The document presents solutions to 6 probability problems. Problem 1 involves calculating the probability that the lowest or highest number drawn from 10 people numbered 1-10 is 5. Problem 2 deals with probabilities related to drawing items from a lot with different defect rates. Problem 3 involves probabilities related to drawing defective washing machines from a shipment. The remaining problems involve calculating probabilities for various scenarios involving random draws and events. All problems show the probability calculations and solutions.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson y la distribución exponencial. Proporciona ejemplos y soluciones para cada distribución.
Este documento resume conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad, en particular la distribución binomial. Explica la fórmula de la distribución binomial y proporciona ejemplos y problemas para ilustrar cómo se aplica la distribución binomial a situaciones que involucran múltiples ensayos de Bernoulli independientes y contar el número de éxitos. El documento concluye con cinco problemas para practicar el uso de la distribución binomial.
Este documento presenta varios ejercicios sobre distribuciones de probabilidad como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. En el primer ejercicio se calcula la probabilidad de obtener cuatro pernos en buen estado de una muestra de 20 pernos. En el segundo ejercicio se calculan probabilidades relacionadas a infracciones de tránsito. El tercer ejercicio calcula probabilidades para un examen de opción múltiple.
El documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli y la distribución binomial. Explica la definición y fórmula de cada distribución con ejemplos. Luego, presenta varios ejercicios resueltos sobre la aplicación de estas distribuciones para calcular probabilidades en diferentes escenarios como sacar una carta de una baraja, obtener defectos en una producción industrial, y otros.
Este documento presenta 8 ejercicios de prueba de hipótesis realizados por un estudiante. Cada ejercicio describe un escenario de ingeniería e incluye datos de una o más muestras para probar hipótesis sobre medias poblacionales usando pruebas Z e intervalos de confianza.
1) El documento presenta varios ejemplos de probabilidad utilizando distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica cómo calcular la probabilidad de eventos específicos en cada uno de estos tipos de distribuciones.
2) También incluye ejemplos de cómo calcular áreas bajo la curva normal y percentiles para distribuciones normales.
3) En total, el documento cubre cinco tipos diferentes de distribuciones de probabilidad comúnmente utilizadas y cómo calcular probabilidades con cada una de ellas a través de una variedad de ej
1) El documento describe funciones trigonométricas inversas y sus derivadas. Estas funciones se definen restringiendo los dominios de las funciones trigonométricas para que sean uno a uno.
2) También presenta fórmulas para derivar funciones trigonométricas inversas usando propiedades de funciones inversas y derivación implícita.
3) Finalmente, explica que algunas integrales conducen a funciones trigonométricas inversas cuando se resuelven.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica sus fórmulas y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando cada distribución.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson y la distribución exponencial. Proporciona ejemplos y soluciones para cada distribución.
Este documento resume conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad, en particular la distribución binomial. Explica la fórmula de la distribución binomial y proporciona ejemplos y problemas para ilustrar cómo se aplica la distribución binomial a situaciones que involucran múltiples ensayos de Bernoulli independientes y contar el número de éxitos. El documento concluye con cinco problemas para practicar el uso de la distribución binomial.
Este documento presenta varios ejercicios sobre distribuciones de probabilidad como la binomial, hipergeométrica y de Poisson. En el primer ejercicio se calcula la probabilidad de obtener cuatro pernos en buen estado de una muestra de 20 pernos. En el segundo ejercicio se calculan probabilidades relacionadas a infracciones de tránsito. El tercer ejercicio calcula probabilidades para un examen de opción múltiple.
El documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli y la distribución binomial. Explica la definición y fórmula de cada distribución con ejemplos. Luego, presenta varios ejercicios resueltos sobre la aplicación de estas distribuciones para calcular probabilidades en diferentes escenarios como sacar una carta de una baraja, obtener defectos en una producción industrial, y otros.
Este documento presenta 8 ejercicios de prueba de hipótesis realizados por un estudiante. Cada ejercicio describe un escenario de ingeniería e incluye datos de una o más muestras para probar hipótesis sobre medias poblacionales usando pruebas Z e intervalos de confianza.
1) El documento presenta varios ejemplos de probabilidad utilizando distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica cómo calcular la probabilidad de eventos específicos en cada uno de estos tipos de distribuciones.
2) También incluye ejemplos de cómo calcular áreas bajo la curva normal y percentiles para distribuciones normales.
3) En total, el documento cubre cinco tipos diferentes de distribuciones de probabilidad comúnmente utilizadas y cómo calcular probabilidades con cada una de ellas a través de una variedad de ej
1) El documento describe funciones trigonométricas inversas y sus derivadas. Estas funciones se definen restringiendo los dominios de las funciones trigonométricas para que sean uno a uno.
2) También presenta fórmulas para derivar funciones trigonométricas inversas usando propiedades de funciones inversas y derivación implícita.
3) Finalmente, explica que algunas integrales conducen a funciones trigonométricas inversas cuando se resuelven.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y exponencial. Explica sus fórmulas y provee ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular probabilidades usando cada distribución.
Ejercicios de distribuciones de probabilidadrossee2012
Este documento presenta una serie de ejercicios y soluciones relacionados con distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Los ejercicios involucran calcular probabilidades para variables aleatorias discretas bajo cada una de estas distribuciones. El documento fue escrito por Rosalva Guerrero Hernández de la Universidad Tecnológica de Torreón el 18 de marzo de 2012.
