martes, 6 de octubre de 2020

COLECCIÓN DE EXÁMENES DE SELECTIVIDAD

Estadística II · Distribuciones de probabilidad

Estadística II · 2.º Bachillerato

Temas 2 y 3 · Distribuciones de probabilidad

Distribuciones de variable discreta y continua: binomial, Poisson, normal y aproximación binomial-normal.

I. Distribuciones aleatorias de variable discreta

1. Variables aleatorias discretas

1.1. Introducción

Una variable aleatoria X es una función que asigna a cada suceso elemental del espacio muestral E un número real.

X: E → ℝ
Ejemplos de variables aleatorias
  1. Resultado al lanzar un dado.
  2. Número de caras al lanzar tres veces una moneda.
  3. Número de llamadas que recibe un profesor en una tarde.
  4. Peso de una manzana.
  5. Tiempo que tarda un autobús en llegar a la parada.
Discreta
toma valores aislados: número de hijos, coches que pasan, aciertos…
Continua
puede tomar cualquier valor de un intervalo: peso, tiempo, distancia…
x₁x₂x₃x₄x₅

1.2. Función de probabilidad

En una variable discreta, la función de probabilidad asigna a cada valor xi su probabilidad pi.

pi = P(X = xi)    y    Σpi = 1

1.3. Parámetros de una distribución discreta

μ = E(X) = Σ pixi
σ² = Σ pixi2 − μ²    ;    σ = √σ²
Ejemplo 1 · Dado equilibrado

Para X = resultado al lanzar un dado, E={1,2,3,4,5,6} y P(X=x)=1/6.

E(X)=1·1/6+2·1/6+…+6·1/6=3,5
σ²=1²·1/6+…+6²·1/6−3,5²=35/12
Ejemplo 2 · Número de hijos

P(X=0)=0,2; P(X=1)=0,4; P(X=2)=0,3; P(X=3)=0,1.

μ=0·0,2+1·0,4+2·0,3+3·0,1=1,3
σ²=0²·0,2+1²·0,4+2²·0,3+3²·0,1−1,3²=0,81

Problemas propuestos · distribuciones discretas

Problemas propuestos I
Ejercicio 1Ejercicio 1 de la colección

Una variable aleatoria discreta, X, se distribuye como se indica en la siguiente tabla
X 1 2 3 4 5
P(X = k) 0,2 0,3 0,25 m 0,15
a) Halla el valor de m
b) Calcula la media y la desviación típica de la variable

Ejercicio 2Ejercicio 2 de la colección

La función de probabilidad de una variable aleatoria discreta X es:
X 0 1 2 3 4 5
P(X = k) 0,01 0,2 m n 0,1 0,09
Calcula 𝑚 y 𝑛 si la media de 𝑋 es 2,45.

Ejercicio 3Ejercicio 3 de la colección

Un dado trucado tiene la distribución de probabilidad de la tabla. Halla el valor que
falta y la media y la desviación típica.
X= Puntuación 1 2 4 5 6
P(X = k) 0,1 0,12 0,2 0,3 0,15

Ejercicio 4Ejercicio 4 de la colección

Encuentra la media, la varianza y la desviación típica de las siguientes variables:
a) Número de caras al tirar dos monedas equilibradas
b) Puntuación obtenida al tirar un dado
c) Suma de las puntuaciones al tirar dos dados

Ejercicio 5Ejercicio 5 de la colección

Sea la variable aleatoria 𝑋 que cuenta el número de bolas blancas al sacar dos bolas,
sin reemplazamiento, de una urna con tres bolas blancas y dos rojas. Calcula su
función de probabilidad y su esperanza.

Ejercicio 6Ejercicio 6 de la colección

En una urna hay diez bolas numeradas con los números 1,1,2,3,3,3,4,5,5,6. Sacamos
una bola y anotamos el resultado. Elabora la distribución de probabilidad y calcula la
media y la desviación típica.

Ejercicio 7Ejercicio 7 de la colección

Extraemos, con reemplazamiento, dos cartas de una baraja y anotamos el número
de ASES.
a) ¿Cuáles son los posibles resultados?
b) ¿Cuál es la distribución de probabilidad?
c) Calcula la media y la desviación típica

Ejercicio 8Ejercicio 8 de la colección

La distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta viene dada por
esta tabla:
X𝑋 0 1 2 3 4
P(X = k) 0,1 a b c 0,2
Sabemos que 𝑃[𝑋 ≤ 2] = 0,7 y 𝑃[𝑋 ≥ 2] = 0,75. Halla los valores de 𝑎, 𝑏 y 𝑐 y calcula
la media y la varianza.

2. Distribución binomial

2.1. Definiciones previas

Factorial: n! = n(n−1)(n−2)…3·2·1, con 0!=1.

C(n,k) = n! / [k!(n−k)!]

2.2. Distribución binomial

Se utiliza cuando se repite n veces un experimento independiente con dos resultados posibles y probabilidad de éxito constante p.

X ~ B(n,p)
P(X=k)=C(n,k)·pk·(1−p)n−k
μ=np    ;    σ=√[np(1−p)]
Ejemplo · Lanzamientos de un dado

Se lanza un dado 8 veces. Para contar cuántas veces aparece un 5: n=8, p=1/6.

