Solucionario Manuel Cordova Zamora. Ejercicios de Probabilidad.

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PROBABILIDADES.

1) Si P(A) = 5/8, P(B) = 3/4 y P(A|B) = 2/3,

calcular P(A|B’)

P(A|B) = 2/3 = P(A∩B) / P(B) P(A∩B) = ½

Por definición:

P(AB’) = P(A) - P(A∩B) = 5/8 – ½ = 1/8

Calculamos P(A|B’)

P(A|B’) = P(A∩B’) / P(B’) = (1/8) / (1 – P(B)) = (1/8) / (1/4)

P(A|B’) = 1/2

PROBABILIDADES.

2) Si P(B) = 3/15, P(B|A) = 1/5 y P(A ∩ B) =

1/15, calcular P(A ∩ B’)

P(B|A) = 1/5 = P(A∩B) / P(A) P(A) = 1/3

Por definición:

P(AB’) = P(A) - P(A∩B) = 1/3 – 1/15 = 4/15

P(AB’) = 4/15

PROBABILIDADES.

3) 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

a) De que sufra enfermedad y tenga al

menos 30 años?

b) De que sufra alguna enfermedad si tiene

al menos 30 años?

SOLUCIÓN

A: >= 30 años B: < 30 años TOTAL

E: Enfermos 12 60 120*0.6 = 72

S: Sanos 24 120*0.2 = 24 48

TOTAL 120*0.3 = 36 84 120

a) 12/120 = 0.1

b) P(E|A) = P(E ∩ A) / P(A) = 12 /36

P(E|A) = 12/36

PROBABILIDADES.

4) De 200 clientes de crédito de una tienda comercial, 100 tienen créditos menores que $200, 15 tienen créditos de al menos $500, y 110 tienen créditos menores de 4 años. Además 30 clientes tienen créditos de al menos 4 años y de 200 a menos de $500, y 10 clientes tienen créditos de al menos $500 y menos de 4 años.

a) Si se elige un cliente al azar, ¿Cuál es la probabilidad de que tenga crédito menos de 4 años si tiene saldo de crédito de menos de $200?

b) Si se eligen dos clientes al azar y resultan de al menos de 4 años de crédito, ¿cuál es la probabilidad de que uno tenga saldo de crédito de $500 o más?

SOLUCIÓN

Cdto <

$200

$200 Cdto <

$500

A: Cdto >=

$500 TOTAL

B: >= 4 años 55 30 5 90

< 4 años 45 55 10 110

TOTAL 100 85 15 200

a) P( < 4 años| cdto < $200) = P(< 4 años ∩ cdto < $200) / P(cdto < $200)

P( < 4 años| cdto < $200) = 45 / 100

b) posibilidades: {EF; FE}

E: tiene saldo ≥ $500 dado que

tiene al menos 4 años de crédito

F: no tiene saldo ≥ $500 dado que

tiene al menos 4 años de crédito

EF y FE son iguales en probabilidad

E: P(A|B) = P(A∩B) / P(B) = 5 / 90

F: P(A’|B) = P(A’∩B) / P(B) = (55+30) / 89(n)

5/90 * 85/89 = 0.053 2*0.053 = 0.106

(n) : Se coloca 89 porque se considera que ya se eligió una persona antes en

E y el total disminuye en uno (90 – 1 = 89)

PROBABILIDADES.

5) En una encuesta de opinión se encontró

que el 25% de los electores votarían por el

candidato E. De los que no votarían por E

el 20% son mujeres y el resto son

hombres. Además la probabilidad de que

un elector elegido al azar sea hombre es

0.7. Si se elige un elector al azar y resulta

mujer, ¿cuál es la probabilidad de que no

vote por E?

SOLUCIÓN

Sean lo eventos:

E: que voten por E

M: que sea mujer

H: que sea hombre

Datos

P(E) = 0.25

P(M|E’) = 0.2

P(H|E’) = 0.8

P(H) = 0.7

P(E’|M) = ?

P(E’|M) = P(E’).P(M|E’) / P(M)

P(E’) = 1 – P(E) = 1 – 0.25 = 0.75

P(M) = 1 – P(H) = 1 – 0.7 = 0.3

Reemplazamos en la fórmula

P(E’|M) = 0.75 x 0.2 / 0.3

P(E’|M) = 0.15 / 0.3

P(E’|M) = 0.5

PROBABILIDADES.

6) Un comerciante recibe para su venta 80 objetos, 2/5 del proveedor A y el resto del proveedor B. El 12.5% de objetos de cada proveedor son defectuosos. Si se hace una inspección de cuatro objetos escogidos al azar a la vez y si resultan

a) Ser de B, ¿cuál es la probabilidad de que al menos uno sea defectuoso?

b) Tres defectuosos, ¿cuál es la probabilidad de que dos de los defectuosos provengan de A?.

SOLUCIÓN

Para desarrollar este ejercicio podemos hacerlo de

dos formas para cada caso, pero primero calculemos

el número de objetos de cada proveedor y sus

respectivos objetos defectuosos.

# obj. Prov A = 80 * 2/5 = 32

# obj. Prov B = 80 – 32 = 48

#obj. Defectuosos de A = 32*12.5/100 = 4

#obj. Defectuosos de B = 48*12.5/100 = 6

SOLUCIÓN

De esta manera construimos la siguiente tabla:

Prov. Defectuosos Buenos Total A 4 28 32

B 6 42 48 Total 10 70 80

a) Calculamos su complemento, o sea hallar la

probabilidad de que todos los objetos sean

buenos.