El documento presenta conceptos básicos sobre vectores en el espacio R3. Introduce vectores fijos y libres, y define el espacio vectorial R3 mediante las operaciones de suma y producto por escalares de ternas. Explica la noción de base y coordenadas, y define subespacios, dependencia e independencia lineal de vectores. Por último, describe el producto escalar y algunas bases especiales como la ortonormal.
Este documento describe conceptos básicos de probabilidad como variables aleatorias, funciones de probabilidad, distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Explica que una variable aleatoria asocia números reales a elementos de un espacio muestral y puede ser discreta o continua. También define la función de probabilidad como una función que asigna probabilidades a los resultados de una variable aleatoria, y describe cómo calcular la media, varianza y otras medidas para variables aleatorias. El documento incluye varios ejemplos ilustrativos de estos conceptos.
Este documento presenta la distribución Gamma, que es un modelo estadístico donde la densidad de probabilidad de una variable aleatoria continua X depende de dos parámetros, α y β. Incluye la definición de la distribución Gamma, un gráfico ilustrativo y un ejemplo numérico donde se calcula la probabilidad de que el tiempo de mantenimiento de una máquina sea mayor a 8 horas y el costo promedio de mantenimiento.
Este documento describe la distribución geométrica y proporciona ejemplos de su aplicación. La distribución geométrica modela procesos de prueba repetitiva donde se busca el primer éxito. Se define mediante la probabilidad p de éxito y q de fracaso, siendo la probabilidad de x ensayos para el primer éxito q^(x-1)p. Se resuelven seis ejemplos calculando estas probabilidades para procesos como lanzar una moneda o inspeccionar productos.
Este documento resume las fórmulas para la distribución binomial y Poisson. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para la binomial, y cómo calcular la probabilidad de ocurrencia para la Poisson. También incluye un enlace a una presentación sobre estas distribuciones.
Este documento presenta 19 problemas de probabilidad y estadística que deben ser resueltos por un estudiante. Los problemas cubren temas como probabilidad condicional, probabilidad conjunta, extracción aleatoria con y sin reemplazo de elementos de conjuntos finitos, y cálculo de probabilidades simples y compuestas. El documento proporciona los enunciados de cada problema pero no incluye las soluciones.
Este documento presenta ejercicios sobre probabilidad y estadística. Incluye preguntas sobre clasificación de variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, valores esperados y varianzas. También contiene ejemplos prácticos sobre probabilidades binomiales y cómo aplicar conceptos estadísticos a situaciones reales.
Este documento presenta ejercicios de probabilidad sobre distribuciones discretas. En el primer ejercicio, se calcula la probabilidad de que menos de 6 personas tengan que repetir un curso de entrenamiento (98.5%), la probabilidad de que exactamente 10 personas aprueben el curso (1.67%), y la probabilidad de que más de 12 personas aprueben el curso (73.46%). El segundo ejercicio calcula el tiempo promedio para que fallen 3 computadoras en un avión (6,000 horas) y la probabilidad de que fallen en un vuelo de 5 horas (1.249
Este documento presenta información sobre la distribución de Poisson. Explica que se utiliza para aproximar la distribución binomial cuando n es grande y p es pequeña. Proporciona la fórmula de Poisson y resuelve ejemplos numéricos como calcular la probabilidad de que ocurran x eventos.
Este documento describe la distribución binomial, incluyendo sus propiedades, la función de probabilidad binomial, ejemplos y cómo calcular la media y desviación estándar. También cubre la aproximación a la distribución normal y proporciona ejercicios de práctica.
Este documento presenta el solucionario de un examen parcial de matemáticas de una universidad en Bolivia. Incluye la resolución de 5 problemas matemáticos como hallar un número de tres cifras con ciertas propiedades, calcular un término de un desarrollo binomial, simplificar expresiones algebraicas y resolver un sistema de ecuaciones. También contiene información sobre el curso y el desarrollador del solucionario.
Este documento presenta ejemplos de distribuciones de probabilidad discretas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Incluye cálculos de probabilidades, medias y varianzas para variables aleatorias con estas distribuciones.
Este documento presenta seis distribuciones de probabilidad comunes: distribución de Bernoulli, distribución binomial, distribución de Poisson, distribución gamma, distribución normal y distribución t de Student. Explica brevemente cada distribución y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar sus propiedades. También incluye ejercicios de práctica relacionados con cada distribución.
Este documento explica la distribución geométrica y proporciona ejemplos de su aplicación para calcular la probabilidad de obtener el primer éxito o fracaso en una serie de experimentos de Bernoulli. Explica cómo calcular la probabilidad de que ocurra el primer éxito o fracaso en la x-ésima repetición del experimento usando la fórmula de la función de densidad de probabilidad de la distribución geométrica.
Exercícios de matemática envolvendo a soma de dois números. As questões pedem para calcular a soma de dois valores que variam de acordo com fórmulas ou sequências numéricas específicas.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Este documento describe las distribuciones gamma y exponencial. La distribución gamma describe el tiempo transcurrido hasta obtener n ocurrencias de un evento generado por un proceso de Poisson. La distribución exponencial es un caso especial de la distribución gamma cuando α = 1. La distribución exponencial modela el tiempo entre eventos de un proceso de Poisson o el tiempo hasta la primera ocurrencia. El documento también presenta ejemplos y propiedades clave de ambas distribuciones.
1. El volumen del sólido generado al girar la región delimitada por y=x y y=√x entorno al eje x es π/6 unidades cúbicas.
2. El volumen del sólido generado al girar la región entre las parábolas y=3x^2/16+3 y y=x^2/16+5 entorno a la recta y=2 es 128π/5 unidades cúbicas.
