SlideShare a Scribd company logo
1 of 6
UNIVERSIDAD JOSE FAUSTINO SANCHEZ
CARRION
FACULTAD: BROMATOLOGIA Y
NUTRICION
ASIGNATURA: ESTADISTICA
TEMA: PROBABILIDADES
GRUPO:
CAMINO ROSADIO SARA
MALLQUI ORTIZ MARILYN
HURTADO TORRES LUIS ABEL
AVILA TENA MANUEL
FIGUEROA BETETA ROSA
CARIGA AMELIA
EJERCICIOS
1. Si yo tengo una canasta llena de peras y manzanas, de las cuales hay 20 peras y 10
manzanas. ¿Qué fruta es más probable que saque al azar de la canasta?
a) m = manzanas
b) p = peras
c) n(Ω) = 30
d) n(m) = 10
e) n(p) = 20
2. En un salón de clases hay 30 alumnos de los cuales 10 son varones ¿Cuál es la
probabilidad de que al elegir un estudiante de sexo femenino?
Alumnos:30
Varones:10
10/30=3
Porlo tanto hay 3 probabilidades de que salga un estudiante femenino
3. En una población de 2000 habitantes, 80 padecen afecciones cardiacas ¿Cuál es la
probabilidad de emplear a alguien proveniente de este lugar, que no esté enfermo?
Población:2000
Enfermos: 80
80/2000=4
Por lo tanto hay 4 probabilidades de que al emplear una
persona proveniente de este lugar no resulte enfermo.
4. En una colonia se entrevistaron a 50 familias, 10 dijeron transportarseen cochepropio
a sus trabajos y 30 dijeron utilizar algún transporte público. ¿Cuál es la probabilidad
de que al seleccionar una familia de esa colonia utilice el transporte público?
COCHE
PROPIO
TRANSPORTE
PUBLICO
OTROS TOTAL
FAMILIAS 10 30 10 50
P(A/B)=P(B ∩ A)/P(B)=30/50=0.60 -> 60%
 P (m) = 10/30 = 0.33 => 33%
 P (p ) = 20/30 = 0.67 => 67%
Por lo tanto, es más probable que la fruta que se saque al azar sea
una pera.
5. En una Universidad el 70% de los estudiantes son de Ciencias y el 30% de letras; de
los estudiantes de ciencias el 60% son varones y los de letras son varones el 40%. Si
se elige aleatoriamente un estudiante, calcular la probabilidad que:
a) Sea un estudiante varón
b) Sea un estudiante de ciencias, si es varón.
c) Sea un estudiante varón, si es de ciencias.
d) Sea un estudiante de ciencias y varón
HOMBRES MUJERES TOTAL
CIENCIAS 42% 28% 70%
LETRAS 12% 18% 30%
TOTAS 54% 46% 100%
a) P(B)=0.54
b) P(B/A)=P(A ∩ B)/P(A)=0.42/0.70=0.6
c) P(A/B)=P(B ∩ A)/P(B)=0.42/0.54=0.778
d) P(A ∩ B)=0.42
6. La siguiente tabla presenta la clasificación de 356 estudiantes de la Universidad de
Lima, de acuerdo a su especialidad y procedencia:
Especialidad
Procedencia
Ingeniería
Industrial Administración Economía Derecho Total
Limeño(L) 100 40 50 20 210
Provinciano(P) 20 60 50 10 140
Extranjero(E) 5 0 1 0 6
Total 125 100 101 30 356
Sea el experimento  : elegir al azar un estudiante del grupo
a) ¿Cuál es la probabilidad de que el estudiante no pertenezca a la Facultad de Ingeniería
Industrial y no sea extranjero?
P(A)= 230/356 = 115/78 =0.64
b) ¿Cuál es la probabilidad de que el estudiante no pertenezca a la Facultad de Ingeniería
Industrial dado que es Limeño?
P(B)= 110/356= 55/178= 0.30
c) ¿Cuál es la probabilidad de que el estudiante sea de la Facultad de Economía o de
Administración dado que es provinciano?
P(AUB)=P(A)+P(B)-P (A B)
A=ECONOMIA= 50/356
B=ADMINISTRACION=60/356
A B=EXTRA=0
P (A B)=110/356=0.3089
7. En la Facultad de Economía, el 25% de los estudiantes desaprobaronmatemáticas, el
15% desaprobaron Estadística y el 10% desaprobaron las dos asignaturas. Se
selecciona un estudiante al azar.
M=25% =0.25
E=15%=0.15
M Y E=10%=0.10
¿Cuál es la probabilidad de que desaprobara Matemáticas o Estadística?
P (M/E)=P (M ∩ E) = 0.10 =0.6667= 66.67%.
P ( E ) 0.15
Dado desaprobó Estadística, ¿cuál es la probabilidad de que desaprobara Matemáticas?
P (E/M)= P (E ∩ M) = 0.10 = 0.4 = 40%
P (M) 0.25
, ¿Cuál es la probabilidad de que desaprobara Matemática o Estadística?
P (M o C) = P (M) + P (E) — P (M ∩ E)
=0.25 + 0,15 — O.10= 0.4
0.10 =0.3 = 30%
8. En una muestra de 120 loretanos se encontró que el 60% sufre alguna enfermedad, el
30% tienen al menos 30 años, y el 20% son menores de 30 años y sanos. Si uno de
tales loretanos es escogido al azar, ¿Cuál es la probabilidad de que:
120 x 60/100=72 ENFERMOS.
120- 72=48 SANOS.
120 x30/100= 36 MAYORES E IGUALES A 30 AÑOS.
120-36=84 MENORES DE 30 AÑOS.
120 x20/100=24 MENORES DE 30 AÑOS Y SANOS.
84-24=60 TIENEN ALGUNA ENFERMEDAD.
respuesta: 12/120=1/10
60/120= 1/2
9. Se ha determinado que el porcentaje de los televidentes que ven los programas A, B y
C son respectivamente 0,4 ; 0,5 y 0,3. Cada televidente ve los programas
independientemente uno del otro. Si se elige al azar a uno de tales televidentes, ¿qué
probabilidad hay de que vea
A = 0.4 A’=1-0.4=0.6
B= 0.5 B’=1-0.5=05
C= 0.3 C’=1– 0.3=0.7
¿Dos de los tres programas?
P = P (ABC’) +P (AB’C) +P (A’BC)
P = 0.4 x 0.5 x 0.7+ 0.4 x 0.5 x 0.3 + 0.6 x 0.5 x 0.3
P = 0.29
¿Al menos uno de los 3 programas?
P = 1 - P (A’B’C’)
P = 1 – 0.6 x 0.5 x 0.7 = 0.79
P = 0.79
10.Suponga que en una cierta región del país la probabilidad de que un adulto mayor de
40 años tenga cáncer es 0,05. La probabilidad de que el diagnóstico sea correcto es
0,80; y de que sea errado es 0,20. Si se elige al azar una de esas personas, calcular la
probabilidad de que
Incorrecto Correcto TOTAL
Cáncer 𝟐𝟎
𝟏𝟎𝟎
∗ 𝟎. 𝟎𝟓
= 𝟎. 𝟎𝟏
𝟐𝟎
𝟏𝟎𝟎
∗ 𝟎. 𝟎𝟓
= 𝟎. 𝟎𝟒
0.05
TOTAL
a) Se le diagnostique cáncer
La probabilidad de que se diagnostique cáncer es de 0.05
b) Si se le diagnostica cáncer, tenga realmente tal enfermedad.
La probabilidad de que el diagnostico de cáncer sea correcto es de 0.04