Y partimos de la fórmula de probabilidad:

SOLUCIÓN

Prov. Defectuosos Buenos Total

A 4 28 32

B 6 42 48

Total 10 70 80

1era forma de desarrollarlo – combinatorias

#eventos totales, son todas las formas de elegir 4

objetos de los 48 que son de B.

# eventos favorables, como estamos con el

complemento serían todas las formas de elegir 4

objetos de los 42 buenos que tiene B.

SOLUCIÓN

Prov. Defectuosos Buenos Total

A 4 28 32

B 6 42 48

Total 10 70 80

2da forma de desarrollarlo – multiplicaciones

#eventos totales = 48x47x46x45 = 4 669 920.

(Quiere decir que para elegir el primer objeto hay 48 objetos, para el

segundo ya quedan 47 porque uno ya se eligió, para el tercero sería

46 y para el cuarto 45 objetos disponibles).

# eventos favorables = 42x41x40x39 = 2 686 320.

(Quiere decir que para elegir el primer objeto hay 42 objetos

elegibles, para el segundo ya quedan 41 porque uno ya se eligió, para

el tercero sería 40 y para el cuarto 39 objetos elegibles).

p = 1 - 2 686 320 /4 669 920 = 0.4248

SOLUCIÓN

Prov. Defectuosos Buenos Total

A 4 28 32

B 6 42 48

Total 10 70 80

b) 1era forma de desarrollarlo – combinatorias

Eventos Totales

De los 4 objetos, 3 son defectuosos ya sean de A y/o de B. Tenemos

en total 10 objetos defectuosos de los cuales elegiremos 3 y el otro

será objeto no defectuoso de los cuales hay en total 70.

Eventos Favorables

De los 4 objetos, 2 son defectuosos de A q tiene en total 4, el otro

tiene que ser defectuoso de B que tiene en total 6 y el otro es no

defectuoso del total de 70.

SOLUCIÓN

Prov. Defectuosos Buenos Total

A 4 28 32

B 6 42 48

Total 10 70 80

2da forma de desarrollarlo – multiplicaciones

#eventos totales = 10x9x8x70 = 504 00.

(Quiere decir que para elegir el primer objeto hay 10 objetos

defectuosos, para el segundo ya quedan 9 porque uno ya se eligió,

para el tercero sería 8 y para el cuarto 70 objetos no defectuosos).

# eventos favorables = x4x3x6x70 = 151 20

(Quiere decir que para elegir el primer objeto hay 4 objetos

defectuosos elegibles de A, para el segundo ya quedan 3 porque uno

ya se eligió, para el tercero serían los 6 defectuosos de B y para el

cuarto 70 objetos no defectuosos elegibles. Adicionalmente se le

agrega la combinatoria de 3 en 2 que hace referencia de cuantas

formas se puede elegir los 3 defectuoso de los dos de A).

p = 151 20/ 504 00 = 0.3

PROBABILIDADES.

7) En horas de trabajo, una cervecería

utiliza dos máquinas embotelladoras M1

y M2, pero no operan simultáneamente.

La probabilidad de que la primera

máquina se descomponga es 0.2. Si la

primera máquina se descompone se

enciende la segunda, la cual tiene

probabilidad de descomponerse de 0.3.

¿Qué probabilidad hay de que el sistema

embotellador no esté funcionando en las

horas de trabajo?

SOLUCIÓN

Sea el evento Mi “la máquina

i falle”; i=1,2

Datos

P(M1)= 0.2

P(M2/M1)= 0.3 “Dado que la

máquina 1 falló, la

probabilidad de que falle la

máquina 2 es de 0.3”

P(M1∩M2) = ?

Definición de probabilidad

condicional:

P(A/B) = P(A∩B) / P(B)

Reemplazando con nuestros

eventos

P(M2/M1)=P(M2∩M1)/P(M1)

Despejamos

P(M2∩M1) = P(M2/M1)P(M1)

P(M2∩M1) = 0.3 x 0.2

P(M2∩M1) = P(M1∩M2) = 0.06

PROBABILIDADES.

8) En un lote de 50 artículos, hay 10 de tipo

A y 40 de tipo B, se extraen del lote 5

artículos al azar uno por uno sin

reposición, ¿cuál es la probabilidad de que

al menos uno de estos sea de tipo A?

SOLUCIÓN

Podemos desarrollarlo por el

complemento, hallando la

probabilidad de que todos

sean B; y esto se le es restado

la unidad.

Entonces la probabilidad de

que todos los artículos sean B,

o sea la combinatoria de 40 en

5 entre todos los casos

posibles.

Tenemos que restar de la unidad

la probabilidad calculada, que da

todos los casos donde al menos

esté uno de tipo A.

p = 0.69

PROBABILIDADES.

9) Solo una de las 10 llaves que lleva una

persona abre la cerradura de su puerta.

Él prueba las llaves una por una

escogiendo al azar cada vez una de las

llaves no probadas. Calcular la

probabilidad de que la llave que abre la

cerradura sea escogida en el quinto

intento.

SOLUCIÓN

Este es un problema

desarrollado con variaciones

sin repetición, es sin

repetición porque el texto dice

que siempre prueba llaves de

las que no ha elegido antes.

Se define a la variación de k

objetos tomados de n objetos

distintos.

Tenemos que tomar la variación

de un total de 9 llaves incorrectas

para elegir 4 incorrectas, para

que la quinta sea la correcta; de

un total de 10 en 5 casos posibles.

p = 0.1

PROBABILIDADES.

10) En una urna hay tres balotas numeradas

de 1 a 3. Las balotas se sacan al azar una

a una y sin reemplazo. Si la balota

numerada con r se saca en la r-ésima

extracción se considera un éxito. Hallar la

probabilidad de obtener un éxito.

