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Probabilidad · La distribución normal o de Gauss

Función de densidad y función de distribución continuas

Te conviene dominar: Perímetros y áreas de polígonos (7.° grado de Educación Básica Integrada (1.° de liceo))
Te conviene dominar: Medidas de posición (1.° de Educación Media Superior (bachillerato))

Esperás el ómnibus en una parada de 18 de Julio. ¿Cuál es la probabilidad de que tardes exactamente 3 minutos y 0 segundos? Prácticamente cero. En cambio, ¿la de que tardes entre 2 y 4 minutos? Eso sí tiene sentido calcularlo. Con variables continuas, las probabilidades son áreas. En esta página vas a aprender a calcularlas, primero con figuras geométricas y después con la campana de Gauss.

La función de densidad

Una variable aleatoria es continua cuando puede tomar cualquier valor de un intervalo (tiempos, pesos, estaturas). No se reparte probabilidad en puntos sueltos, sino en intervalos, mediante una curva.

Función de densidad constante entre 0 y 5 con un rectángulo sombreado entre 1 y 3 0 1 3 5 área = P(1 ≤ X ≤ 3) f(x) = k (constante)

Como la probabilidad de un punto es el área de un segmento (ancho cero), vale $P(X=a)=0$. Por eso en continua da lo mismo $<$ que $\le$: $P(a

Las áreas se calculan con figuras: rectángulo $b\cdot h$, triángulo $\dfrac{b\cdot h}{2}$, trapecio $\dfrac{(B+b)\cdot h}{2}$.

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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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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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Función de distribución y mediana

Calcular un área nueva cada vez es lento. La función de distribución acumula el área una vez para todas.

Densidad triangular con el área acumulada hasta a y hasta b, cuya diferencia es el área entre a y b a b F(b) − F(a)

Cuando $f$ es a trozos, $F$ también: en cada tramo se acumula el área de lo que ya pasó (rectángulo, triángulo, trapecio) más lo que se agrega en ese tramo.

También se pueden pedir probabilidades condicionadas, con la misma fórmula de siempre, $P(A|B)=\dfrac{P(A\cap B)}{P(B)}$, calculando cada probabilidad como un área.

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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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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

Muchas variables (estaturas, pesos, errores de medida) se reparten en forma de campana. La más importante es la normal estándar $Z\sim N(0,1)$, de media $0$ y desvío $1$. Su curva es simétrica respecto de $0$ y su área total es $1$. Como no se puede calcular el área con figuras simples, se usa una tabla que da $P(Z\le z)$ para cada $z$ (con dos decimales). Se lee así: la fila da la parte entera y el primer decimal, la columna el segundo decimal.

$z$ $0$ $0{,}5$ $1$ $1{,}5$ $1{,}645$ $1{,}96$ $2$ $2{,}5$ $3$
$P(Z\le z)$ $0{,}5000$ $0{,}6915$ $0{,}8413$ $0{,}9332$ $0{,}9500$ $0{,}9750$ $0{,}9772$ $0{,}9938$ $0{,}9987$

Esta es solo una muestra; para otros valores usá la tabla completa de tu clase.

Campana de Gauss simétrica con el área a la izquierda de z sombreada 0 z P(Z ≤ z)

Con la tabla y la simetría se resuelve todo:

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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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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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Usar la tabla al revés

A veces te dan la probabilidad y buscás el valor: ¿qué $k$ cumple $P(Z\le k)=0{,}9750$? Se busca dentro de la tabla el número más cercano y se lee $k$ en la fila y columna: acá $k=1{,}96$.

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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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Tipificar: de cualquier normal a la estándar

Una variable $X\sim N(\mu,\sigma)$ cualquiera se convierte en $Z$ tipificando: se cuenta a cuántos desvíos de la media está el valor.

El porqué: restar $\mu$ centra la campana en $0$ y dividir por $\sigma$ la ajusta al desvío $1$, sin cambiar las áreas.

Para buscar un valor de $X$ a partir de una probabilidad: se halla $z$ en la tabla y se destipifica, $x=\mu+z\cdot\sigma$.

Dos usos frecuentes: el intervalo centrado en la media que contiene al $95\,\%$ es $(\mu-1{,}96\,\sigma;\ \mu+1{,}96\,\sigma)$. Y si la población tiene $N$ individuos, el número esperado dentro de un intervalo es $N\cdot P$.

Campana normal con el intervalo central entre mu menos 1,96 sigma y mu más 1,96 sigma sombreado, con 95 por ciento del área μ μ − 1,96σ μ + 1,96σ 95 %
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Los puntajes de un examen de nivel de inglés para estudiantes de bachillerato 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 bachillerato 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 1.° de bachillerato de una ciudad sigue una distribución normal con una media de $170$ cm y una desviación estándar de $8$ cm. a) ¿Qué…

La estatura de los alumnos de 1.° de bachillerato de una ciudad sigue una distribución normal con una media de $170$ cm y una desviación estándar de $8$ cm.

  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?
22 26 30 34 35 μ-2σ μ-σ μ μ+σ a) 26 ≤ x ≤ 34 b) x < 22 c) x > 35 N(30, 4) μ=30, σ=4
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Los puntajes obtenidos por los alumnos de un liceo en un 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 liceo en un 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 liceo tendría posibilidad de entrar?
  2. b) El liceo 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 $3\,200$ 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 $3\,200$ pesos y desviación típica $600$ 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 $400$ pesos?
  3. c) Si en la ciudad hay $5.000$ jóvenes, ¿cuántos de ellos se estima que gastan más de $4\,400$ 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 fabricación 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

Si no conocés la media o el desvío, pero te dan probabilidades, cada dato se convierte en una ecuación: se pasa la probabilidad a un valor $z$ con la tabla y se plantea $z=\dfrac{x-\mu}{\sigma}$.

Si te dan solo un dato (con la media conocida), hay una sola ecuación y se despeja $\sigma$. Si dos colas son iguales, la media está justo en el medio.

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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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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 intendencia necesita que los faroles de un parque funcionen durante $33$ mil horas sin sustitución, ¿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

Una binomial $B(n,p)$ con $n$ grande se parece a una campana. Se puede aproximar por $N\!\left(np;\ \sqrt{npq}\right)$ (con $q=1-p$) cuando $np\ge5$ y $nq\ge5$.

Como la binomial es discreta (valores enteros) y la normal continua, se usa la corrección de continuidad: cada entero $k$ pasa a ocupar el intervalo $(k-0{,}5;\ k+0{,}5)$.

Binomial Con la normal
$P(X=k)$ $P(k-0{,}5
$P(X\le k)$ $P(X
$P(X\ge k)$ $P(X>k-0{,}5)$
$P(a\le X\le b)$ $P(a-0{,}5

Volvé al principio: esperar el ómnibus es una variable continua, y la probabilidad de un intervalo de tiempo es el área bajo la curva de densidad entre sus extremos; con $F$ se calcula como $F(b)-F(a)$.

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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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