More Related Content

What's hot

Iii bim. 4to. año geom. - guia nº 2 - proporcionalidadrr
Iii bim. 4to. año   geom. - guia nº 2 - proporcionalidadrrIii bim. 4to. año   geom. - guia nº 2 - proporcionalidadrr
Iii bim. 4to. año geom. - guia nº 2 - proporcionalidadrrfrancesca2009_10
 
Conteo de figuras
Conteo de figuras Conteo de figuras
Conteo de figuras Daniel Huiza
 
Semana 6 PRE SAN MARCOS 2014 I
Semana 6 PRE SAN MARCOS 2014 ISemana 6 PRE SAN MARCOS 2014 I
Semana 6 PRE SAN MARCOS 2014 IKarlosHuman12
 
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 11 Ciclo 2016
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 11 Ciclo 2016 Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 11 Ciclo 2016
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 11 Ciclo 2016 Mery Lucy Flores M.
 
Ejercicios Propuesto: Laboratorio 2 / Estadística Aplicada
Ejercicios Propuesto: Laboratorio 2 / Estadística AplicadaEjercicios Propuesto: Laboratorio 2 / Estadística Aplicada
Ejercicios Propuesto: Laboratorio 2 / Estadística AplicadaAnthony Ulloa Castillo
 
ESTRATEGIAS DE COMPRENSIÓN DE TEXTOS
ESTRATEGIAS DE COMPRENSIÓN DE TEXTOSESTRATEGIAS DE COMPRENSIÓN DE TEXTOS
ESTRATEGIAS DE COMPRENSIÓN DE TEXTOSANDY TERÁN
 
Solucionario del primer exámen con ingreso directo de la PRE SAN MARCOS ciclo...
Solucionario del primer exámen con ingreso directo de la PRE SAN MARCOS ciclo...Solucionario del primer exámen con ingreso directo de la PRE SAN MARCOS ciclo...
Solucionario del primer exámen con ingreso directo de la PRE SAN MARCOS ciclo...Mery Lucy Flores M.
 
2 do simulacro de admisión unmsm 2015 i
2 do simulacro de admisión unmsm 2015 i2 do simulacro de admisión unmsm 2015 i
2 do simulacro de admisión unmsm 2015 iElias Navarrete
 
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 17 Ciclo 2016 1
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 17 Ciclo 2016 1Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 17 Ciclo 2016 1
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 17 Ciclo 2016 1Mery Lucy Flores M.
 