P(X=3)=C(8,3)(1/6)³(5/6)⁵
E(X)=8·1/6=1,33…

Problemas propuestos · binomial

Problemas propuestos II
Ejercicio 1Ejercicio 9 de la colección

Un jugador de baloncesto tiene una probabilidad de 0.8 de encestar un tiro libre. Si
en un partido lanza 6 tiros libres, halla la probabilidad de que enceste:
a) Exactamente 4 tiros libres
b) Al menos 4 tiros libres
c) Ninguno de ellos
d) Alguno de ellos

Ejercicio 2Ejercicio 10 de la colección

Se ha desarrollado una variedad de soja con una tasa de germinación del 90%. Se
plantan diez de estas semillas en suelos de igual composición. Calcula la probabilidad
de que:
a) Germinen 9 semillas
b) Germinen entre 8 y 10 semillas
c) Germinen como máximo 8 semillas

Ejercicio 3Ejercicio 11 de la colección

Un prestigioso Instituto de Investigación envía invitaciones para una conferencia y
se sabe que generalmente asisten un 60% de los invitados. Si se eligen al azar 15
invitados, calcula la probabilidad de que:
a) Asistan todos a la conferencia
b) Ninguno de ellos asista a la conferencia
c) A lo sumo 1 acuda a la conferencia
d) Al menos asista 1 invitado.

Ejercicio 4Ejercicio 12 de la colección

En un laboratorio de análisis clínicos saben que el 98% de las pruebas de diabetes
que realizan resultan negativas. Si han recibido 10 muestras para analizar:
a) Determina la probabilidad de que haya dos personas a las que la prueba les dé
resultado positivo
b) ¿Cuál es la probabilidad de que la prueba resulte positiva a más de una persona?

Ejercicio 5Ejercicio 13 de la colección

Se sabe que la probabilidad de que un dardo impacte en una diana es 0,4. Si se lanzan
9 dardos, determina:
a) Qué tipo de distribución sigue la variable aleatoria que cuenta el número de
dardos que dan en la diana.
b) La media y la desviación típica de esta distribución.
c) La probabilidad de que al menos 5 dardos impacten en la diana.

Ejercicio 6Ejercicio 14 de la colección

La probabilidad de que un individuo elegido al azar tenga problemas dermatológicos
es de 0,15. Dada una muestra de 50 personas,
a) ¿cuál es la probabilidad de que ninguna tenga problemas dermatológicos?
b) ¿cuál es la probabilidad de que al menos cuatro tengan problemas
dermatológicos?

Ejercicio 7Ejercicio 15 de la colección

La probabilidad de dar en el blanco de una diana es de 2/5. Consideramos la variable
L
aleatoria 𝑋 = "número de blancos conseguidos en 8 tiradas"
a) ¿Qué tipo de distribución sigue la variable aleatoria 𝑋?
b) Calcula la media y la desviación típica de 𝑋
c) ¿Cuál es la probabilidad de acertar más de tres veces en el blanco?

Ejercicio 8Ejercicio 16 de la colección

En un laboratorio de análisis clínicos, el 5% de las muestras que llegan no cumplen las
condiciones requeridas para obtener resultados concluyentes en el análisis. Si se
eligen 5 muestras, calcula:
a) La probabilidad de que de todas las muestras se puedan obtener resultados
concluyentes.
b) La probabilidad de que de al menos dos no se obtengan resultados concluyentes.
c) La media y la desviación típica de la distribución.

Ejercicio 9Ejercicio 17 de la colección

En un centro de fertilidad, cada intento de inseminación in vitro para cualquier pareja
tiene un porcentaje de éxito del 30 %. Esta semana han acudido 10 parejas para
realizar el tratamiento. Nos preguntamos por el número de ellas que consiguen tener
hijos.
a) ¿De qué tipo de distribución se trata? Calcular su media y su desviación.
b) ¿Qué probabilidad hay de que ninguna pareja conciba? ¿y de que alguna conciba?

Ejercicio 10Ejercicio 18 de la colección

Un examen tipo test tiene 10 preguntas con cuatro respuestas cada una. Si un alumno
responde aleatoriamente y hace falta un 6 para aprobar, ¿cuál es la probabilidad de
que apruebe?

Ejercicio 11Ejercicio 19 de la colección

Todos los jugadores de un equipo de fútbol A tienen la misma probabilidad de marcar
un penalti, 0.85. Al final del partido, en la tanda de penaltis, cada equipo tira cinco,
y sabemos que el equipo contrario B ha marcado tres:
a) ¿Cuál es la probabilidad de que haya ganado el equipo A tras estos cinco
lanzamientos? ¿Y el B?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que queden empatados y haya que lanzar un sexto
penalti?
c) Calcula la probabilidad de que el equipo A falle todos los penaltis. Halla también
la de que los meta todos.

Ejercicio 12Ejercicio 20 de la colección

La probabilidad de que un pez de una determinada especie sobreviva más de 6 meses
es del 20 %. Si en un acuario tenemos 15 peces de esta especie nacidos este mes,
halla la probabilidad de que al menos 2 de ellos sigan vivos dentro de 6 meses.

Ejercicio 13Ejercicio 21 de la colección

Una fábrica de baterías para móviles ha detectado que una de sus máquinas produce
un 10 % de baterías defectuosas. Si se han seleccionado al azar y de forma
independiente 6 baterías:
a) Calcula la probabilidad de que exactamente cuatro baterías sean defectuosas.
¿Cuál es la probabilidad de que como máximo la mitad sean defectuosas?
b) ¿Qué es más probable que ninguna sea defectuosa o que lo sean las seis?

Ejercicio 14Ejercicio 22 de la colección

La probabilidad de que un coche de carreras sufra un reventón en un neumático
durante una competición es de 0.04. En una competición en la que participan 10
coches:
a) ¿Cuál es la probabilidad de que se produzcan 2 reventones?
b) Se afirma que existe como mucho un 1% de posibilidades de que ocurran más de
2 reventones durante la carrera. ¿Es cierta esta afirmación? Justifícalo.