3. El volumen del sólido generado al girar la región entre la parábola y=4x-1/8x
The document discusses several probability problems involving choosing cards from boxes, extracting balls from an urn and flipping coins, calculating expected values. It also covers problems involving the probability of a drill hole diameter falling within a specified range given its density function, the probability of defective circuit boards being selected in a sample, and the probability of components failing in a mechanical shovel system.
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Elementary Statistics Practice Test 2 Solutions
Chapter 4: Probability
Ejercicios de distribuciones de probabilidadrossee2012
Este documento presenta una serie de ejercicios y soluciones relacionados con distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Los ejercicios involucran calcular probabilidades para variables aleatorias discretas bajo cada una de estas distribuciones. El documento fue escrito por Rosalva Guerrero Hernández de la Universidad Tecnológica de Torreón el 18 de marzo de 2012.
El documento presenta conceptos básicos sobre vectores en el espacio R3. Introduce vectores fijos y libres, y define el espacio vectorial R3 mediante las operaciones de suma y producto por escalares de ternas. Explica la noción de base y coordenadas, y define subespacios, dependencia e independencia lineal de vectores. Por último, describe el producto escalar y algunas bases especiales como la ortonormal.
Este documento describe conceptos básicos de probabilidad como variables aleatorias, funciones de probabilidad, distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Explica que una variable aleatoria asocia números reales a elementos de un espacio muestral y puede ser discreta o continua. También define la función de probabilidad como una función que asigna probabilidades a los resultados de una variable aleatoria, y describe cómo calcular la media, varianza y otras medidas para variables aleatorias. El documento incluye varios ejemplos ilustrativos de estos conceptos.
Este documento presenta la distribución Gamma, que es un modelo estadístico donde la densidad de probabilidad de una variable aleatoria continua X depende de dos parámetros, α y β. Incluye la definición de la distribución Gamma, un gráfico ilustrativo y un ejemplo numérico donde se calcula la probabilidad de que el tiempo de mantenimiento de una máquina sea mayor a 8 horas y el costo promedio de mantenimiento.
Este documento describe la distribución geométrica y proporciona ejemplos de su aplicación. La distribución geométrica modela procesos de prueba repetitiva donde se busca el primer éxito. Se define mediante la probabilidad p de éxito y q de fracaso, siendo la probabilidad de x ensayos para el primer éxito q^(x-1)p. Se resuelven seis ejemplos calculando estas probabilidades para procesos como lanzar una moneda o inspeccionar productos.
Este documento resume las fórmulas para la distribución binomial y Poisson. Explica cómo calcular la media, varianza y desviación estándar para la binomial, y cómo calcular la probabilidad de ocurrencia para la Poisson. También incluye un enlace a una presentación sobre estas distribuciones.
Este documento presenta 19 problemas de probabilidad y estadística que deben ser resueltos por un estudiante. Los problemas cubren temas como probabilidad condicional, probabilidad conjunta, extracción aleatoria con y sin reemplazo de elementos de conjuntos finitos, y cálculo de probabilidades simples y compuestas. El documento proporciona los enunciados de cada problema pero no incluye las soluciones.
Este documento presenta ejercicios sobre probabilidad y estadística. Incluye preguntas sobre clasificación de variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, valores esperados y varianzas. También contiene ejemplos prácticos sobre probabilidades binomiales y cómo aplicar conceptos estadísticos a situaciones reales.
Este documento presenta ejercicios de probabilidad sobre distribuciones discretas. En el primer ejercicio, se calcula la probabilidad de que menos de 6 personas tengan que repetir un curso de entrenamiento (98.5%), la probabilidad de que exactamente 10 personas aprueben el curso (1.67%), y la probabilidad de que más de 12 personas aprueben el curso (73.46%). El segundo ejercicio calcula el tiempo promedio para que fallen 3 computadoras en un avión (6,000 horas) y la probabilidad de que fallen en un vuelo de 5 horas (1.249
Este documento presenta información sobre la distribución de Poisson. Explica que se utiliza para aproximar la distribución binomial cuando n es grande y p es pequeña. Proporciona la fórmula de Poisson y resuelve ejemplos numéricos como calcular la probabilidad de que ocurran x eventos.
Este documento describe la distribución binomial, incluyendo sus propiedades, la función de probabilidad binomial, ejemplos y cómo calcular la media y desviación estándar. También cubre la aproximación a la distribución normal y proporciona ejercicios de práctica.
Este documento presenta el solucionario de un examen parcial de matemáticas de una universidad en Bolivia. Incluye la resolución de 5 problemas matemáticos como hallar un número de tres cifras con ciertas propiedades, calcular un término de un desarrollo binomial, simplificar expresiones algebraicas y resolver un sistema de ecuaciones. También contiene información sobre el curso y el desarrollador del solucionario.
Este documento presenta ejemplos de distribuciones de probabilidad discretas como la distribución de Bernoulli, binomial y Poisson. Incluye cálculos de probabilidades, medias y varianzas para variables aleatorias con estas distribuciones.
Este documento presenta seis distribuciones de probabilidad comunes: distribución de Bernoulli, distribución binomial, distribución de Poisson, distribución gamma, distribución normal y distribución t de Student. Explica brevemente cada distribución y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar sus propiedades. También incluye ejercicios de práctica relacionados con cada distribución.