SOLUCIÓN

El problema quiere decir que

hallemos la probabilidad de

que obtengamos la balota1 en

el primer intento, la balota2

en el segundo intento y la

balota3 en el tercer intento.

Entiéndase intento como un

evento independiente uno del

otro

Bij = Balota i extraída en el

intento j

Sea:

B11B32B23 , B31B22B13 , B21B12B33

P = 1/6 + 1/6 + 1/6 = ½

P=1/2

No se considera a la posibilidad de B11B22B33, ya que aquí se tendrían tres éxitos en un solo intento.

PROBABILIDADES.

11) Se prueba un lote de 48 focos uno por uno

(sin reposición). Si el lote contiene dos

defectuosos, ¿cuál es la probabilidad de

que el último defectuoso se detecte en la

tercera prueba?

SOLUCIÓN

Sean:

Di : Foco defectuoso extraído en

la prueba i, i=1,2,3

Bi : Foco no defectuoso extraído

en la prueba i, i=1,2,3

Tenemos 46 focos buenos y 2

defectuosos. De esta manera

tenemos la siguiente

probabilidad:

p= P(D1B2D3) + P(B1D2D3)

Entonces teniendo en cuenta que

el evento se da sin reposición, se

cumple las siguientes

probabilidades:

p = 0.0018

La probabilidad de que el último

defectuoso se detecte en la tercera

prueba es de 0.0018 ó 0.18%

PROBABILIDADES.

12) La urna 1 contiene dos bolas rojas y dos

bolas azules, mientras que la urna 2

contiene una bola roja y tres azules. Una

bola es seleccionada aleatoriamente de la

urna 1 y colocada en la urna 2. Luego una

bola es seleccionada al azar de la urna 2 y

colocada en la urna 1. Si ahora una bola

es seleccionada al azar de la urna 1, ¿cuál

es la probabilidad de que esta sea roja?.

SOLUCIÓN

Veamos todas las posibilidades.

1) Que la primera bola

extraída de la urna 1 sea

roja.

P = 2/4 = 1/2

Y se coloca en la urna 2.

Entonces quedaría así:

2) Ahora que la segunda bola

extraída de la urna 2 sea roja.

P = 2/5

Y se coloca en la urna 1

Urna 1 Urna 2

Urna 1 Urna 2

SOLUCIÓN

La figura sería de esta forma

3) Por último la probabilidad

de extraer una bola roja de

la urna 1.

P = 2/4 = 1/2

La probabilidad para esa primera

posibilidad es:

P= 1/2 x 2/5 x 1/2 = 1/10

Entonces sean:

Ri : Bola roja extraída de la urna

i, i = 1,2

Ai : Bola azul extraída de la urna

i, i = 1,2

La probabilidad total del evento

es:

p = P(R1R2R1) + P(R1A2R1) +

P(A1A2R1) + P(A1R2R1)

Urna 1 Urna 2

SOLUCIÓN

Hallamos las probabilidades:

p = P(R1R2R1) + P(R1A2R1) + P(A1A2R1) + P(A1R2R1) = 9/20

p = 9/20

PROBABILIDADES.

13) Una urna contiene 5 fichas rojas y

algunas fichas blancas. Se extrae al azar

una ficha de la urna y se reemplaza por

una del otro tipo. Luego se saca de la urna

una segunda ficha. Determinar el numero

de fichas blancas en la urna si se sabe que

la probabilidad de que la segunda ficha

sea roja es 0.5.

SOLUCIÓN

Sean:

Ri : Ficha Roja extraída en la

extracción i, i = 1, 2

Bi : Ficha Blanca extraída en la

extracción i, i = 1, 2

Tenemos

P(R1R1) + P(B1R1) = 1/2

Además sea T la cantidad de

bolas en total que contiene la

urna.

Si la primera Bola extraída es

roja = 5/T

Se cambió una roja por una

blanca, quedando solo 4 rojas.

Si la segunda Bola extraída

también es roja = 4/T

ó

Si la primera Bola extraída es

blanca = T-5/T

Se cambió una blanca por una

roja, teniendo ahora 6 rojas.

Si la segunda Bola extraída es

roja = 6/T

SOLUCIÓN

Reemplazando en la ecuación

Multiplicando por 2T2

Despejando

Como sabemos que T > 5, por lo

tanto T =10

La cantidad total de fichas son 10

y como 5 son rojas, entonces la

cantidad de fichas blancas son 5.

Rpta.- 5 fichas blancas

PROBABILIDADES.

14) Para decidir si se acepta o no un lote de 12 objetos en donde existen 3 defectuosos, se toman dos objetos la azar y a la vez. Si los dos son defectuosos, se rechaza el lote; si los dos son buenos se acepta el lote; y si solo uno es bueno se toman otros dos objetos al azar y a la vez de los 10 que quedan. Esta vez, si alguno es bueno se acepta el lote, de otro modo se rechaza. Calcular la probabilidad de aceptar el lote.

SOLUCIÓN

Sean:

D : Objeto defectuoso

B : Objeto bueno

Probabilidad de aceptar un lote

p = P(BB) + P(MB)

Primera posibilidad

Segunda Posibilidad. Si el primero

sale malo y el segundo bueno es

Ahora nos quedan 10 objetos (8

buenos y 2 defectuosos), puede ser

que salga uno malo y otro bueno ó

que salgan dos buenos de los ocho

que aún quedan.

En total tenemos:

p = 0.545 + 0.4 = 0.945

p = 0.945

PROBABILIDADES.