Ejercicio 15Ejercicio 23 de la colección

El 30% de un determinado pueblo ve un concurso que hay en televisión. Desde el
concurso se llama por teléfono a 10 personas del pueblo elegidas al azar. Calcular la
probabilidad de que, entre las 10 personas, estuvieran viendo el programa:
a) Más de ocho personas
b) Alguna de las diez personas
c) Calcula la media y desviación típica

Ejercicio 16Ejercicio 24 de la colección

Una empresa de marketing ha lanzado una campaña publicitaria para promocionar un
nuevo servicio de energía solar para hogares. Según estudios previos, se estima que
el 20% de las personas que ven el anuncio terminan contratando el servicio. Para
analizar más en profundidad la efectividad de la campaña, seleccionan aleatoriamente
a 20 personas que han visto el anuncio.
a) Calcula la probabilidad de que exactamente 10 personas contraten el servicio.
b) Determina la probabilidad de que al menos 2 personas contraten el servicio.
c) Determina el valor esperado del número de personas que contratarán el servicio
de entre las seleccionadas.
d) ¿Cuántas personas, de entre las que han visto el anuncio, se deberían seleccionar
para que el número esperado de personas que contraten el servicio sea mayor o
igual a 13?

Ejercicio 17Ejercicio 25 de la colección

Eva es saltadora de longitud, y en el 80% de sus saltos consigue superar los 6m.
Sabiendo que en una competición tiene que saltar cuatro veces, halla la probabilidad
de que:
a) En todas supere los 6 metros.
b) No lo supere en ninguna
c) Al menos lo haga en dos ocasiones
d) Si su primera ocasión fue nulo, supere los 6 m en, al menos, una ocasión.

Ejercicio 18Ejercicio 26 de la colección

Un tratamiento experimental para tratar una determinada intolerancia alimentaria
mejora al 60% de los pacientes a los que se les suministra. Cinco pacientes deciden
someterse a dicho tratamiento.
a) Indica la distribución que sigue la variable “número de pacientes de entre los 5
que mejoran con este tratamiento”. ¿Cuál es la probabilidad de que mejoren
cuatro pacientes gracias al tratamiento?
b) Calcula la probabilidad de que al menos dos pacientes experimenten mejoría tras
someterse al tratamiento.
c) ¿Cuántos pacientes se espera que mejoren al someterse a ese tratamiento?
d) ¿Cuántos pacientes deberían someterse al tratamiento para que el número
esperado de pacientes que mejoren sea mayor o igual a 12?

Ejercicio 19Ejercicio 27 de la colección

El albinismo es un carácter genético recesivo: en un matrimonio en que los dos portan
el gen pero no lo manifiestan, los hijos serán albinos con una probabilidad de 0,25. Si
un matrimonio tiene 4 hijos:
a) ¿Cuál es la probabilidad de que dos de ellos sean albinos?
b) ¿Cuál es el número esperado de hijos albinos?
c) ¿Cuál es el número más probable de hijos albinos?

Ejercicio 20Ejercicio 28 de la colección

Una epidemia de gripe afecta al 20% de la población. La cadena Pizzaguay tiene
establecimientos con plantillas muy reducidas que no pueden funcionar si hay más de
una baja. En una determinada plantilla de esta cadena, hay 10 trabajadores. ¿Cuál es
la probabilidad de que la plantilla no pueda funcionar a causa de la gripe?

Ejercicio 21Ejercicio 29 de la colección

Una de cada doce revisiones de vehículos es evaluada como “no apta”. A lo largo de
un día se revisan 35 vehículos. Calcula la probabilidad de que:
a) Exactamente 3 hayan sido evaluadas como “no apta”.
b) Ninguna haya sido evaluada como “no apta”
c) Al menos 5 hayan sido evaluadas como “apta”

Ejercicio 22Ejercicio 30 de la colección

En una clase de 2º Bachillerato hay igual número de chicos que de chicas. Si se eligen
6 personas al azar de este grupo, calcula la probabilidad de que:
a) Haya al menos tres chicos
b) No haya ninguna chica
c) Haya exactamente tres chicas.
d) ¿Cuál es el número de alumnos debe haber en clase para que, al elegir una muestra
de n alumnos, se espera que haya al menos 13 chicos?

Ejercicio 23Ejercicio 31 de la colección

Una nueva vacuna contra la gripe se ha mostrado eficaz en el 70% de los casos. Un
grupo de 6 estudiantes decide vacunarse.
a) Indica la distribución que sigue la variable “número de personas que desarrollan
inmunidad”
b) Calcula la probabilidad de que exactamente 5 de los 6 pacientes desarrollen
inmunidad.
c) ¿Cuántos pacientes se espera que desarrollen inmunidad?
d) ¿Cuántos pacientes deberían vacunarse para que el número esperado de
inmunizados sea mayor o igual que 16?

Ejercicio 24Ejercicio 32 de la colección

En una campaña publicitaria por Internet, se estima que el 35% de los usuarios que
ven el anuncio hacen clic en él. El anuncio se muestra a 10 personas independientes.
a) Indica qué tipo de distribución sigue la variable “número de usuarios que hacen
clic”
b) Calcula la probabilidad de que exactamente 3 usuarios hagan clic.
c) Calcula la probabilidad de que al menos la mitad hagan clic
d) ¿Cuál es el número medio de clics que se espera obtener? ¿Cuál es el número más
probable de clics que se espera obtener?
e) ¿Cuántos usuarios deberían ver el anuncio para que el número de clics esperado
sea superior a 25?

3. Distribución de Poisson

Modeliza el número de sucesos que ocurren en un intervalo cuando se conoce el número medio λ de sucesos.