Este documento explica la distribución geométrica y proporciona ejemplos de su aplicación para calcular la probabilidad de obtener el primer éxito o fracaso en una serie de experimentos de Bernoulli. Explica cómo calcular la probabilidad de que ocurra el primer éxito o fracaso en la x-ésima repetición del experimento usando la fórmula de la función de densidad de probabilidad de la distribución geométrica.
Exercícios de matemática envolvendo a soma de dois números. As questões pedem para calcular a soma de dois valores que variam de acordo com fórmulas ou sequências numéricas específicas.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Este documento describe las distribuciones gamma y exponencial. La distribución gamma describe el tiempo transcurrido hasta obtener n ocurrencias de un evento generado por un proceso de Poisson. La distribución exponencial es un caso especial de la distribución gamma cuando α = 1. La distribución exponencial modela el tiempo entre eventos de un proceso de Poisson o el tiempo hasta la primera ocurrencia. El documento también presenta ejemplos y propiedades clave de ambas distribuciones.
1. El volumen del sólido generado al girar la región delimitada por y=x y y=√x entorno al eje x es π/6 unidades cúbicas.
2. El volumen del sólido generado al girar la región entre las parábolas y=3x^2/16+3 y y=x^2/16+5 entorno a la recta y=2 es 128π/5 unidades cúbicas.
3. El volumen del sólido generado al girar la región entre la parábola y=4x-1/8x
The document discusses several probability problems involving choosing cards from boxes, extracting balls from an urn and flipping coins, calculating expected values. It also covers problems involving the probability of a drill hole diameter falling within a specified range given its density function, the probability of defective circuit boards being selected in a sample, and the probability of components failing in a mechanical shovel system.
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Elementary Statistics Practice Test 2 Solutions
Chapter 4: Probability
This document summarizes solutions to odd-numbered homework problems from Chapter 4 of a statistics textbook. It covers topics like discrete vs. continuous random variables, probability distributions, the normal and binomial distributions, and how to calculate probabilities using the z-table. Examples include determining the type of random variable, finding probabilities of intervals for different distributions, and approximating binomial probabilities with the normal distribution for large n.
This document contains solutions to 8 probability and statistics exam problems:
1) Calculating the probability that a defectively produced item came from Machine A.
2) Finding the probability that at least 1 of 5 prisoners committed a property crime.
3) Determining the probability that at least half of 6 registered voters will vote in an election.
4) Calculating the probability of winning a lottery that must match 4 digits exactly once over 365 days.
5) Finding the probability that 3 people will be kidnapped out of a population of 10,000 with a kidnapping rate of 0.0009.
6) Computing the probability that 2 of 100 people will be victims of fraud with an individual
1. The document contains instructions and 32 questions for a Class 11 Mathematics exam. Questions range from very short answer to longer proof-style questions.
2. The questions cover a range of mathematics topics including sets, functions, limits, probability, complex numbers, trigonometry, coordinate geometry, and calculus.
3. Students are instructed not to use calculators and that questions 1-12 are short answer, questions 13-28 are 4 marks each, and questions 29-32 are 6 marks each. The exam is designed to test a wide breadth of mathematical concepts.
This document defines key probability terms and concepts. It begins by defining a probability experiment, outcomes, sample space, events such as simple, compound and null events. It then discusses union, intersection and complements of events. It also defines equally likely outcomes, mutually exclusive events, exhaustive events, and conditional probability and independence. The document provides examples to illustrate these concepts and definitions. It concludes by discussing approaches to measure probability such as the classical, relative frequency, subjective and axiomatic approaches. It also covers rules of probability including addition, multiplication and conditional probability rules.
The document contains a math problem involving sequences, geometry transformations, simultaneous equations, and other algebra topics. It provides the steps to solve various math problems, including listing the first three terms of a sequence, describing a geometric reflection, solving simultaneous equations algebraically, and estimating the median from a histogram.
This document provides study material for a course on probability and statistics. It covers topics such as sample spaces, events, axioms of probability, conditional probability, Bayes' theorem, random variables, probability distributions including binomial, Poisson, normal and other continuous distributions, joint and marginal distributions, mathematical expectation, decision making, sampling distributions and statistical inference. Various examples are provided to illustrate concepts such as probability calculations for events from finite sample spaces, conditional probability, independence of events and finding probabilities of unions and intersections of events.
This document contains a 3-page excerpt from the textbook "Elementary Mathematics" by W W L Chen and X T Duong. The excerpt discusses basic algebra concepts including:
- The real number system and subsets like natural numbers, integers, rational numbers, irrational numbers
- Rules of arithmetic operations like addition, subtraction, multiplication, division
- Properties of square roots
- Distributive laws for multiplication
- Arithmetic of fractions including addition and subtraction of fractions.
This document discusses linear and quadratic equations. It begins by defining an equation as an equality between two algebraic expressions related by mathematical operations, containing known and unknown values. It then provides examples and methods for solving different types of equations: linear equations by isolating the variable, quadratic equations by factoring or using the quadratic formula. Examples of solving word problems involving equations are also presented.
The document provides information about probability and statistics concepts including:
1) Mathematical, statistical, and axiomatic definitions of probability are given along with examples of mutually exclusive, equally likely, and independent events.
2) Laws of probability such as addition law, multiplication law, and total probability theorem are defined and formulas are provided.
3) Concepts of random variables, discrete and continuous random variables, probability mass functions, probability density functions, and expected value are introduced.