15) Si P(A) = 1/3 y P(A U B) = 11/21, calcular

P(B) si los eventos

a) A y B son excluyentes.

b) A y B son independientes.

a) Excluyentes

P(A U B) = P(A) + P(B)

11/21 = 1/3 + P(B)

P(B) = 4/21

b) Independientes

P(AUB)=P(A)+P(B)–P(A∩B)

P(AUB)=P(A)+P(B)–P(A).P(B)

11/21 = 1/3 + P(B) – 1/3P(B)

P(B) = 4/21

PROBABILIDADES.

16) Sea el espacio muestral

Ω = {w1, w2, w3, w4}, donde,

P({w1}) = ¼, P({w2}) = ¼, P({w3}) = ¼,

P({w4}) = ¼.

Sean los eventos A = {w1, w2}, B = {w1, w3},

C = {w1, w4}, ¿Son los eventos A, B y C

independientes?.

SOLUCIÓN

P(A) = P(B) = P(C) = ¼+¼= ½

Si son independientes los eventos se tiene que cumplir que:

1. P(A∩B) = P(A).P(B) P(A∩B) = w1 = ¼ = P(A).P(B) = ½x½ = ¼

2. P(A∩C) = P(A).P(C) P(A∩C) = w1 = ¼ = P(A).P(C) = ½x½ = ¼

3. P(B∩C) = P(B).P(C) P(B∩C) = w1 = ¼ = P(B).P(C) = ½x½ = ¼

4. P(A∩B ∩C) = P(A).P(B).P(C)

P(A∩B ∩C) = w1 = ¼ P(A).P(B).P(C) = ½x½x½ = 1/8.

No cumple con la última condición, así que los eventos A, B y C

no son independientes

w1 w2 w3 w4

PROBABILIDADES.

18) Un negocio es tal que su probabilidad de éxito

es p. El negocio se realiza dos veces de manera

independiente, ¿Qué valor de p hace máxima la

probabilidad de obtener éxito una sola vez?

Sea el espacio muestral, Ω = {EE,EF,FE,FF}, donde E: éxito y F: fracaso

Probabilidad = P = EF + FE = p(1-p) + (1-p)p máximo

2p(1-p) = máximo , ¿qué valor de “p” maximiza la ecuación?

Sea P = 2p – 2p2 , para hallar el máximo valor derivamos con respecto a “p”

e igualamos a cero (0) 2 – 4p = 0

p=1/2

PROBABILIDADES.

19) Pruebe que todo evento de probabilidad

cero o uno es independiente de cualquier

otro evento.

Si P(A) = 0, de

A∩BA,

P(A∩B) = 0 = P(A).P(B)

Si P (A) = 1, de

P(B) = P(A∩B) + P(ACB),

P(A∩B)=P(B)= P(A).P(B),

ya que P(ACB) P(AC) = 0

PROBABILIDADES.

20) Suponga que una compañía utiliza un

procedimiento de prueba que es confiable en

98%. Es decir identifica correctamente a un

objeto como defectuoso o no defectuoso con una

probabilidad de 0.98. En un esfuerzo por

reducir la probabilidad de error a cada objeto

se somete a dos pruebas independientes.

a) ¿Cuál es la probabilidad de que un objeto no

defectuoso no pase ambas pruebas?

b) ¿Cuál es la probabilidad de que se detecte a un

objeto defectuoso, es decir de que no pase por

lo menos una de las dos pruebas?

SOLUCIÓN

a)Tenemos que hallar la

probabilidad de que un objeto

no defectuoso no sea

detectado.

Para que no sea detectado; el

procedimiento tiene que

fracasar en las dos pruebas. La

probabilidad de fracaso(F) es de

0.02 (1-0.98). Entonces:

Fprueba1 = 0.02

Fprueba2 = 0.02

F1F2 = 0.02 x 0.02 = 0.0004

b)Tenemos que hallar la

probabilidad de que un objeto

defectuoso sea detectado en al

menos en una prueba.

Sea: E (éxito) – F (fracaso)

E1E2 + F1E2 + E1F2

Eprueba1 = 0.98

Eprueba2 = 0.98

0.98x0.98+0.02x0.98+0.98x0.02

0.9996

PROBABILIDADES.

21) Una urna contiene 10 objetos numerados

de 1 a 10. Un juego consiste en sacar

tales objetos y termina cuando sale el

numerado con uno. ¿Cuál es la

probabilidad de que el juego termine si

se sacan al azar 5 objetos

a) a la vez?

b) uno a uno sin reposición?

c) uno a uno con reposición?

SOLUCIÓN

a)A la vez:

b) Uno a uno sin reposición

c) Uno a uno con reposición

Respuestas

a) 0.5

b) 0.1

c) 94/105

PROBABILIDADES.

22) Se ha determinado que el porcentaje de

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) dos de los tres programas?

b) al menos uno de los tres programas?

SOLUCIÓN

Sean

i : Ve el programa i.

i’: No ve el programa i.

Donde i = A, B , C

a) Dos de los tres programas

p = P(ABC’)+P(AB’C) + P(A’BC)

p = 0.4x0.5x0.7 + 0.4x0.5x0.3 +

0.6x0.5x0.3

p = 0.29

b) Al menos uno de los tres

programas

Se puede desarrollar a través

de la probabilidad

complementaria, o sea de que

no vea ningún programa.

p = 1 - P(A’B’C’)

p = 1 - 0.6x0.5x0.7 = 0.79

p= 0.79

PROBABILIDADES.

23) En una oficina hay dos computadoras A

y B que trabajan de manera

independiente. Si en un momento

cualquiera la probabilidad de que la

máquina B esté en mal estado es ¼ y la

probabilidad de que solo la máquina A

esté en mal estado es 3/10 , ¿Cuál es la

probabilidad de que solo la máquina B

esté en malas condiciones?