Solucionario UNI- 2014-2 - Matemática
Solucionario UNI- 2014-2 - MatemáticaSolucionario UNI- 2014-2 - Matemática
Solucionario UNI- 2014-2 - MatemáticaRafael Moreno Yupanqui
 
Mcd y mcm(propiedades)
Mcd y mcm(propiedades)Mcd y mcm(propiedades)
Mcd y mcm(propiedades)JENNER HUAMAN
 

What's hot (20)

Iii bim. 4to. año geom. - guia nº 2 - proporcionalidadrr
Iii bim. 4to. año   geom. - guia nº 2 - proporcionalidadrrIii bim. 4to. año   geom. - guia nº 2 - proporcionalidadrr
Iii bim. 4to. año geom. - guia nº 2 - proporcionalidadrr
 
Conteo de figuras
Conteo de figuras Conteo de figuras
Conteo de figuras
 
2010 i semana 9
2010   i semana 92010   i semana 9
2010 i semana 9
 
Semana 6 PRE SAN MARCOS 2014 I
Semana 6 PRE SAN MARCOS 2014 ISemana 6 PRE SAN MARCOS 2014 I
Semana 6 PRE SAN MARCOS 2014 I
 
Semana 06 2016 2
Semana 06 2016 2Semana 06 2016 2
Semana 06 2016 2
 
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 11 Ciclo 2016
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 11 Ciclo 2016 Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 11 Ciclo 2016
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 11 Ciclo 2016
 
2010 i semana 1
2010   i semana 12010   i semana 1
2010 i semana 1
 
Solucionario san marcos 2012 ii bcf
Solucionario san marcos 2012   ii bcfSolucionario san marcos 2012   ii bcf
Solucionario san marcos 2012 ii bcf
 
2010 i semana 14
2010   i semana 142010   i semana 14
2010 i semana 14
 
2010 i semana 16
2010   i semana 162010   i semana 16
2010 i semana 16
 
Ejercicios Propuesto: Laboratorio 2 / Estadística Aplicada
Ejercicios Propuesto: Laboratorio 2 / Estadística AplicadaEjercicios Propuesto: Laboratorio 2 / Estadística Aplicada
Ejercicios Propuesto: Laboratorio 2 / Estadística Aplicada
 
ESTRATEGIAS DE COMPRENSIÓN DE TEXTOS
ESTRATEGIAS DE COMPRENSIÓN DE TEXTOSESTRATEGIAS DE COMPRENSIÓN DE TEXTOS
ESTRATEGIAS DE COMPRENSIÓN DE TEXTOS
 
Solucionario del primer exámen con ingreso directo de la PRE SAN MARCOS ciclo...
Solucionario del primer exámen con ingreso directo de la PRE SAN MARCOS ciclo...Solucionario del primer exámen con ingreso directo de la PRE SAN MARCOS ciclo...
Solucionario del primer exámen con ingreso directo de la PRE SAN MARCOS ciclo...
 
2 do simulacro de admisión unmsm 2015 i
2 do simulacro de admisión unmsm 2015 i2 do simulacro de admisión unmsm 2015 i
2 do simulacro de admisión unmsm 2015 i
 
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 17 Ciclo 2016 1
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 17 Ciclo 2016 1Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 17 Ciclo 2016 1
Solucionario PRE SAN MARCOS- Semana 17 Ciclo 2016 1
 
Ejercicios resueltos
Ejercicios resueltosEjercicios resueltos
Ejercicios resueltos
 
MPE SEMANA 1I.pdf
MPE SEMANA 1I.pdfMPE SEMANA 1I.pdf
MPE SEMANA 1I.pdf
 
Solucionario UNI- 2014-2 - Matemática
Solucionario UNI- 2014-2 - MatemáticaSolucionario UNI- 2014-2 - Matemática
Solucionario UNI- 2014-2 - Matemática
 
Algebra semana 3-solucion
Algebra   semana 3-solucionAlgebra   semana 3-solucion
Algebra semana 3-solucion
 
Mcd y mcm(propiedades)
Mcd y mcm(propiedades)Mcd y mcm(propiedades)
Mcd y mcm(propiedades)
 

Similar to Probabilidades trabajo

Teoria y problemas de graficos circulares GC316 ccesa007
Teoria y problemas de graficos circulares  GC316  ccesa007Teoria y problemas de graficos circulares  GC316  ccesa007
Teoria y problemas de graficos circulares GC316 ccesa007Demetrio Ccesa Rayme
 
Teoría y problemas de gráficos circulares GC316 ccesa007
Teoría y problemas de gráficos circulares  GC316  ccesa007Teoría y problemas de gráficos circulares  GC316  ccesa007
Teoría y problemas de gráficos circulares GC316 ccesa007Demetrio Ccesa Rayme
 
Teoria y problemas de graficos circulares gc416 ccesa007
Teoria y problemas de graficos circulares  gc416  ccesa007Teoria y problemas de graficos circulares  gc416  ccesa007
Teoria y problemas de graficos circulares gc416 ccesa007Demetrio Ccesa Rayme
 
PPT - Independent and Dependent.pptx
PPT - Independent and Dependent.pptxPPT - Independent and Dependent.pptx
PPT - Independent and Dependent.pptxJoyceNolos
 
Probability and Statistics paper 2023 BS COMPUTER SCIENCE.doc
Probability and Statistics paper 2023 BS COMPUTER SCIENCE.docProbability and Statistics paper 2023 BS COMPUTER SCIENCE.doc
Probability and Statistics paper 2023 BS COMPUTER SCIENCE.docMuhammad Sheikh
 