I am Jayson L. I am a Mathematical Statistics Homework Expert at statisticshomeworkhelper.com. I hold a Master's in Statistics, from Liverpool, UK. I have been helping students with their homework for the past 5 years. I solve homework related to Mathematical Statistics.
Visit statisticshomeworkhelper.com or email info@statisticshomeworkhelper.com.You can also call on +1 678 648 4277 for any assistance with Mathematical Statistics Homework.
This document provides information about lambda calculus and combinators. It includes definitions and examples of:
- Beta reduction and how it works with functions
- Church numerals for representing numbers
- Defining basic operations like addition and multiplication
- Boolean logic using true, false, and, or, not, cond
- Pairs and accessing elements
- Moses Schönfinkel who invented combinators
- The three basic combinators: I, K, S and what they represent
The document discusses several key concepts regarding polynomials:
- Euclid's division algorithm states that any polynomial can be divided by a non-zero polynomial to obtain a quotient and remainder.
- The zeroes of a polynomial are the x-values where the graph crosses the x-axis.
- For a quadratic polynomial, the sum and product of its zeroes are related to its coefficients.
- Similar relationships exist between the zeroes and coefficients of cubic polynomials.
- Multiple choice and short answer questions are provided to test understanding of these concepts.
This document provides solutions to quizzes from the textbook "Probability and Stochastic Processes" by Roy D. Yates and David J. Goodman. The solutions summarize the key concepts and formulas tested in each quiz question. MATLAB code is also provided to simulate some of the probabilistic experiments described in the textbook. Errors found in any quiz solutions will be corrected and posted online.
This document contains 19 math problems across various topics like calculus, algebra, trigonometry, matrices, and probability. Some of the problems involve evaluating integrals, solving differential equations, finding maximum/minimum values of functions, checking properties of relations, and performing vector/matrix operations. The document tests a wide range of mathematical concepts and skills.
The document discusses solving quadratic equations by factorizing. It provides examples of factorizing quadratic expressions and equations to find their roots. In one example, the quadratic equation x^2 - 2x + 2 = 4 is factored into (x - 2)(x + 2) = 0, showing it has only one real root of x = 2. Another example factors a quadratic expression f(x) = x^2 - x - 1 to find its two roots of 1 and -1. The document demonstrates how to factorize quadratic expressions and equations in order to solve for their real roots.
Understanding User Behavior with Google Analytics.pdfSEO Article Boost
Unlocking the full potential of Google Analytics is crucial for understanding and optimizing your website’s performance. This guide dives deep into the essential aspects of Google Analytics, from analyzing traffic sources to understanding user demographics and tracking user engagement.
Traffic Sources Analysis:
Discover where your website traffic originates. By examining the Acquisition section, you can identify whether visitors come from organic search, paid campaigns, direct visits, social media, or referral links. This knowledge helps in refining marketing strategies and optimizing resource allocation.
User Demographics Insights:
Gain a comprehensive view of your audience by exploring demographic data in the Audience section. Understand age, gender, and interests to tailor your marketing strategies effectively. Leverage this information to create personalized content and improve user engagement and conversion rates.
Tracking User Engagement:
Learn how to measure user interaction with your site through key metrics like bounce rate, average session duration, and pages per session. Enhance user experience by analyzing engagement metrics and implementing strategies to keep visitors engaged.
Conversion Rate Optimization:
Understand the importance of conversion rates and how to track them using Google Analytics. Set up Goals, analyze conversion funnels, segment your audience, and employ A/B testing to optimize your website for higher conversions. Utilize ecommerce tracking and multi-channel funnels for a detailed view of your sales performance and marketing channel contributions.
Custom Reports and Dashboards:
Create custom reports and dashboards to visualize and interpret data relevant to your business goals. Use advanced filters, segments, and visualization options to gain deeper insights. Incorporate custom dimensions and metrics for tailored data analysis. Integrate external data sources to enrich your analytics and make well-informed decisions.
This guide is designed to help you harness the power of Google Analytics for making data-driven decisions that enhance website performance and achieve your digital marketing objectives. Whether you are looking to improve SEO, refine your social media strategy, or boost conversion rates, understanding and utilizing Google Analytics is essential for your success.
Instagram has become one of the most popular social media platforms, allowing people to share photos, videos, and stories with their followers. Sometimes, though, you might want to view someone's story without them knowing.
Discover the benefits of outsourcing SEO to Indiadavidjhones387
"Discover the benefits of outsourcing SEO to India! From cost-effective services and expert professionals to round-the-clock work advantages, learn how your business can achieve digital success with Indian SEO solutions.
Meet up Milano 14 _ Axpo Italia_ Migration from Mule3 (On-prem) to.pdfFlorence Consulting
Quattordicesimo Meetup di Milano, tenutosi a Milano il 23 Maggio 2024 dalle ore 17:00 alle ore 18:30 in presenza e da remoto.
Abbiamo parlato di come Axpo Italia S.p.A. ha ridotto il technical debt migrando le proprie APIs da Mule 3.9 a Mule 4.4 passando anche da on-premises a CloudHub 1.0.
Ready to Unlock the Power of Blockchain!Toptal Tech
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1. Práctica 1
1. En una habitación 10 personas tienen insignias numeradasdel 1 al 10.
Se eligen tres personas al azar y se les pide que dejen la habitación
simultáneamente y se anotan los números de las insignias.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que el número menor de las insignias sea 5?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que el número mayor de las insignias sea 5?
Solución.-
Sea el experimentoaleatorio Ԑ = Elegir 3 personas al azar de 10 que están
numeradas del 1 al 10 sin reposición.