SOLUCIÓN

Sean los eventos:

A: La máquina A está en

mal estado

B: La máquina B está en

mal estado

Datos

P(AB) + P(A’B) = ¼

P(AB’) = 3/10

Piden hallar:

P(A’B) = ?

P(A)xP(B) + P(A’)xP(B) = ¼

P(B) x (P(A)+P(A’)) = ¼

P(B) x (1) = ¼

P(B) = ¼

P(A) x P(B’) = 3/10

P(A) x (1-P(B)) = 3/10

P(A) x (3/4) = 3/10

P(A) = 4/10

P(A’)xP(B)=6/10x1/4 = 3/20

* Nota: P(A’B) quiere decir , probabilidad de que A no esté malograda y que

B si lo esté.

Para eventos independientes P(AB) = P(A) x P(B)

PROBABILIDADES.

24) En los circuitos de las figuras que

siguen, la probabilidad de que cada llave

se cierre (pase corriente) es p, 0 < p < 1.

Si todas las llaves se cierran o abren en

forma independiente, calcular la

probabilidad de que la corriente pase de

E a S en a), y b).

1

2 3

S E a) 1

2 3

4 5

S E b)

SOLUCIÓN

Sea:

Ci: La llave i esté cerrada.

Ai : La llave i esté abierta.

Donde i = 1,2,3

a) Todas las combinaciones posibles para que circule corriente de E a S. P(C1C2C3)

P(C1A2A3)

P(C1A2C3)

P(C1C2A3)

P(A1C2C3)

Además P(Ci) = p , P(Ai) = 1- p

Calculando

P(C1C2C3) = p x p x p

P(C1A2A3) = p x (1-p) x (1-p)

P(C1A2C3) = p x (1-p) x p

P(C1C2A3) = p x p x (1-p)

P(A1C2C3) = (1-p) x p x p

Resolviendo y simplificando

p + p2 - p3 = p(1 + p - p2)

SOLUCIÓN

Sea:

Ci: La llave i esté cerrada.

Ai : La llave i esté abierta.

Donde i = 1,2,3,4,5

a) Todas las combinaciones posibles para que circule corriente de E a S. P(C1C2C3C4C5)

P(C1C2C3C4A5)

P(C1C2C3A4C5)

P(C1C2C3A4A5)

P(C1C2A3C4C5)

P(C1A2C3C4C5)

P(C1A2A3C4C5)

Calculando

P(C1C2C3C4C5) = p5

P(C1C2C3C4A5) = p4(1-p)

P(C1C2C3A4C5) = p4(1-p)

P(C1C2C3A4A5) = p3(1-p)2

P(C1C2A3C4C5) = p4(1-p)

P(C1A2C3C4C5) = p4(1-p)

P(C1A2A3C4C5) = p3(1-p)2

Sumando

y simplificando

2p3 – p5

PROBABILIDADES.

25) Un experimento se realiza tantas veces en forma

independiente hasta obtener el primer éxito.

Suponga que en cada intento la probabilidad de

que se tenga el éxito, es de 0.95 si se siguen

correctamente las instrucciones; y es de 0.20 si

no se siguen correctamente las instrucciones.

Calcular la probabilidad de alcanzar el éxito en

tres intentos a lo más

a) si se siguen correctamente las instrucciones

cada vez.

b) si no se siguen correctamente las instrucciones

cada vez.

SOLUCIÓN

Entonces tenemos que hallar la

probabilidad de tener éxito en

el primer, segundo y hasta el

tercer intento.

Sea, donde i = 1,2,3

Ei : Éxito en el intento i

Pi : Fracaso en el intento i

p =P(E1) + P(F1E2) + P(F1F2E3)

a) P(Ei) = 0.95 , P(Fi) = 0.05

p = 0.95 + 0.05x0.95 +

0.052x0.95

p = 0.999875

b) P(Ei) = 0.2 , P(Fi) = 0.8

p = 0.2 + 0.8x0.2 + 0.82x0.2

p = 0.488

PROBABILIDADES.

26) Calcular la probabilidad de que un

mensaje de n (n ≥ 1) dígitos binarios, (0,1)

sea incorrecto, si la probabilidad de recibir

un dígitos incorrecto es p y si los dígitos se

reciben en forma independiente.

Se puede resolver utilizando la probabilidad complementaria, es decir primero hallamos la probabilidad de que el mensaje sea correcto.

Sea p0, la probabilidad de que el mensaje sea correcto:

p0 = (1-p)x(1-p)x(1-p)x….x(1-p) ( “n” veces) = (1-p)n

Entonces la probabilidad de tener el mensaje incorrecto es restar de la unidad lo calculado anteriormente:

1 - (1-p)n

PROBABILIDADES.

27) Suponga que un sistema funciona si al

menos una de sus componente funciona.

Si las componentes trabajan

independientemente y si la probabilidad

que falle cada una es de 0.01, ¿cuántas

componente debería tener el sistema

para que no falle con probabilidad de

0.9999?.

SOLUCIÓN

Como el problema anterior, podemos hallarlo mediante el complemento de su probabilidad.

Entonces primero hallemos la probabilidad de que todas las piezas del sistema fallen.

p0 = 0.01x0.01x…x0.01 = 0.01n

donde :

n : cantidad de componentes que tiene el sistema.

p0 : probabilidad de que el sistema falle.

Sea P la probabilidad de que el sistema no falle.