STAT 200 Introduction to Statistics Final Examination, Sp.docx
STAT 200 Introduction to Statistics     Final Examination, Sp.docxSTAT 200 Introduction to Statistics     Final Examination, Sp.docx
STAT 200 Introduction to Statistics Final Examination, Sp.docxwhitneyleman54422
 
Teoria y problemas de tabla de frecuencias tf420 ccesa007
Teoria y problemas de tabla de frecuencias  tf420  ccesa007Teoria y problemas de tabla de frecuencias  tf420  ccesa007
Teoria y problemas de tabla de frecuencias tf420 ccesa007Demetrio Ccesa Rayme
 
Question 1 of 402.5 2.5 PointsIf you flip a coin three times,.docx
Question 1 of 402.5 2.5 PointsIf you flip a coin three times,.docxQuestion 1 of 402.5 2.5 PointsIf you flip a coin three times,.docx
Question 1 of 402.5 2.5 PointsIf you flip a coin three times,.docxIRESH3
 
MA260.2.1 Statistical Analysis ILog OutOnline Exam 6_06Retur.docx
MA260.2.1 Statistical Analysis ILog OutOnline Exam 6_06Retur.docxMA260.2.1 Statistical Analysis ILog OutOnline Exam 6_06Retur.docx
MA260.2.1 Statistical Analysis ILog OutOnline Exam 6_06Retur.docxBetseyCalderon89
 
Statistik Chapter 5
Statistik Chapter 5Statistik Chapter 5
Statistik Chapter 5WanBK Leo
 
This is an open-book exam. You may refer to your text and other .docx
This is an open-book exam. You may refer to your text and other .docxThis is an open-book exam. You may refer to your text and other .docx
This is an open-book exam. You may refer to your text and other .docxchristalgrieg
 
Suppose you are interested in selecting a group of six households Experience...
 Suppose you are interested in selecting a group of six households Experience... Suppose you are interested in selecting a group of six households Experience...
Suppose you are interested in selecting a group of six households Experience...pinck336896
 
Week8finalexamlivelecture april2012
Week8finalexamlivelecture april2012Week8finalexamlivelecture april2012
Week8finalexamlivelecture april2012Brent Heard
 
Week8finalexamlivelecture dec2012
Week8finalexamlivelecture dec2012Week8finalexamlivelecture dec2012
Week8finalexamlivelecture dec2012Brent Heard
 
Probability and Probability Distribution.pptx
Probability and Probability Distribution.pptxProbability and Probability Distribution.pptx
Probability and Probability Distribution.pptxRaffyBarotilla
 

Similar to Probabilidades trabajo (20)

Teoria y problemas de graficos circulares GC316 ccesa007
Teoria y problemas de graficos circulares  GC316  ccesa007Teoria y problemas de graficos circulares  GC316  ccesa007
Teoria y problemas de graficos circulares GC316 ccesa007
 
Teoría y problemas de gráficos circulares GC316 ccesa007
Teoría y problemas de gráficos circulares  GC316  ccesa007Teoría y problemas de gráficos circulares  GC316  ccesa007
Teoría y problemas de gráficos circulares GC316 ccesa007
 
Teoria y problemas de graficos circulares gc416 ccesa007
Teoria y problemas de graficos circulares  gc416  ccesa007Teoria y problemas de graficos circulares  gc416  ccesa007
Teoria y problemas de graficos circulares gc416 ccesa007
 
PPT - Independent and Dependent.pptx
PPT - Independent and Dependent.pptxPPT - Independent and Dependent.pptx
PPT - Independent and Dependent.pptx
 
Probability and Statistics paper 2023 BS COMPUTER SCIENCE.doc
Probability and Statistics paper 2023 BS COMPUTER SCIENCE.docProbability and Statistics paper 2023 BS COMPUTER SCIENCE.doc
Probability and Statistics paper 2023 BS COMPUTER SCIENCE.doc
 
Probability Assignment Help
Probability Assignment HelpProbability Assignment Help
Probability Assignment Help
 
STAT 200 Introduction to Statistics Final Examination, Sp.docx
STAT 200 Introduction to Statistics     Final Examination, Sp.docxSTAT 200 Introduction to Statistics     Final Examination, Sp.docx
STAT 200 Introduction to Statistics Final Examination, Sp.docx
 
Teoria y problemas de tabla de frecuencias tf420 ccesa007
Teoria y problemas de tabla de frecuencias  tf420  ccesa007Teoria y problemas de tabla de frecuencias  tf420  ccesa007
Teoria y problemas de tabla de frecuencias tf420 ccesa007
 
Question 1 of 402.5 2.5 PointsIf you flip a coin three times,.docx
Question 1 of 402.5 2.5 PointsIf you flip a coin three times,.docxQuestion 1 of 402.5 2.5 PointsIf you flip a coin three times,.docx
Question 1 of 402.5 2.5 PointsIf you flip a coin three times,.docx
 
MA260.2.1 Statistical Analysis ILog OutOnline Exam 6_06Retur.docx
MA260.2.1 Statistical Analysis ILog OutOnline Exam 6_06Retur.docxMA260.2.1 Statistical Analysis ILog OutOnline Exam 6_06Retur.docx
MA260.2.1 Statistical Analysis ILog OutOnline Exam 6_06Retur.docx
 