Sea el espacio muestral asociado Ω = {(1,2,3),(1,3,4),(1,4,5),(1,5,6),…}
N(Ω) ={𝐶10
3
= (10
3
) =
10!
7!3!
= 120}
a) Se define el evento
A = {El número menor de las insignias anotadas es 5}
El evento A debe contener al 5 como el menor número que se anota, por lo
que tiene la terna (5, x, y) donde x, y son números que pertenecen al
conjunto (6,7,8,9,10). Por lo tanto
𝑁(𝐴) = {𝐶5
2
= (
5
2
) =
5!
3!2!
= 10}
Así, se tiene la probabilidad:
𝑃(𝐴) =
10
120
=
1
12
= 0.08333 ■
La probabilidad de que el número menor de las insignias anotadas sea 5
es de 0.08333, oen porcentaje, del 8.333%.
b) Se define el evento
B = {El número mayor de las insignias anotadas es 5}
2. De forma similar al incisoa), el evento B debe contener al 5 como el
número mayor de la terna (x, y, 5), con x, y pertenecientes al conjunto
(1,2,3,4).Así:
𝑁(𝐵) = {𝐶4
2
= (4
2
) =
4!
2!2!
= 6}
De tal manera que la probabilidad del eventoes:
𝑃(𝐵) =
6
120
=
1
20
= 0.05 ■
La probabilidad de que el número mayor de las insignias anotadas sea 5
es de 0.05, odel 5%.
2. Un lote consta de 10 artículos sin defecto, 4 con pequeños defectos y 2
con defectos graves. Se elige un artículo al azar. Encontrar la probabilidad
de que:
a) No tenga defectos.
b) No tenga un defecto grave.
c) Que no tenga un defecto o que tenga un defecto grave.
Solución.-
Se define el experimentoaleatorio Ԑ = Elegir al azar un artículo de un lote.
Sea el espacio muestral asociado Ω = {AB, DP, DG}dónde AB = Artículo
bueno, DP = Defecto pequeño, DG = Defecto grave.
Y sea N(Ω) = {10+4+2= 16}.
a) Se define el evento A = {El artículo no tiene defectos}
N(A) = {10}
𝑃(𝐴) =
10
16
=
5
8
= 0.625 ■
3. La probabilidad que un artículo elegidoal azar del lote no tenga defectos
es 0.625,o del 62.5%.
b) Se define B = {El artículo no tiene un defecto grave}
N(B) = {10+4=14}
𝑃(𝐵) =
14
16
=
7
9
= 0.778 ■
La probabilidad que un artículo elegidoal azar del lote no tenga un
defecto grave es 0.778,o del 77,8%.
c) Definimos C = {El artículo no tiene defectos o tiene un defecto grave}
Ya que los eventos AB y DG son excluyentes, se tiene:
𝑁(𝐶) = {𝐴𝐵 ∪ 𝐷𝐺 = 10+ 2 = 12}
𝑃(𝐶) =
12
16
=
3
4
= 0.75 ■
La probabilidad que un artículo elegidoal azar del lote no tenga defectos
o tenga un defecto grave es de 0.75, odel 75%.
3. Un cargamentode 1500 lavadoras contiene 400 defectuosas y 1100 no
defectuosas. Se eligen al azar 200 lavadoras (sin sustitución) y se
clasifican.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que se encuentren exactamente 90 artículos
defectuosos?
b) ¿Cuál es la probabilidad de que se encuentren al menos 2 artículos
defectuosos?
Solución.-
Sea el experimentoaleatorio Ԑ = Elegir 200 lavadoras sin sustitución y
observar sus defectos.
Sea el espacio muestral asociado Ω = {(x1, x2, …, x200)} con xi = D, ND.
𝑁(𝛺) = {𝐶1500
200
= (1500
200
)}
4. a) Sea A = {Existen exactamente 90 lavadoras defectuosas}
𝑁(𝐴) = {(400
90
)(1100
110
)}
Entonces
𝑃(𝐴) =
(400
90
)(1100
110
)
(1500
200
)
■
b) Sea B = {Existen al menos 2 lavadoras defectuosas}
𝑁(𝐵) = {(400
2
)(1100
198
) + (400
3
)(1100
197
) + (400
4
)(1100
196
) + ⋯}
Para simplificar los cálculos, usamos la propiedad:
𝑃(𝐵) = 1 − 𝑃(𝐵𝐶 )
Para este efecto, definimos BC = {Existen a lo sumo 2 lavadorasdefectuosas}
𝑁(𝐵𝐶 ) = {(400
0
)(1100
200
)+ (400
1
)(1100
199
)}
Así, se calcula P(B)
𝑃(𝐵) = 1 − 𝑃(𝐵𝐶 ) = 1 −
(400
2
)(1100
198
)+(400
3
)(1100
197
)
(1500
200
)
■
4. r números (0 < r < 10) se escogen al azar (con sustitución) entre los
números 0, 1, 2, … ,9. ¿Cuál es la probabilidad de que dos no sean
iguales?
Solución.-
Sea Ԑ = Elegir r números al azar con sustitución del conjunto 0, 1, 2, … ,9.
El espacio muestral asociadoes
Ω = {(x1,x2,…,xr)} con xi = 0, 1, 2, … ,9 ∀𝑖 = 1,… , 𝑟
Entonces, N(Ω) = {10*10*… *10 = 10r}
Sea el evento A = {Dos números de los que se eligen no son iguales}
𝑁(𝐴) = {10(10 − 1)(10 − 2)…(10 − 𝑟 + 1) =
10!