P = 1 – p0 = 1 - 0.01n

P = 0.9999 = 1 - 0.01n

0.9999 = 1 - 0.01n

0.0001 = 0.01n

0.012 = 0.01n

Bases iguales exponentes iguales, por los tanto n = 2.

Rpta._ El sistema debe tener 2 componentes para que no falle con dicha probabilidad.

PROBABILIDADES.

28) Una persona está expuesta a 1 riesgo en

100 ocasiones independientes. Si la

probabilidad de que ocurra un accidente

es 1/100 cada vez, hallar la probabilidad

de que un accidente ocurra en una o más

ocasiones.

SOLUCIÓN

Sean el evento:

A: ocurre accidente

A’ : no ocurre accidente

P(A’) = 1 – P(A)

P(A’) = 1 – 1/100

P(A’) = 99/100

Como vemos en la figura

estamos hallando la

probabilidad de que no ocurra

accidentes en las 100

ocasiones, con lo que la

probabilidad total sería:

(99/100)^100

Entonces la probabilidad de que

ocurra uno o más accidentes

es:

1 – (99/100)^100 = 0.634

2

1

3

99

1

00

99 x 99 x 99 x …. x 99 x 99

100 100 100 100 100

PROBABILIDADES.

29) Un experimento aleatorio se repite

sucesivamente 10 veces en forma

independiente. En cada prueba la

probabilidad de éxito es ¼. Calcular la

probabilidad de que ocurran 3 éxitos si el

último intento debe ser un éxito.

SOLUCIÓN

Probabilidad de éxito E = 0.25

Probabilidad de fracaso F = 0.75

Posibilidades de tener 3 éxitos:

E1E2F3F4F5F6F7F8F9E10

E1F2E3F4F5F6F7F8F9E10

E1F2F3E4F5F6F7F8F9E10

…… etc.

Todas las posibilidades están

contenidas en el número

combinatorio siguiente:

Se toman 9 en 2, porque el

último siempre tiene que ser

éxito; entonces no se toma en

cuenta por siempre tener esa

posición fija.

Calculamos lo que pide el

problema.

p = (0.25)3(0.75) 7

p = 0.07508

PROBABILIDADES.

30) Respecto al partido de fútbol que

protagonizarán los equipos A y B el próximo

domingo se piensa lo siguiente: De todas

maneras se abrirá el marcador y cualquiera

de los dos equipos tiene igual probabilidad de

hacerlo. Si A anota el primer gol, la

probabilidad de que el próximo también sea

de A es 2/3 contra 1/3 de B; en cambio si B es

el que anota, primero el gol, habrá un

segundo gol que puede ser con igual

probabilidad para cualquier bando.

PROBABILIDADES.

Si el marcador llega a ponerse dos a cero a favor

de cualquiera equipo la desmoralización de uno y

la apatía del otro impedirán que haya más goles;

en cambio si llega a ponerse 1-1, puede ocurrir

tres cosas con iguales probabilidades: que A

anote y gane 2-1, que B anote y gane 2-1 o que no

haya más goles. Calcular:

a) La probabilidad de que B gane.

b) La probabilidad de que B haya abierto el

marcador dado que ganó el partido.

SOLUCIÓN

Sean los eventos:

Aij : A abrió el marcador y ha

metido i goles contra j goles de

B.

Bij : B abrió el marcador y ha

metido i goles contra j goles de

A.

E : B vencedor del partido

Dibujamos el diagrama de árbol

SOLUCIÓN

a) Regla de Probabilidad total

P(E) = P(A10) P(A11|A10) P(E|A11) + P(B10) P(B20|B10) P(E|B20) +

P(B10) P(B11|B10) P(E|B11)

P(E) = ½ x 1/3 x 1/3 + ½ x ½ x 1 + ½ x ½ x 1/3

P(E) = 14 / 36 = 0.3889

b) Teorema de Bayes

Rpta._ 0.8571

PROBABILIDADES.

31) Suponga que en 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 0.8, y de que sea errado es

0.20. Si se elige al azar a una de esas

personas, calcular la probabilidad de

que.

a) Se le diagnostique cáncer.

b) Si se le diagnostica cáncer, tenga

realmente tal enfermedad.

SOLUCIÓN

a) Sea C “se le diagnostique

cáncer”

P(C) = P(A)P(B) + P(A’)P(B’)

P(C) = 0.05x0.80 + 0.95x0.20

P(C) = 0.23

B: Diag. Correcto B’: Diag. Incorrecto TOTAL

A: > 40 años con cáncer 0.80 x 0.05 = 0.04 0.20 x 0.05 = 0.01 0.05

A’: > 40 años sin cáncer 0.8 x 0.95 = 0.76 0.20 x 0.95 = 0.19 0.95

TOTAL 0.80 0.20 1.00

b) Se sabe que se le diagnóstico

cáncer (0.23), y esta

probabilidad está compuesta

por: que realmente tenga

cáncer (0.04) ó que no lo tenga

(0.19).

p = 0.04/0.23

p = 0.1739

PROBABILIDADES.

32) Al contestar una pregunta de opción múltiple de 5 alternativas, donde sólo una es la respuesta correcta, un estudiante o bien conoce la respuesta o él responde al azar. La probabilidad de que conozca la respuesta 0.6 y de que responda al azar es de 0.4.

a) Calcular la probabilidad de que conteste incorrectamente.

b) Si contesta correctamente, calcular la probabilidad de que no conozca la respuesta.

SOLUCIÓN

a) Sea p la probabilidad de

contestar incorrectamente.

Entonces tiene que marcar al

azar y que se equivoque.

Marcar al azar = 0.4

Respuesta correcta = 0.2,

entonces la incorrecta es 1 – 0.2 =

0.8

p = 0.4 x 0.8 = 0.32

p = 0.32

b) P(A2|B) = ?