Mathematics Homework Help
Mathematics Homework HelpMathematics Homework Help
Mathematics Homework Help
 
QT1 - 04 - Probability
QT1 - 04 - ProbabilityQT1 - 04 - Probability
QT1 - 04 - Probability
 
Statistik Chapter 5
Statistik Chapter 5Statistik Chapter 5
Statistik Chapter 5
 
Lecture3
Lecture3Lecture3
Lecture3
 
This is an open-book exam. You may refer to your text and other .docx
This is an open-book exam. You may refer to your text and other .docxThis is an open-book exam. You may refer to your text and other .docx
This is an open-book exam. You may refer to your text and other .docx
 
Statistics 1 (FPN) QP
Statistics 1 (FPN) QPStatistics 1 (FPN) QP
Statistics 1 (FPN) QP
 
Suppose you are interested in selecting a group of six households Experience...
 Suppose you are interested in selecting a group of six households Experience... Suppose you are interested in selecting a group of six households Experience...
Suppose you are interested in selecting a group of six households Experience...
 
Week8finalexamlivelecture april2012
Week8finalexamlivelecture april2012Week8finalexamlivelecture april2012
Week8finalexamlivelecture april2012
 
Week8finalexamlivelecture dec2012
Week8finalexamlivelecture dec2012Week8finalexamlivelecture dec2012
Week8finalexamlivelecture dec2012
 
Probability and Probability Distribution.pptx
Probability and Probability Distribution.pptxProbability and Probability Distribution.pptx
Probability and Probability Distribution.pptx
 

More from INSTITUTO DE EDUCACIÓN SUPERIOR TECNOLÓGICO PRIVADO STANFORD (9)

Muestreo probabilístico y no probabilístico
Muestreo probabilístico y  no probabilísticoMuestreo probabilístico y  no probabilístico
Muestreo probabilístico y no probabilístico
 
Mujestreo por conglomerado
Mujestreo por conglomeradoMujestreo por conglomerado
Mujestreo por conglomerado
 
Tamaño de muestra aleatoria
Tamaño de muestra aleatoriaTamaño de muestra aleatoria
Tamaño de muestra aleatoria
 
Tamaño de muestra estratificado (2)
Tamaño de muestra estratificado (2)Tamaño de muestra estratificado (2)
Tamaño de muestra estratificado (2)
 
Tamaño de muestra aleatoria
Tamaño de muestra aleatoriaTamaño de muestra aleatoria
Tamaño de muestra aleatoria
 
Areas de evaluacion 25-09-
Areas de evaluacion 25-09-Areas de evaluacion 25-09-
Areas de evaluacion 25-09-
 
Transitablidad chicncha
Transitablidad chicnchaTransitablidad chicncha
Transitablidad chicncha
 
Areas de evaluacion 25-09-
Areas de evaluacion 25-09-Areas de evaluacion 25-09-
Areas de evaluacion 25-09-
 
D.d. Nº 013 2014 NÓMINAS DE MATRUCILAS 2014-I
D.d. Nº 013 2014 NÓMINAS DE MATRUCILAS 2014-ID.d. Nº 013 2014 NÓMINAS DE MATRUCILAS 2014-I
D.d. Nº 013 2014 NÓMINAS DE MATRUCILAS 2014-I
 

Recently uploaded

Solving Puzzles Benefits Everyone (English).pptx
Solving Puzzles Benefits Everyone (English).pptxSolving Puzzles Benefits Everyone (English).pptx
Solving Puzzles Benefits Everyone (English).pptxOH TEIK BIN
 
Organic Name Reactions for the students and aspirants of Chemistry12th.pptx
Organic Name Reactions  for the students and aspirants of Chemistry12th.pptxOrganic Name Reactions  for the students and aspirants of Chemistry12th.pptx
Organic Name Reactions for the students and aspirants of Chemistry12th.pptxVS Mahajan Coaching Centre
 
Software Engineering Methodologies (overview)
Software Engineering Methodologies (overview)Software Engineering Methodologies (overview)
Software Engineering Methodologies (overview)eniolaolutunde
 
Introduction to ArtificiaI Intelligence in Higher Education
Introduction to ArtificiaI Intelligence in Higher EducationIntroduction to ArtificiaI Intelligence in Higher Education
Introduction to ArtificiaI Intelligence in Higher Educationpboyjonauth
 
Sanyam Choudhary Chemistry practical.pdf
Sanyam Choudhary Chemistry practical.pdfSanyam Choudhary Chemistry practical.pdf
Sanyam Choudhary Chemistry practical.pdfsanyamsingh5019
 
Hybridoma Technology ( Production , Purification , and Application )
Hybridoma Technology  ( Production , Purification , and Application  ) Hybridoma Technology  ( Production , Purification , and Application  )
Hybridoma Technology ( Production , Purification , and Application ) Sakshi Ghasle
 
POINT- BIOCHEMISTRY SEM 2 ENZYMES UNIT 5.pptx
POINT- BIOCHEMISTRY SEM 2 ENZYMES UNIT 5.pptxPOINT- BIOCHEMISTRY SEM 2 ENZYMES UNIT 5.pptx
POINT- BIOCHEMISTRY SEM 2 ENZYMES UNIT 5.pptxSayali Powar
 