X ~ P(λ)    ;    P(X=k)=e−λλk/k!
E(X)=λ    ;    σ=√λ
Ejemplo · Llegada de autobuses

Llegan por término medio 3 autobuses por hora. Para una hora, λ=3.

P(X=5)=e−3·3⁵/5!

Problemas propuestos · Poisson

Problemas propuestos III
Ejercicio 1Ejercicio 33 de la colección

Un servicio dedicado a la reparación de electrodomésticos recibe por término medio
15 llamadas diarias. Determina la probabilidad de que reciba un día más de 20
llamadas.

Ejercicio 2Ejercicio 34 de la colección

En una oficina reciben, por término, medio, 2 llamadas por hora. Sea X el número de
llamadas en una hora.
a) Calcula 𝑃[𝑋 = 0] Y 𝑃[𝑋 = 3]
b) Calcula la probabilidad de recibir, al menos, una llamada

Ejercicio 3Ejercicio 35 de la colección

A una estación de autobuses llegan, en promedio, 5 autobuses cada hora.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que en media hora lleguen exactamente 2 autobuses?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que en media hora no llegue ninguno?

Ejercicio 4Ejercicio 36 de la colección

En una página de un libro se cometen, por término medio, 0.1 errores. Sea X el número
de errores en una página.
a) Calcula la probabilidad de que no haya ningún error en una página.
b) Calcula la probabilidad de que haya dos o más errores.

Ejercicio 5Ejercicio 37 de la colección

Un usuario recibe una media de 3 mensajes por hora.
a) Calcula la probabilidad de que en una hora reciba menos de dos mensajes
b) Calcula la probabilidad de que en dos horas reciba exactamente 5 mensajes.

Ejercicio 6Ejercicio 38 de la colección

En una carretera ocurren, por término medio, 2 accidente al mes.
a) Calcula la probabilidad de que en un mes haya exactamente 3 accidentes
b) Calcula la probabilidad de que en tres meses haya más de 6 accidentes
consecutivos.

Ejercicio 7Ejercicio 39 de la colección

Una fábrica detecta una media de tres defectos por cada 10 metros de tela.
a) Calcula la probabilidad de que en 10 metros no aparezca ningún defecto
b) Calcula la probabilidad de que en 30 metros aparezcan exactamente 8 defectos
c) Calcula el número esperado de defectos en 50 metros de tela. ¿Cuánto vale la
desviación típica?

Ejercicio 8Ejercicio 40 de la colección

En una estación de montaña se observa que la probabilidad de que no llueva ningún día
en una semana es 0,122. Suponemos que la variable “número de días que llueve a la
semana” es una Poisson.
a) Calcula el valor de 𝜆
b) Usando el valor anterior, halla la probabilidad de que llueva exactamente 3 días
en una semana.
c) Calcula el número esperado de días de lluvia en un mes (supón que son 4 semanas)

Ejercicio 9Ejercicio 41 de la colección

En un hospital, la probabilidad de que no llegue ningún paciente en una hora es 0,05.
Supón que el número de pacientes por hora sigue una distribución Poisson.
a) Determina el valor de 𝜆
b) Calcula la probabilidad de que lleguen exactamente tres pacientes en una hora.
c) Calcula la probabilidad de que lleguen, al menos, 5 pacientes en una hora
d) ¿Cuántos pacientes se espera que lleguen en un turno de 8 horas?

Ejercicio 10Ejercicio 42 de la colección

Una compañía telefónica recibe llamadas a razón de 4 por minuto. calcular la
probabilidad de:
a) Recibir 2 llamadas en un minuto
b) No recibir ninguna llamada en un minuto
c) Recibir menos de 3 llamadas en un minuto
d) Recibir más de 3 llamadas en un minuto

Ejercicio 11Ejercicio 43 de la colección

En la zona que rodea un punto kilométrico de una autovía hay una población de erizos.
Se ha realizado un estudio por el que se ha deducido que los erizos cruzan la autovía
a razón de 1 cada 20 minutos. Calcula la probabilidad de que 4 erizos crucen la autovía
en una hora.

II. Distribuciones de probabilidad de variable continua

1. Variables aleatorias continuas

1.1. Introducción

Una variable continua puede tomar cualquier valor de un intervalo. En este caso, la probabilidad de un punto concreto es cero: P(X=x)=0.

1.2. Función de densidad y función de distribución

Las probabilidades se calculan mediante áreas bajo la función de densidad f(x). La función de distribución acumula la probabilidad hasta x.

F(x)=P(X≤x)=∫−∞x f(t)dt
P(a<X<b)=∫ab f(x)dx    ;    ∫−∞f(x)dx=1
Área total = 1

1.3. Parámetros de una distribución continua

μ=E(X)=∫−∞x f(x)dx
σ²=∫x²f(x)dx−μ²    ;    σ=√σ²
Ejemplo · Tiempo de reacción

Para una densidad dada, primero se comprueba que el área total es 1; después la media y la varianza se obtienen integrando x·f(x) y x²·f(x), respectivamente.

Ejemplo · Nivel de llenado de una máquina

Si la densidad contiene una constante k, se determina imponiendo que el área total bajo la curva sea 1. A partir de ahí se calculan media, desviación típica y probabilidades mediante integrales.

Problemas propuestos · variables continuas

Problemas propuestos IV
Ejercicio 1Ejercicio 1 de la colección

Una variable aleatoria continua, X, tiene la siguiente función de densidad
1
𝑠𝑖 1 ≤ 𝑥 ≤ 6
𝑓(𝑥) = {5
0, en otro caso
a) Comprueba que es una función de densidad
b) Calcula 𝑃[𝑋 = 3]
c) Calcula 𝑃[2 < 𝑋 < 4]
d) Calcula 𝑃[𝑋 > 5]

Ejercicio 2Ejercicio 2 de la colección

Sea X una variable aleatoria continua uniformemente distribuida en el intervalo
[0,10], cuya función de densidad es
1
𝑠𝑖 0 ≤ 𝑥 ≤ 10
𝑓(𝑥) = { 10
0, en otro caso
a) Calcula 𝑃[𝑋 < 2]
b) Calcula 𝑃[6 ≤ 𝑋 < 8]
c) Halla la media y la varianza de la variable.