A1: conoce la respuesta

A2: no conoce la respuesta (marca al

azar)

B : marcar correctamente

P(A2|B) = 0.1176

PROBABILIDADES.

33) Sólo el 60% de la mercadería que recibe un

comerciante del fabricante A es de calidad

excepcional, mientras que el 90% de la

mercadería que recibe del fabricante B es de

calidad excepcional. Sin embargo la capacidad

de fabricación del fabricante B es limitada, y,

por esta razón sólo el 30% de la mercadería le

es permitido adquirir del fabricante B, el 70%

la adquiere de A. Se inspecciona un embarque

que acaba de llegar y se encuentra que es de

calidad excepcional, ¿cuál es la probabilidad

de que provenga del fabricante A?

SOLUCIÓN

Sean:

B : mercadería excepcional.

A1: mercadería de A

A2: mercadería de B

P(A1|B) = ?

P(B) = 0.7 x 0.6 + 0.3 x 0.9

P(B) = 0.69

P(A1)P(B|A1) = 0.7 x 0.6 = 0.42

P(A1|B) = 0.6087

PROBABILIDADES.

34) En un proceso de producción el porcentaje

de objetos no defectuosos fabricados es

70% con probabilidad de 0.35, 90% con

probabilidad 0.25, y 60% con probabilidad

0.4. Si se selecciona al azar uno de tales

objetos y si resulta no defectuoso, calcular

la probabilidad de que sea de calidad del

90% no defectuoso.

SOLUCIÓN

Sean los eventos:

A : Calidad del 70% , B : Calidad del 60% , C : Calidad del 90%

E : Objeto no defectuoso, P(B|E) = ?

Regla de Probabilidad Total

P(E) = P(A)P(E|A) + P(B)P(E|B) + P(C)P(E|C)

P(E) = 0.35x0.7 + 0.25x0.9 + 0.4x0.76 = 0.71

P(E) = 0.71

Teorema de Bayes

P(B|E) = 0.3169

PROBABILIDADES.

35) El 100% de una población de electores se divide en tres estratos sociales excluyentes: baja, media y alta; de manera que la clase baja o media son el 90% del total, y la clase media o alta el 40% del total. De los primeros sondeos realizados para las próximas elecciones, se afirma que el porcentaje de electores que votarían por el candidato D puede ser: 30% de clase baja, 50% de clase media y 70% de clase alta.

a) Si se elige un elector al azar y se encuentra que vota por D, ¿cuál es la probabilidad de que pertenezca a la clase alta?

b) Si se escogen dos electores al azar, ¿qué probabilidad hay de que uno de ellos vote por D?

SOLUCIÓN

Sea:

P(A): probabilidad que sea de

clase alta.

P(M): probabilidad que sea de

clase media.

P(B): probabilidad que sea de

clase baja.

P(D): probabilidad de se vote

por el candidato D

Datos

P(B U M) = 90% P(A)=10%

P(M U A) = 40% P(B)=60%

P(M)=30%

P(D|B)=0.3 , P(D|M)= 0.5

P(D|A)= 0.7

a) P(A|D)=?

P(A|D) = ( P(A) x P(D|A) ) / P(D)

Hallamos P(D) por la regla de bayes.

P(D) = P(A)x P(D|A) + P(B)x P(D|B) +

P(M)x P(D|M)

P(D) = 0.1x0.7 + 0.6x0.3 + 0.3x0.5

P(D) = 0.4

P(A|D) = ( 0.1 x 0.7 ) / 0.4 = 0.175

P(A|D) = 0.175

SOLUCIÓN

b)

2 x 0.4 x 0.6

0.48

El espacio muestral para esta

parte b) es:

Ω={D’D’; D’D;DD’;DD},

Siendo D’ la probabilidad de

que no se vote por el

candidato D.

PROBABILIDADES.

36) Una máquina produce un tipo de objeto en

distintos periodos. Si la máquina está bien

ajustada en un periodo, el 80% de los objetos

producidos pasan el control de calidad de otro

modo sólo pasan el 60%. Se ha determinado

que el 90% de los periodos la máquina está

bien ajustada. De los 25 objetos producidos

en un solo periodo se escogen 3 al azar y a la

vez para el control de calidad. a) ¿Qué probabilidad hay que sólo 2 pasen el control de calidad?

b) Si solo dos pasan el control de calidad ¿qué probabilidad se

tiene que haya sido producido cuando la máquina trabaja en

un periodo de buen ajuste?

SOLUCIÓN

Objetos Buen Ajuste

(0.9)

Mal Ajuste

(0.1)

Pasan 25 x 0.8 = 20 25 x 0.6 = 15

No pasan 25 x 0.2 = 5 25 x 0.4 = 10

b) Es probabilidad Condicional

Sea

B: Pasan 2 objetos el control

A: máquina trabaja en buen ajuste

p = 855/960

p = 0.8906

a) De que solo dos pasen el control de

calidad

Obteniendo p = 960/2300

p = 0.4174

PROBABILIDADES.

37) El departamento de créditos de una tienda

comercial afirma que según sus experiencias

pasadas la probabilidad de que el 20% de los

clientes que compran por más de $50 es igual

a 0.3 y que la probabilidad de que el 60% de

los clientes compren por más de $50 es igual a

0.7. Sin embargo al entrevistar a dos clientes

al azar se encuentra que los dos compraron

por más de $50. En base a este resultado,

¿qué modificación acerca de las

probabilidades 0.3 y 0.7 deberá hacer la

tienda comercial?