The Most Excellent Way | 1 Corinthians 13
The Most Excellent Way | 1 Corinthians 13The Most Excellent Way | 1 Corinthians 13
The Most Excellent Way | 1 Corinthians 13Steve Thomason
 
BASLIQ CURRENT LOOKBOOK LOOKBOOK(1) (1).pdf
BASLIQ CURRENT LOOKBOOK  LOOKBOOK(1) (1).pdfBASLIQ CURRENT LOOKBOOK  LOOKBOOK(1) (1).pdf
BASLIQ CURRENT LOOKBOOK LOOKBOOK(1) (1).pdfSoniaTolstoy
 
Call Girls in Dwarka Mor Delhi Contact Us 9654467111
Call Girls in Dwarka Mor Delhi Contact Us 9654467111Call Girls in Dwarka Mor Delhi Contact Us 9654467111
Call Girls in Dwarka Mor Delhi Contact Us 9654467111Sapana Sha
 
Crayon Activity Handout For the Crayon A
Crayon Activity Handout For the Crayon ACrayon Activity Handout For the Crayon A
Crayon Activity Handout For the Crayon AUnboundStockton
 
Biting mechanism of poisonous snakes.pdf
Biting mechanism of poisonous snakes.pdfBiting mechanism of poisonous snakes.pdf
Biting mechanism of poisonous snakes.pdfadityarao40181
 
Paris 2024 Olympic Geographies - an activity
Paris 2024 Olympic Geographies - an activityParis 2024 Olympic Geographies - an activity
Paris 2024 Olympic Geographies - an activityGeoBlogs
 
भारत-रोम व्यापार.pptx, Indo-Roman Trade,
भारत-रोम व्यापार.pptx, Indo-Roman Trade,भारत-रोम व्यापार.pptx, Indo-Roman Trade,
भारत-रोम व्यापार.pptx, Indo-Roman Trade,Virag Sontakke
 
Painted Grey Ware.pptx, PGW Culture of India
Painted Grey Ware.pptx, PGW Culture of IndiaPainted Grey Ware.pptx, PGW Culture of India
Painted Grey Ware.pptx, PGW Culture of IndiaVirag Sontakke
 
How to Make a Pirate ship Primary Education.pptx
How to Make a Pirate ship Primary Education.pptxHow to Make a Pirate ship Primary Education.pptx
How to Make a Pirate ship Primary Education.pptxmanuelaromero2013
 
internship ppt on smartinternz platform as salesforce developer
internship ppt on smartinternz platform as salesforce developerinternship ppt on smartinternz platform as salesforce developer
internship ppt on smartinternz platform as salesforce developerunnathinaik
 
Presiding Officer Training module 2024 lok sabha elections
Presiding Officer Training module 2024 lok sabha electionsPresiding Officer Training module 2024 lok sabha elections
Presiding Officer Training module 2024 lok sabha electionsanshu789521
 
Pharmacognosy Flower 3. Compositae 2023.pdf
Pharmacognosy Flower 3. Compositae 2023.pdfPharmacognosy Flower 3. Compositae 2023.pdf
Pharmacognosy Flower 3. Compositae 2023.pdfMahmoud M. Sallam
 

Recently uploaded (20)

Solving Puzzles Benefits Everyone (English).pptx
Solving Puzzles Benefits Everyone (English).pptxSolving Puzzles Benefits Everyone (English).pptx
Solving Puzzles Benefits Everyone (English).pptx
 
Organic Name Reactions for the students and aspirants of Chemistry12th.pptx
Organic Name Reactions  for the students and aspirants of Chemistry12th.pptxOrganic Name Reactions  for the students and aspirants of Chemistry12th.pptx
Organic Name Reactions for the students and aspirants of Chemistry12th.pptx
 
Software Engineering Methodologies (overview)
Software Engineering Methodologies (overview)Software Engineering Methodologies (overview)
Software Engineering Methodologies (overview)
 
Introduction to ArtificiaI Intelligence in Higher Education
Introduction to ArtificiaI Intelligence in Higher EducationIntroduction to ArtificiaI Intelligence in Higher Education
Introduction to ArtificiaI Intelligence in Higher Education
 
Sanyam Choudhary Chemistry practical.pdf
Sanyam Choudhary Chemistry practical.pdfSanyam Choudhary Chemistry practical.pdf
Sanyam Choudhary Chemistry practical.pdf
 
9953330565 Low Rate Call Girls In Rohini Delhi NCR
9953330565 Low Rate Call Girls In Rohini  Delhi NCR9953330565 Low Rate Call Girls In Rohini  Delhi NCR
9953330565 Low Rate Call Girls In Rohini Delhi NCR
 
Hybridoma Technology ( Production , Purification , and Application )
Hybridoma Technology  ( Production , Purification , and Application  ) Hybridoma Technology  ( Production , Purification , and Application  )
Hybridoma Technology ( Production , Purification , and Application )
 
POINT- BIOCHEMISTRY SEM 2 ENZYMES UNIT 5.pptx
POINT- BIOCHEMISTRY SEM 2 ENZYMES UNIT 5.pptxPOINT- BIOCHEMISTRY SEM 2 ENZYMES UNIT 5.pptx
POINT- BIOCHEMISTRY SEM 2 ENZYMES UNIT 5.pptx
 
