.
  3. c) Menos de 185 caras.

Nota: Utiliza la aproximación a la normal con la corrección de continuidad de Yates.

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Problemas más exigentes: intervalos típicos y percentiles

Algunos problemas combinan la aproximación con la regla $\mu \pm 2\sigma$ o con un percentil (el valor que deja una probabilidad dada a un lado).

Campana de Gauss con la región central entre np menos 2σ y np más 2σ, que abarca aproximadamente el 95 % de los resultados esperados. np − 2σ np np + 2σ
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El 5 % de las piezas fabricadas por una máquina de alta precisión resultan defectuosas. Si se empaquetan en cajas de 200 unidades, calcula la probabilidad de que en una…

El 5 % de las piezas fabricadas por una máquina de alta precisión resultan defectuosas. Si se empaquetan en cajas de 200 unidades, calcula la probabilidad de que en una caja:

  1. a) Haya exactamente 10 piezas defectuosas.
  2. b) Haya más de 15 piezas defectuosas.
  3. c) El número de piezas defectuosas sea menor o igual a 5.

Argumenta si los resultados serían significativamente distintos si no se aplicara la corrección de continuidad.

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En un examen de tipo test con 100 preguntas, cada una con 4 opciones de respuesta (solo una correcta), un alumno contesta a todas las preguntas al azar. Sea $X$ el…

En un examen de tipo test con 100 preguntas, cada una con 4 opciones de respuesta (solo una correcta), un alumno contesta a todas las preguntas al azar. Sea $X$ el número de preguntas que acierta. Puedes aproximar la distribución de $X$ por una normal con la misma media y la misma desviación típica.

  1. a) ¿Cuál es la probabilidad de que acierte más de 30 preguntas?
  2. b) Si para aprobar el examen se necesita obtener al menos 40 aciertos, ¿cuál es la probabilidad de que el alumno apruebe por puro azar?
  3. c) Calcula el intervalo $(np - 2\sigma,\ np + 2\sigma)$, donde $n$ es el número de preguntas, $p$ la probabilidad de acertar una pregunta al azar y $\sigma=\sqrt{np(1-p)}$ la desviación típica de $X$. Interpreta su significado en este contexto.
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Una cadena de gimnasios sabe que el 20 % de sus clientes inscritos no acude nunca a las instalaciones. Si en un gimnasio concreto hay 600 inscritos: a) Calcula la…

Una cadena de gimnasios sabe que el 20 % de sus clientes inscritos no acude nunca a las instalaciones. Si en un gimnasio concreto hay 600 inscritos:

  1. a) Calcula la probabilidad de que el número de clientes que nunca acuden esté entre 110 y 135 inclusive.
  2. b) Si el gimnasio decide lanzar una campaña de motivación para estos clientes si el número de "inactivos" supera los 140, ¿qué probabilidad hay de que tengan que lanzar dicha campaña?
  3. c) ¿Cuál es el número máximo de clientes inactivos que se espera encontrar con una probabilidad del 90 %?
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En una red social de microblogging, la probabilidad de que un mensaje publicado se convierta en "viral" (más de $10,000$ compartidos) es de $0.004$. Un analista de datos…

En una red social de microblogging, la probabilidad de que un mensaje publicado se convierta en "viral" (más de $10,000$ compartidos) es de $0.004$. Un analista de datos estudia una muestra aleatoria de $2,500$ mensajes publicados en un día.

Utilizando la aproximación de la distribución binomial a la normal (con la corrección de continuidad correspondiente), calcula la probabilidad de que en esa muestra:

  1. a) Haya exactamente $12$ mensajes virales.
  2. b) Haya entre $8$ y $15$ mensajes virales (ambos inclusive).
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Vuelve al principio: para la fábrica, $B(600, 0.05)$ da $\mu = 30$ y $\sigma = \sqrt{28.5} \approx 5.34$. Con la corrección, $P[25 \leq X \leq 35] \to P[24.5 \leq X' \leq 35.5] = P[-1.03 \leq Z \leq 1.03] = 2(0.8485) - 1 = 0.6970$, es decir, cerca de $69.7\,\%$.

Resumen

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