SOLUCIÓN

Sean los eventos:

A: 20% clientes

B: 60% clientes

D: 2 al azar compran por más

de $50

P(A) = 0.3

P(B) = 0.7

Probabilidades Modificadas

P(A|D) = ?

P(B|D) = ?

Veamos

Si se escogen dos clientes de

A, la probabilidad de D sería

D = 0.2x0.2 = 0.04

Si se escogen dos clientes de

B, la probabilidad de D sería

D = 0.6x0.6 = 0.36

Pero como es al azar pueden

ser de cualquiera inclusive de

ambos, así que tenemos:

P(D) = 0.3x0.04 + 0.7x0.36

P(D) = 0.012 + 0.252 = 0.264

SOLUCIÓN

P(A|D) = 0.045

P(B|D) = 0.955

PROBABILIDADES.

38) A un candidato le han indicado que

obtendría el 60% de los votos con

probabilidad 0.2, el 45% de los votos con

probabilidad de 0.3 y el 70% de los votos

con probabilidad 0.5. Después de

preguntarle a 4 personas se obtiene que 2

de ellas votarían por el candidato. A la

luz de este resultado, ¿cuál es la

probabilidad de que el candidato obtenga

el 60% de los votos?

SOLUCIÓN

Sean los eventos:

A: que tenga el 60% de los votos

B: que tenga el 45% de los votos

C: que tenga el 70% de los votos

E: 2 de 4 personas votarían por

este candidato.

P(A) = 0.2 , P(B) = 0.3,

P(C) = 0.5

Hallar P(A|E) = ?

De cuantas manera podemos

elegir 2 de 4 personas, eso está

contenido en el siguiente

número combinatorio.

Estas personas pueden

pertenecer a A, B o C.

Suponemos de que si las 4

personas son de A

P(E) = x 0.62 x 0.42

SOLUCIÓN

De igual forma sería si perteneciesen a B o C, pero como las

personas son escogidas al azar tenemos que agregarle la

probabilidad de que estas pertenezcan a A,B o C; entonces esto

quedaría (Regla de la probabilidad total):

P(E) = 0.3117

Teorema de Bayes

P(A|E) = 0.2218

PROBABILIDADES.

39) Una agencia de publicidad observa que el 2%

de los compradores potenciales de un

producto ve su propaganda por periódico, el

20% ve dicha propaganda por televisión y el

1%ve los dos tipos de propaganda. Además

de cada tres que ven la propaganda uno

compra dicho producto y el 7.9% compran y

no ven la propaganda. a) ¿Cuál es la probabilidad de que el comprador potencial

compre dicho producto?

b) Si un comprador potencial compra el producto, ¿cuál es la

probabilidad de que no haya visto la propaganda?

SOLUCIÓN

Sean los eventos:

V: Vio la propaganda

NV: No Vio la propaganda

E : Compra el producto

A: Ve la propaganda por

periódico

B: Ve la propaganda por TV

a) P(E) = ?

Regla de la Probabilidad Total

Para hallar P(V), usamos la

Regla de Adición de Eventos

P(AUB) = P(A) + P(B) – P(A∩B)

P(AUB) = 0.02 + 0.20 – 0.01

P(AUB) = 0.21

P(V) = P(AUB) = 0.21

P(V) = 0.21

Con esto hallamos P(NV)

P(NV) = 1 – P(V) = 1- 0.21

P(NV) = 0.79

SOLUCIÓN

P(E|V) = 1/3, dato del problema

Ahora solo nos faltaría calcular

P(E|NV).

Probabilidad Condicional

Reemplazamos todos los datos

P(E) = 0.21(1/3) + 0.79(1/10)

P(E) = 0.149

b) P(NV|E) = ?

Teorema de Bayes

P(NV|E) = 0.5302

PROBABILIDADES.

40) Un gerente está a la espera de la llamada

telefónica de 3 de sus clientes para realizar un

negocio. La probabilidad de que lo llamen

cualquiera de sus 3 clientes en forma

independiente es 0.3. Además la probabilidad de

realizar el negocio es de 0.20 si llama un cliente,

es de 0.4 si llaman dos clientes, y es de 0.8 si

llaman los 3 clientes. Si ninguno de los 3 le

llama, no realiza el negocio. a) Calcular la probabilidad de que realice el negocio.

b) ¿cuántas llamadas de clientes es más probables que haya recibido

el gerente sabiendo que realizó el negocio?

SOLUCIÓN

Sean los eventos:

Ai: Llaman i clientes, i= 0,1,2,3 ; B: Realiza el negocio.

C: Llame cualquiera de los tres clientes

Datos del problema

P(B|A0) = 0, P(B|A1) = 0.2, P(B|A2) = 0.4, P(B|A3) = 0.8

P(C) = 0.3

a) P(B) = ? - Regla de Probabilidad Total

P(B) = P(A0) P(B|A0) + P(A1) P(B|A1) + P(A2) P(B|A2) + P(A3) P(B|A3)

SOLUCIÓN

En este tipo de probabilidades siempre tenemos que colocarle ese

número combinatorio según corresponda el caso, porque con eso

cubrimos todas las posibilidades de ocurrencia que puedan existir.

Reemplazamos los valores en la ecuación:

P(B) = 0.1854

SOLUCIÓN

b) Tenemos que ver cual es la probabilidad más alta con respecto a

P(B), y esta es P(A1) P(B|A1) /P(B) = 0.0882/0.1854, con un 47%.

Rpta._ Sabiendo que realizó el negocio, es más probable que

el gerente reciba una llamada

47%

41%

12%

0.0882/0.1854

0.0756/0.1854

0.0216/01854