The Most Excellent Way | 1 Corinthians 13
The Most Excellent Way | 1 Corinthians 13The Most Excellent Way | 1 Corinthians 13
The Most Excellent Way | 1 Corinthians 13
 
BASLIQ CURRENT LOOKBOOK LOOKBOOK(1) (1).pdf
BASLIQ CURRENT LOOKBOOK  LOOKBOOK(1) (1).pdfBASLIQ CURRENT LOOKBOOK  LOOKBOOK(1) (1).pdf
BASLIQ CURRENT LOOKBOOK LOOKBOOK(1) (1).pdf
 
Call Girls in Dwarka Mor Delhi Contact Us 9654467111
Call Girls in Dwarka Mor Delhi Contact Us 9654467111Call Girls in Dwarka Mor Delhi Contact Us 9654467111
Call Girls in Dwarka Mor Delhi Contact Us 9654467111
 
Crayon Activity Handout For the Crayon A
Crayon Activity Handout For the Crayon ACrayon Activity Handout For the Crayon A
Crayon Activity Handout For the Crayon A
 
Biting mechanism of poisonous snakes.pdf
Biting mechanism of poisonous snakes.pdfBiting mechanism of poisonous snakes.pdf
Biting mechanism of poisonous snakes.pdf
 
Paris 2024 Olympic Geographies - an activity
Paris 2024 Olympic Geographies - an activityParis 2024 Olympic Geographies - an activity
Paris 2024 Olympic Geographies - an activity
 
भारत-रोम व्यापार.pptx, Indo-Roman Trade,
भारत-रोम व्यापार.pptx, Indo-Roman Trade,भारत-रोम व्यापार.pptx, Indo-Roman Trade,
भारत-रोम व्यापार.pptx, Indo-Roman Trade,
 
Painted Grey Ware.pptx, PGW Culture of India
Painted Grey Ware.pptx, PGW Culture of IndiaPainted Grey Ware.pptx, PGW Culture of India
Painted Grey Ware.pptx, PGW Culture of India
 
How to Make a Pirate ship Primary Education.pptx
How to Make a Pirate ship Primary Education.pptxHow to Make a Pirate ship Primary Education.pptx
How to Make a Pirate ship Primary Education.pptx
 
internship ppt on smartinternz platform as salesforce developer
internship ppt on smartinternz platform as salesforce developerinternship ppt on smartinternz platform as salesforce developer
internship ppt on smartinternz platform as salesforce developer
 
Presiding Officer Training module 2024 lok sabha elections
Presiding Officer Training module 2024 lok sabha electionsPresiding Officer Training module 2024 lok sabha elections
Presiding Officer Training module 2024 lok sabha elections
 
Pharmacognosy Flower 3. Compositae 2023.pdf
Pharmacognosy Flower 3. Compositae 2023.pdfPharmacognosy Flower 3. Compositae 2023.pdf
Pharmacognosy Flower 3. Compositae 2023.pdf
 