Ejercicio 3Ejercicio 3 de la colección

Sea 𝑋 una variable aleatoria continua con función de densidad
𝑘𝑥 𝑠𝑖 0 ≤ 𝑥 ≤ 2
𝑓(𝑥) = {
0, en otro caso
a) Calcula el valor de k
b) Halla 𝑃[𝑋 ≥ 1,5]
c) Calcula 𝑃[1 < 𝑋 < 2]

Ejercicio 4Ejercicio 4 de la colección

Sea 𝑋 una variable aleatoria con función de densidad
𝑘 𝑠𝑖 0 ≤ 𝑥 ≤ 1
𝑓(𝑥) = {2𝑘 𝑠𝑖 1 < 𝑥 ≤ 2
0 en otro caso
a) Calcula k
b) Calcula 𝑃[𝑋 < 1]
c) Calcula 𝑃[𝑋 > 1]

Ejercicio 5Ejercicio 5 de la colección

Sea X una variable aleatoria con función de densidad
2𝑥 𝑠𝑖 0 ≤ 𝑥 ≤ 1
𝑓(𝑥) = {
0, en otro caso
a) Calcula la función de distribución de X
b) Calcula 𝑃[𝑋 ≥ 0,5]
c) Halla 𝑃[0,25 < 𝑥 < 0,75]

Ejercicio 6Ejercicio 6 de la colección

Se conoce la función de distribución de X:
0 𝑠𝑖 𝑥 < 0
𝐹(𝑥) = {𝑥 2
𝑠𝑖 0 ≤ 𝑥 ≤ 1
1 𝑠𝑖 𝑥 > 1
a) Calcula 𝑃[𝑋 < 0,4]
b) Calcula 𝑃[0,2 ≤ 𝑋 ≤ 0,6]
c) Calcula 𝑃[𝑋 > 0,8]

Ejercicio 7Ejercicio 7 de la colección

Considera la variable aleatoria X cuya función de densidad es
1
𝑠𝑖 2 ≤ 𝑥 ≤ 8
𝑓(𝑥) = {6
0, en otro caso
a) Calcula la media
b) Calcula la varianza

Ejercicio 8Ejercicio 8 de la colección

Sea X una variable aleatoria continua con función de densidad
𝑘 (1 − 𝑥) 𝑠𝑖 0 ≤ 𝑥 ≤ 1
𝑓(𝑥) = {
0, en otro caso
a) Calcula k
b) Halla la función de distribución
c) Calcula 𝑃[𝑋 < 0,3]
d) Calcula la media y la desviación típica

Ejercicio 9Ejercicio 9 de la colección

La función de distribución de una variable aleatoria continua X es
0 𝑠𝑖 𝑥 < 0
𝑓(𝑥) = {𝑘𝑥 3 𝑠𝑖 0 ≤ 𝑥 ≤ 1
1 𝑠𝑖 𝑥 > 1
a) Determina el valor de k
b) Halla la función de densidad
c) Calcula 𝑃[0,4 < 𝑋 < 0,8]
d) Calcula la media

Ejercicio 10Ejercicio 10 de la colección

La longitud (en cm) de una pieza fabricada se modeliza mediante la densidad
𝑘(10 − 𝑥) 𝑠𝑖 8 ≤ 𝑥 ≤ 10
𝑓(𝑥) = {
0, en otro caso
a) Determina k
b) Calcula la probabilidad de que la pieza mide menos de 9cm
c) Calcula la longitud media de las piezas

Ejercicio 11Ejercicio 11 de la colección

El volumen (en litros) de refresco en botellas de una determinada embotelladora
sigue la densidad
𝑘 (𝑥 − 1) 𝑠𝑖 1 ≤ 𝑥 ≤ 3
𝑓(𝑥) = {
0, en otro caso
a) Halla el valor de k
b) Calcula 𝑃[1,5 < 𝑋 ≤ 2,5]
c) Halla la media y la desviación típica

2. Distribución normal

2.1. Normal estándar

La normal estándar tiene media 0 y desviación típica 1.

Z ~ N(0,1)
μμ−σμ+σ

Por simetría, las probabilidades a ambos lados de 0 se relacionan mediante P(Z<−a)=P(Z>a). En variables continuas es indiferente usar < o ≤ en un extremo puntual.

Ejemplos · uso de la tabla N(0,1)

La tabla proporciona probabilidades acumuladas P(Z≤z). Para valores negativos se usa la simetría; para intervalos se restan probabilidades acumuladas.