(10−𝑟)!
= 10𝑃𝑟}
5. Así
𝑃(𝐴) =
10𝑃𝑟
10𝑟
=
10!
(10−𝑟)!
10𝑟
=
10!
10𝑟(10−𝑟)!
■
5. Una caja contiene 4 tubos malos y 6 buenos. Se sacan dos a la vez. Se
prueba uno de ellos y se encuentra que es bueno. ¿Cuál es la probabilidad
de que el otro también sea bueno?
Solución.-
Sea el experimentoaleatorio Ԑ = Elegir 2 tubos de 10 a la vez.
Sea el espacio muestral asociado Ω = {(B,M), (B,B),(M,B),}
𝑁(𝛺) = {𝐶10
2
= (10
2
) =
10!
8!2!
= 45}
Podemos definir los eventos: X = {El primer tubo es bueno},
Y = {El segundotubo también es bueno}
Así, se tiene: 𝑃(𝑌|𝑋) =
𝑃(𝑌∩𝑋)
𝑃(𝑋)
Entonces
𝑃(𝑌 ∩ 𝑋) =
𝐶2
6
45
=
6!
2!4!
45
=
15
45
=
1
3
= 0.3333
Para que ocurra X, tienen que haber ocurridodos sucesos: {B,M}, {B,B}.
Así:
𝑃(𝑋) = 𝑃[(𝐵 ∩ 𝑀) ∪ (𝐵 ∩ 𝐵)] = 𝑃[𝐵 ∩ 𝑀] + 𝑃[𝐵 ∩ 𝐵]
𝑃(𝑋) = 𝑃(𝐵|𝑀)𝑃(𝑀) + 𝑃(𝐵|𝐵)𝑃(𝐵) =
24
45
∗
1
2
+
15
45
∗ 1 =
27
45
Luego
𝑃(𝑌|𝑋) =
1
3
⁄
27
45
⁄
=
5
9
= 0.5556 ■
La probabilidad de que un segundotubo sea bueno dadoque el primero
es bueno es de 0.5556,o del 55.56%.
6. 6. Sean A y B dos sucesos asociados con un experimento. Supóngase que
P(A) = 0.4 mientras que P(A∪B) = 0.7. Sea P(B) = p.
a) ¿Para qué elección de p son A y B mutuamente excluyentes?
b) ¿Para qué elección de p son A y B independientes?
Solución.-
a) Para que dos eventos sean mutuamente excluyentes, se debe cumplir
que:
𝐴 ∩ 𝐵 = ∅
Entonces usamos la definición de la probabilidadde la unión de eventos:
𝑃(𝐴 ∪ 𝐵) = 𝑃(𝐴) + 𝑃(𝐵) − 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
Reemplazandolos datos:
0.7 = 0.4 + 𝑝 − 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = 0.4 + 𝑝 − 0.7 = 𝑝 − 0.3
Ya que 𝑃(∅) = 0 se tiene que:
𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑝 − 0.3 = 0
𝑝 = 0.3 ■
b) Dos eventos son independientes, si se cumple:
𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑃(𝐴) ∗ 𝑃(𝐵)
Utilizandola definición de la probabilidad de la unión, y reemplazando
datos:
𝑃(𝐴 ∪ 𝐵) = 𝑃(𝐴) + 𝑃(𝐵) − 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
0.7 = 0.4 + 𝑝 − 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
0.7 = 0.4 + 𝑝 − 𝑃(𝐴) ∗ 𝑃(𝐵)
0.7 = 0.4+ 𝑝 − 0.4 ∗ 𝑝
𝑝 =
0.3
0.6
= 0.5 ■
7. 7. Un número binarioestá compuesto sólo de los dígitos cero y uno. (Por
ejemplo: 1011, 1100, etc.)Esos números juegan un papel importante en el
uso de los computadores electrónicos. Supóngase que un número binario
está formadopor n dígitos. Supóngase que la probabilidad de que
aparezca un dígitoincorrecto es p y que los errores en dígitos diferentes
son independientes uno de otro. ¿Cuál es la probabilidadde formar un
número incorrecto?
Solución
Sea el experimentoaleatorio Ԑ = Formar un número binariode n dígitos
El espacio muestral asociadoes Ω = {(x1,x2,…,xn)}; dónde xi = 0,1.
Definimos los eventos:
Di = {El dígitoi-ésimo es incorrecto}; para i = 1,2,…,n
D = {El número de n-dígitos es incorrecto}
Se sabe que P(Di) = p y que 𝑃(⋂ 𝐷𝑖
𝑛
𝑖=1 ) = ∏ 𝑃(𝐷𝑖) = 𝑝𝑛
𝑛
𝑖=1 ∀𝑖 = 1,2,…, 𝑛 .
Se puede escribir el evento D como: 𝐷 = ⋃ 𝐷𝑖
𝑛
𝑖=1
Entonces la probabilidadde D es:
𝑃(𝐷) = 𝑃 (⋃𝐷𝑖
𝑛
𝑖=1
) = 1 − 𝑃 [(⋃𝐷𝑖
𝑛
𝑖=1
)
𝑐
] = 1 − 𝑃 (⋂𝐷𝑖
𝑐
𝑛
𝑖=1
)
= 1 − ∏(1 − 𝑝)
𝑛
𝑖
= 1 − (1 − 𝑝)𝑛
∎
8. La urna 1 contiene α esferas blancas y β esferas negras mientras que
una urna 2 contiene β esferas blancas y α esferas negras. Se escoge una
esfera (de una de las urnas) y luego se devuelve a esa urna. Si la esfera
escogida es blanca, se escoge la esfera siguiente de la urna 1; si la esfera
escogida es negra, se escoge la siguiente de la urna 2. Continúe de esta
manera.