Probabilidades trabajo

  • 1. UNIVERSIDAD JOSE FAUSTINO SANCHEZ CARRION FACULTAD: BROMATOLOGIA Y NUTRICION ASIGNATURA: ESTADISTICA TEMA: PROBABILIDADES GRUPO: CAMINO ROSADIO SARA MALLQUI ORTIZ MARILYN HURTADO TORRES LUIS ABEL AVILA TENA MANUEL FIGUEROA BETETA ROSA CARIGA AMELIA
  • 2. EJERCICIOS 1. Si yo tengo una canasta llena de peras y manzanas, de las cuales hay 20 peras y 10 manzanas. ¿Qué fruta es más probable que saque al azar de la canasta? a) m = manzanas b) p = peras c) n(Ω) = 30 d) n(m) = 10 e) n(p) = 20 2. En un salón de clases hay 30 alumnos de los cuales 10 son varones ¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un estudiante de sexo femenino? Alumnos:30 Varones:10 10/30=3 Porlo tanto hay 3 probabilidades de que salga un estudiante femenino 3. En una población de 2000 habitantes, 80 padecen afecciones cardiacas ¿Cuál es la probabilidad de emplear a alguien proveniente de este lugar, que no esté enfermo? Población:2000 Enfermos: 80 80/2000=4 Por lo tanto hay 4 probabilidades de que al emplear una persona proveniente de este lugar no resulte enfermo. 4. En una colonia se entrevistaron a 50 familias, 10 dijeron transportarseen cochepropio a sus trabajos y 30 dijeron utilizar algún transporte público. ¿Cuál es la probabilidad de que al seleccionar una familia de esa colonia utilice el transporte público? COCHE PROPIO TRANSPORTE PUBLICO OTROS TOTAL FAMILIAS 10 30 10 50 P(A/B)=P(B ∩ A)/P(B)=30/50=0.60 -> 60%  P (m) = 10/30 = 0.33 => 33%  P (p ) = 20/30 = 0.67 => 67% Por lo tanto, es más probable que la fruta que se saque al azar sea una pera.
  • 3. 5. En una Universidad el 70% de los estudiantes son de Ciencias y el 30% de letras; de los estudiantes de ciencias el 60% son varones y los de letras son varones el 40%. Si se elige aleatoriamente un estudiante, calcular la probabilidad que: a) Sea un estudiante varón b) Sea un estudiante de ciencias, si es varón. c) Sea un estudiante varón, si es de ciencias. d) Sea un estudiante de ciencias y varón HOMBRES MUJERES TOTAL CIENCIAS 42% 28% 70% LETRAS 12% 18% 30% TOTAS 54% 46% 100% a) P(B)=0.54 b) P(B/A)=P(A ∩ B)/P(A)=0.42/0.70=0.6 c) P(A/B)=P(B ∩ A)/P(B)=0.42/0.54=0.778 d) P(A ∩ B)=0.42 6. La siguiente tabla presenta la clasificación de 356 estudiantes de la Universidad de Lima, de acuerdo a su especialidad y procedencia: Especialidad Procedencia Ingeniería Industrial Administración Economía Derecho Total Limeño(L) 100 40 50 20 210 Provinciano(P) 20 60 50 10 140 Extranjero(E) 5 0 1 0 6 Total 125 100 101 30 356 Sea el experimento  : elegir al azar un estudiante del grupo a) ¿Cuál es la probabilidad de que el estudiante no pertenezca a la Facultad de Ingeniería Industrial y no sea extranjero? P(A)= 230/356 = 115/78 =0.64 b) ¿Cuál es la probabilidad de que el estudiante no pertenezca a la Facultad de Ingeniería Industrial dado que es Limeño?
  • 4. P(B)= 110/356= 55/178= 0.30 c) ¿Cuál es la probabilidad de que el estudiante sea de la Facultad de Economía o de Administración dado que es provinciano? P(AUB)=P(A)+P(B)-P (A B) A=ECONOMIA= 50/356 B=ADMINISTRACION=60/356 A B=EXTRA=0 P (A B)=110/356=0.3089 7. En la Facultad de Economía, el 25% de los estudiantes desaprobaronmatemáticas, el 15% desaprobaron Estadística y el 10% desaprobaron las dos asignaturas. Se selecciona un estudiante al azar. M=25% =0.25 E=15%=0.15 M Y E=10%=0.10 ¿Cuál es la probabilidad de que desaprobara Matemáticas o Estadística? P (M/E)=P (M ∩ E) = 0.10 =0.6667= 66.67%. P ( E ) 0.15 Dado desaprobó Estadística, ¿cuál es la probabilidad de que desaprobara Matemáticas? P (E/M)= P (E ∩ M) = 0.10 = 0.4 = 40% P (M) 0.25 , ¿Cuál es la probabilidad de que desaprobara Matemática o Estadística? P (M o C) = P (M) + P (E) — P (M ∩ E) =0.25 + 0,15 — O.10= 0.4 0.10 =0.3 = 30%
  • 5. 8. En una muestra de 120 loretanos se encontró que el 60% sufre alguna enfermedad, el 30% tienen al menos 30 años, y el 20% son menores de 30 años y sanos. Si uno de tales loretanos es escogido al azar, ¿Cuál es la probabilidad de que: 120 x 60/100=72 ENFERMOS. 120- 72=48 SANOS. 120 x30/100= 36 MAYORES E IGUALES A 30 AÑOS. 120-36=84 MENORES DE 30 AÑOS. 120 x20/100=24 MENORES DE 30 AÑOS Y SANOS. 84-24=60 TIENEN ALGUNA ENFERMEDAD. respuesta: 12/120=1/10 60/120= 1/2 9. Se ha determinado que el porcentaje de los televidentes que ven los programas A, B y C son respectivamente 0,4 ; 0,5 y 0,3. Cada televidente ve los programas independientemente uno del otro. Si se elige al azar a uno de tales televidentes, ¿qué probabilidad hay de que vea A = 0.4 A’=1-0.4=0.6 B= 0.5 B’=1-0.5=05 C= 0.3 C’=1– 0.3=0.7 ¿Dos de los tres programas? P = P (ABC’) +P (AB’C) +P (A’BC) P = 0.4 x 0.5 x 0.7+ 0.4 x 0.5 x 0.3 + 0.6 x 0.5 x 0.3 P = 0.29 ¿Al menos uno de los 3 programas? P = 1 - P (A’B’C’) P = 1 – 0.6 x 0.5 x 0.7 = 0.79 P = 0.79
  • 6. 10.Suponga que en una cierta región del país la probabilidad de que un adulto mayor de 40 años tenga cáncer es 0,05. La probabilidad de que el diagnóstico sea correcto es 0,80; y de que sea errado es 0,20. Si se elige al azar una de esas personas, calcular la probabilidad de que Incorrecto Correcto TOTAL Cáncer 𝟐𝟎 𝟏𝟎𝟎 ∗ 𝟎. 𝟎𝟓 = 𝟎. 𝟎𝟏 𝟐𝟎 𝟏𝟎𝟎 ∗ 𝟎. 𝟎𝟓 = 𝟎. 𝟎𝟒 0.05 TOTAL a) Se le diagnostique cáncer La probabilidad de que se diagnostique cáncer es de 0.05 b) Si se le diagnostica cáncer, tenga realmente tal enfermedad. La probabilidad de que el diagnostico de cáncer sea correcto es de 0.04