Problemas propuestos · normal estándar

Problemas propuestos V
Ejercicio 1Ejercicio 16 de la colección

Sea 𝑍~𝑁(0,1)
a) Calcula 𝑃[𝑍 = −0,85] e) Calcula 𝑃[−0,85 < 𝑍 < 0,85]
b) Calcula 𝑃[𝑍 < 0,85] f) Calcula 𝑃[𝑍 < −1,4]
c) Calcula 𝑃[𝑍 > −0,85] g) Calcula 𝑃[𝑍 ≥ 1,4]
d) Calcula 𝑃[0,85 ≤ 𝑍 < 1,4] h) Calcula 𝑃[−1,4 < 𝑍 ≤ 1,4]

Ejercicio 2Ejercicio 17 de la colección

Sea 𝑍~𝑁(0,1)
a) Halla el valor a tal que 𝑃[𝑍 < 𝑎] = 0,9
b) Halla el valor b tal que 𝑃[𝑍 > 𝑏] = 0,975
c) Halla el valor c tal que 𝑃[𝑍 > 𝑐] = 0,05
d) Halla el intervalo que contiene al 80% de probabilidad
e) Halla el intervalo que contiene al 90% de probabilidad

Problemas propuestos · normal general

Problemas propuestos VII
Ejercicio 1Ejercicio 18 de la colección

Sea 𝑋~𝑁(50,10)
a) Calcula 𝑃[𝑋 = 50] d) Calcula 𝑃[45 ≤ 𝑋 < 55]
b) Calcula 𝑃[𝑋 ≤ 60] e) Calcula 𝑃[30 < 𝑋 < 70]
c) Calcula 𝑃[𝑋 > 40] f) Calcula 𝑃[𝑋 ≥ 70]

Ejercicio 2Ejercicio 19 de la colección

Sea 𝑋~𝑁(70, 5)
a) Calcula 𝑃[𝑋 < 65]
b) Calcula 𝑃[𝑋 > 80]
c) Calcula 𝑃[60 < 𝑋 < 75]
d) Halla el valor x tal que 𝑃[𝑋 < 𝑥] = 0,84
e) Halla el valor y tal que 𝑃[𝑋 > 𝑦] = 0,1
f) Halla el intervalo centrado en la media que contiene el 95% de los valores.

Ejercicio 3Ejercicio 20 de la colección

La altura en centímetros de una cierta especia de planta sigue una distribución normal
con media 120 cm y desviación típica 10 cm.
a) Calcula la probabilidad de que una planta mida menos de 110 cm.
b) Calcula la probabilidad de que mida más de 135 cm.
c) Calcula la probabilidad de que su altura esté entre 110 cm y 130 cm.

Ejercicio 4Ejercicio 21 de la colección

El tiempo de reacción, en segundos, de un conductor sigue una distribución normal
con media 0,8 segundos y desviación típica 0,1 segundos.
a) Calcula la probabilidad de que el tiempo de reacción sea inferior a 0,7 segundos.
b) Calcula la probabilidad de que el tiempo de reacción esté entre 0,75 y 0,9
segundos.

Ejercicio 5Ejercicio 22 de la colección

El consumo diario (en kWh) de una vivienda sigue una distribución normal con media
18 kWh y varianza 16 kWh2 .
a) Calcula la probabilidad de que un día el consumo sea inferior a 12 kWh
b) Calcula la probabilidad de que en un día el consumo sea superior a 25 kWh
c) Calcula la probabilidad de que el consumo esté entre 15 y 22 kWh

Ejercicio 6Ejercicio 23 de la colección

La altura de los individuos de una población sigue una distribución normal de media
175 cm y desviación típica 4 cm.
a) Calcula la probabilidad de que un individuo elegido al azar mida más de 170 cm.
b) Calcula qué porcentaje de la población mide entre 170 y 185 cm.
c) Calcula la altura máxima que es superada por el 33 % de la población.

Ejercicio 7Ejercicio 24 de la colección

La edad de los habitantes de cierta ciudad se distribuye normalmente, con una media
de 40 años. Se sabe además que el 2,28 % de los habitantes de esa ciudad tiene más
de 60 años.
a) Calcula la desviación típica de la distribución.
b) Si la edad de la población siguiera una distribución N(40,10), calcula el porcentaje
de habitantes con menos de 35 años.

Ejercicio 8Ejercicio 25 de la colección

El peso de los estudiantes de determinada localidad sigue una distribución Normal
de media 75 kg y varianza 36 2 kg.
a) Calcula el porcentaje de alumnado cuyo peso está comprendido entre 68 y 80 kg.
b) Si se sabe que uno de los estudiantes pesa más de 76 kg, ¿cuál es la probabilidad
de que pese más de 80 kg?

Ejercicio 9Ejercicio 26 de la colección

El peso de las lubinas vendidas en una cadena de hipermercados sigue una distribución
normal de media 6706 gramos. Sabiendo que el 20 % de las lubinas pesan más de
7386 gramos, calcula el porcentaje de lubinas que pesan entre 6 y 8 kg.

Ejercicio 10Ejercicio 27 de la colección

El peso de una población de elefantes africanos macho sigue una distribución normal
de media 6 toneladas y desviación típica 1500 kg.
a) Calcule la probabilidad de que un individuo elegido al azar pese exactamente 6
toneladas.
b) Calcule qué porcentaje de la población pesa entre 5 y 8 toneladas.
c) Calcule qué peso es superado por el 33 % de la población

Ejercicio 11Ejercicio 28 de la colección

Estudios realizados en un cierto país demuestran que el consumo de gasolina en autos
compactos está normalmente distribuido, con una media de 6 litros por cada 100 km
y una desviación estándar de 1, 2 litros por cada 100 km.
a) Calcula el porcentaje de autos compactos que gasta 7 o más litros cada 100 km.
b) Calcula el número máximo de litros por cada 100 km que debe consumir un auto
compacto si el fabricante quiere que supere en economía de combustible al 95 %
de los que hay actualmente en el mercado.

Ejercicio 12Ejercicio 29 de la colección

La altura de un cierto tipo de plantas de maíz sigue una distribución Normal de media
145 cm y desviación típica de 22 cm.
a) ¿Qué porcentaje de plantas tiene una altura comprendida entre 135 cm y 155
cm?
b) ¿Qué altura, como mínimo, debe tener una planta para estar entre el 50% de las
más altas?