8. Como la primera esfera escogida proviene de la urna 1, obtener la Prob(n-
ésima esfera escogida sea blanca)y también el límite cuando n →∞.
Solución.-
Se puede emplear un diagramade árbol para visualizar el problema:
Definimos Pn=P(la n-ésima esfera escogida sea blanca dadoque la primera
proviene de la urna 1).
𝐵 − 𝑈1
𝐵 − 𝑈1
𝐵 − 𝑈1
𝑁 − 𝑈2
𝑁 − 𝑈2
𝐵 − 𝑈1
𝑁 − 𝑈2
𝐵 − 𝑈1
𝑁 − 𝑈2
𝑁 − 𝑈2
𝐵 − 𝑈1
𝑁 − 𝑈2
𝐵 − 𝑈1
𝐵 − 𝑈2
𝑈1
𝑛 = 3
𝑛 = 2
𝑛 = 1
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
9. Del diagrama podemos escribir:
𝑃1 =
𝛼
𝛼 + 𝛽
=
(1
0
)𝛼1−0
𝛽0
𝛼 + 𝛽
𝑃2 =
𝛼2
+ 𝛽2
(𝛼 + 𝛽)2
=
(2
0
)𝛼2−0
𝛽0
+ (2
2
)𝛼2−2
𝛽2
(𝛼 + 𝛽)2
𝑃3 =
𝛼2
+ 3𝛼𝛽2
(𝛼 + 𝛽)3
=
(3
0
)𝛼3−0
𝛽0
+ (3
2
)𝛼3−2
𝛽2
(𝛼 + 𝛽)3
𝑃4 =
𝛼4
+ 6𝛼2
𝛽2
+ 𝛽4
(𝛼 + 𝛽)4
=
(4
0
)𝛼4−0
𝛽0
+ (4
2
)𝛼4−2
𝛽2
+ (4
4
)𝛼4−4
𝛽4
(𝛼 + 𝛽)4
De manera general, setiene:
𝑃𝑛 = ∑ (
𝑛
𝑘
)𝛼𝑛−𝑘
𝛽𝑘
0≤𝑘,𝑝𝑎𝑟≤𝑛
/ (𝛼 + 𝛽)^𝑛
9. El 42% de la población activa de cierto país está formada por mujeres.
Se sabe que un 24% de las mujeres y un 16% de los hombres están en paro.
¿Cuál es la probabilidadde que una persona elegida al azar de la
población activa en este país esté en paro?
Solución.-
Se define el experimentoaleatorio Ԑ = Elegir una persona al azar de una
población activa.
Sea Ω = {M,H}
Definimos los eventos: M = {La persona es mujer}, H = {La persona es
hombre}, P = {La persona está en paro}. Entonces:
𝑃(𝑀) = 0.42 𝑃(𝐻) = 1 − 0.42 = 0.58
𝑃(𝑃|𝑀) = 0.24 𝑃(𝑃|𝐻) = 0.16
Gráficamente:
10. Usandola ley de la probabilidad total tenemos:
P(P) = P(P|M)P(M) + P(P|H)P(H)
= 0.24 × 0.42 + 0.16 × 0.58
= 0.1936 ■
La probabilidad de encontrar a una persona de la población que esté en
paro es 0.1936,o del 19.36%.
10. En una fábrica se embalan(en cajas) galletas en 4 cadenas de montaje;
A1, A2, A3 y A4. El 35% de la producción total se embala en la cadena A1
y el 20%, 24% y 21% en A2, A3 y A4 respectivamente. Los datos indican
que no se embalan correctamente un porcentaje pequeño de las cajas; el
1% de A1, el 3% de A2, el 2.5% de A3 y el 2% de A4. Calcular:
a) La probabilidad de que una caja elegida al azarde la producción total
sea defectuosa.
b) Se descubre que una caja es defectuosa, ¿Cuál es la probabilidadde que
provenga de la cadena A1?, ¿De la cadena A2?, ¿De la cadena A3?, ¿De la
cadena A4?
P
M = 0.42 H = 0.58
0.24
0.16
0.76
0.84
11. Solución.-
Definimos D = {Caja defectuosa}
De forma gráfica tenemos:
a) Por la ley de la probabilidadtotal tenemos:
P(D) = ∑ P(D|Ai)P(Ai)
4
i=1
= 0.01∗ 0.35+ 0.03∗ 0.20 + 0.025 ∗ 0.24+ 0.02∗ 0.21
= 0.0197 ∎
La probabilidad de que una caja elegida al azarresulte defectuosa es
0.0197, o del 1.97%.
b) Por el teorema de bayes, tenemos:
𝑃(𝐴1|𝐷) =
𝑃(𝐷|𝐴1)𝑃(𝐴1)
𝑃(𝐷)
=
0.01 ∗ 0.35
0.0197
= 0.1777 ∎
De manera similar,setiene para las demás cadenas:
𝑃(𝐴2|𝐷) =
𝑃(𝐷|𝐴2)𝑃(𝐴2)
𝑃(𝐷)
=
0.03 ∗ 0.20
0.0197
= 0.3046
0.01
0.03 0.025 0.02
0.99 0.97 0.975
0.98
A1 A2 A3 A4