Ejercicio 13Ejercicio 30 de la colección

Suponiendo que el tiempo de espera en la cola de correos sigue una distribución
normal de media 7’5 minutos con 2 minutos de desviación típica.
a) Hallar el porcentaje de personas que esperan más de 9 minutos.
b) Correos afirma que: “Menos del 40% de las personas que acuden a Correos
esperan entre 7 y 10 minutos”. ¿Es correcta la afirmación?

Ejercicio 14Ejercicio 31 de la colección

Sabiendo que el peso de los estudiantes varones de 2º de Bachillerato se puede
aproximar por una variable aleatoria con distribución normal, de media 74 kg y
desviación típica 6 kg, se pide:
a) Determinar el porcentaje de estudiantes varones cuyo peso está comprendido
entre los 68 y 80 kg.
b) Estimar cuántos de los 1500 estudiantes varones que se han presentado a la PAU
en una cierta universidad, pesan más de 80 kg.
c) Si se sabe que uno de estos estudiantes pesa más de 76 kg, ¿cuál es la
probabilidad de que pese más de 86 kg?

Ejercicio 15Ejercicio 32 de la colección

La puntuación obtenida en un test de razonamiento abstracto por los alumnos de una
escuela sigue una distribución normal con media 85 puntos y desviación típica 10
puntos.
a) ¿Qué porcentaje de alumnos obtendrá una puntuación entre 80 y 95 puntos?
b) Si se presentan 1200 alumnos, ¿cuántos se espera que superen los 100 puntos?
c) Sabiendo que un alumno ha obtenido más de 90 puntos, ¿cuál es la probabilidad
de que su puntuación supere los 100 puntos?

Ejercicio 16Ejercicio 33 de la colección

Los rodamientos de las ruedas de un coche se configuran con unas bolas cuyos
diámetros siguen una distribución normal de media 13 mm y desviación típica 0,1 mm.
Para que el funcionamiento del rodamiento sea óptimo el diámetro debe estar entre
12,9 mm y 13,15 mm. No obstante, la máquina que los elabora es muy sensible a los
cambios de temperatura y pierde eficacia cuando ésta sube considerablemente. El
15 de julio, tras una rotura del sistema de refrigeración, la máquina configura bolas
cuyos diámetros siguen una distribución normal de media 12,9 mm y desviación típica
0,2 mm.
a) En circunstancias ideales, ¿cuál es la probabilidad de que la máquina elabore
piezas con rodamiento óptimo?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que el 15 de julio la máquina elabore piezas con
rodamiento óptimo?

Ejercicio 17Ejercicio 34 de la colección

El peso de las manzanas producidas en una granja sigue una distribución normal de
media 200 gramos y desviación típica desconocida.
a) Si el 33% de las manzanas pesan más de 230 gramos, calcula la desviación típica
del peso de las manzanas.
b) Si la desviación típica es de 50 gramos, calcula el porcentaje de manzanas que
pesan entre 160 y 220 gramos.

Ejercicio 18Ejercicio 35 de la colección

La velocidad máxima a la que puede circular un vehículo sobre un determinado puente
del río Guadalete es de 70 km/h.
a) En uno de los sentidos de circulación, la velocidad de los vehículos sigue una
distribución normal de media 64 km/h y desviación típica 4 km/h. Si el radar de
control salta a partir de 72 km/h, ¿cuál es el porcentaje de vehículos que se
sancionan.
b) En el sentido contrario, también sigue una distribución normal de la que sabemos
que la velocidad media es de 63’6 km/h y que el 5’05% de todos los vehículos viaja
a más de 80 km/h. En este caso, ¿cuánto vale la desviación típica?

Ejercicio 19Ejercicio 36 de la colección

La edad X de los habitantes de una cierta ciudad se distribuye normalmente con
media 42 años. Se sabe que el 10% de los habitantes tiene más de 60 años.
a) Calcula la desviación típica
b) Calcula el porcentaje de habitantes con menos de 35 años
c) Halla la edad k tal que el 25% de la población tiene menos de k años
d) Halla la edad mínima para estar en el 5% más mayor.

Ejercicio 20Ejercicio 37 de la colección

El peso X de un grupo de estudiantes sigue una distribución 𝑁(𝜇, 6). Se sabe que el
20% pesa más de 80 kg.
a) Calcula 𝜇
b) Calcula 𝑃[68 < 𝑋 < 78]
c) Calcula 𝑃[𝑋 > 90]
d) Sabiendo que un estudiante pesa más de 76 kg, calcula la probabilidad de que
pese más de 84 kg.
e) Determine el intervalo centrado en 𝜇 que contiene el 90% de los pesos.

Ejercicio 21Ejercicio 38 de la colección

El diámetro X (en mm) de unas piezas se modeliza con una distribución normal 𝑁(𝜇, 𝜎).
Se sabe que
𝑃[𝑋 < 19,6] = 0,05 𝑃[𝑋 < 20,4] = 0,95
a) Calcula 𝜇 y 𝜎
b) Calcula la probabilidad de que una pieza sea menor que 19,7 mm o mayor que 20,3
mm

Ejercicio 22Ejercicio 39 de la colección

El consumo X (𝐿⁄100 𝑘𝑚) de coches compactos sigue una distribución normal 𝑁(6, 𝜎).
Se sabe que el 15% de los coches consume más de 7,1 L/ 100 km.
a) Calcula 𝜎
b) Calcula la probabilidad de que un coche aleatorio consuma entre 5 y 7 litros cada
100 kilómetros.
c) Halla el valor de c tal que el 10% de los coches consume menos de c
d) Calcula la probabilidad de que un coche consuma más de 7 litros cada 100 km,
sabiendo que el consumo es mayor que 6,5 L/100 km.

3. Aproximación de la binomial por la normal

Cuando n es suficientemente grande, una binomial puede aproximarse por una normal con la misma media y desviación típica.

X~B(n,p) ≈ Y~N(np, √[np(1−p)])

Antes de aproximar se comprueba que np≥5 y n(1−p)≥5. Se aplica la corrección de continuidad de 0,5 unidades.

P(X≤k) ≈ P(Y<k+0,5)
P(X<k) ≈ P(Y<k−0,5)
P(X≥k) ≈ P(Y>k−0,5)
P(X>k) ≈ P(Y>k+0,5)
Ejemplo · Tornillos defectuosos

Si X~B(500,0,04), entonces μ=20 y σ=√19,2. Para «al menos 30» se usa la corrección P(X≥30)≈P(Y>29,5) y después se tipifica.

Problemas propuestos · aproximación binomial-normal

Problemas propuestos VI
Ejercicio 1Ejercicio 40 de la colección

La variedad de naranjas Navel se suele dedicar a naranja de mesa por su tamaño y
aspecto. Pero aquellas que no cumplen con los estándares de calidad exigidos, son
utilizadas para hacer zumo. En una finca, una de cada tres naranjas de la variedad
Navel recolectadas se destina a hacer zumo. Si se elige un cargamento de 90 naranjas
de esa finca, calcula la probabilidad de que entre ellas haya por lo menos 30 que se
destinen a hacer zumo.

Ejercicio 2Ejercicio 41 de la colección

La probabilidad de que un pez de una determinada especie sobreviva más de 6 meses
es del 20 %. Se pide:
a) Si en un acuario tenemos 15 peces de esta especie nacidos este mes, halla la
probabilidad de que al menos 2 de ellos sigan vivos dentro de 6 meses.
b) Si en un tanque de una piscifactoría hay 300 peces de esta especie nacidos este
mismo mes, halla la probabilidad de que al cabo de 6 meses hayan sobrevivido al
menos 50 de ellos.

Ejercicio 3Ejercicio 42 de la colección

Un modelo de avión tiene capacidad para 260 pasajeros. Sin embargo, la compañía
aérea a la que pertenece ha decidido vender más billetes que asientos hay en el avión.
La probabilidad de que un pasajero se presente en el aeropuerto el día del vuelo es
del 95 %. Si ese día la compañía ha vendido 280 billetes, ¿cuál es la probabilidad de
que ese día se presenten al menos 270 pasajeros?

Ejercicio 4Ejercicio 43 de la colección

La probabilidad de que un coche de carreras sufra un reventón en un neumático
durante una competición es de 0.04. En una competición en la que participan 10
coches:
a) ¿Cuál es la probabilidad de que se produzcan 2 reventones?
b) Se afirma que existe como mucho un 1% de posibilidades de que ocurran más de
2 reventones durante la carrera. ¿Es cierta esta afirmación? Justifícalo.
c) Estudiamos las competiciones realizadas en una temporada con un total de 250
coches ¿qué probabilidad hay de que se produzcan más de 12 reventones en total?
(Suponiendo la independencia de los sucesos)

Ejercicio 5Ejercicio 44 de la colección

Se ha comprobado que, al aplicar un determinado medicamento, la probabilidad de
que elimine el acné a un paciente es del 80 %. Suponiendo independencia de sucesos.
a) Si se lo toman 100 pacientes. ¿Cuál es la probabilidad de que el medicamento
actúe con más de 75 pacientes?
b) Si se lo toman 225 pacientes. ¿Cuál es la probabilidad de que el medicamento
actúe entre 170 y 190 pacientes?
c) ¿Cuál es el número esperado de pacientes sobre los que NO se eliminará el acné
si se toman el medicamento 500 pacientes?

Ejercicio 6Ejercicio 45 de la colección

Se lanza una moneda 100 veces y se cuenta el número de veces que aparece cara.
Calcula la probabilidad de que se obtengan, como máximo, 60 caras.

Ejercicio 7Ejercicio 46 de la colección

En una plantación, el 35% de las fresas recolectadas no cumple los estándares para
venta directa y se destina a mermelada.
a) En un lote de 10 fresas, ¿cuál es la probabilidad de que exactamente 4 de ellas
se destinen a mermerlada?
b) En un lote de 200 fresas, calcula la probabilidad de que al menos 80 de ellos se
destinen a mermelada.

Ejercicio 8Ejercicio 47 de la colección

Una máquina produce piezas defectuosas con probabilidad 0,08. Durante un turno se
fabrican 400 piezas. Calcula la probabilidad de que haya entre 25 y 45 piezas
defectuosas.

Ejercicio 9Ejercicio 48 de la colección

En una población, el 52% de los ciudadanos votaría a un determinado partido político.
Se realiza una encuesta a 600 personas. Calcula la probabilidad de que más de 330
personas declaren que votarían a ese partido.

Ejercicio 10Ejercicio 49 de la colección

Una vacuna es eficaz en el 96% de los casos. Se vacuna a 500 personas. Calcula la
probabilidad de que, como mucho, 15 personas no queden protegidas.

Ejercicio 11Ejercicio 50 de la colección

En una fábrica se producen tornillos cuyo diámetro, X, medido en milímetros, se
modeliza mediante una distribución normal con media 𝜇 = 8 𝑚𝑚 y desviación típica
𝜎 = 0,1 𝑚𝑚.
a) Calcula la probabilidad de que un tornillo elegido al azar sea defectuoso
b) En un control de calidad se inspeccionan 400 tornillos. Calcula la probabilidad de
que en el lote haya, a lo sumo, 25 tornillos defectuosos.

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