• Author / Uploaded
• Sherley Figueroa Patricio

Citation preview

ALUMNA: Figueroa Patricio Sherley Lizeth Código: 2013200756K SEGUNDO EXAMEN PARCIAL ANALISIS Y TOMA DE DECISIONES

1.- Indicar cuales son los Ambientes de Decisión y Ambientes de Certidumbre y explicar brevemente cada una de ellas. Ambientes de Decisión y Ambientes de Certidumbre son:  Ambiente Certeza El ambiente de certeza es aquél en el que el decisor conoce con absoluta seguridad los estados de la naturaleza que van a presentarse.  Ambiente Riesgo Es aquél en el que el decisor sabe qué estados de la naturaleza se pueden presentar y la probabilidad que tiene cada uno de ellos de presentarse.  Incertidumbre Estructurada: Es aquél en el que se conocen los estados de la naturaleza, pero no la probabilidad de cada uno de ellos.  Incertidumbre No estructurada: No se sabe que pueden ocurrir ni las probabilidades para las posibles soluciones, es decir, se desconoce totalmente lo que puede ocurrir.

2.- ¿Que viene hacer Suceso?, ¿Que es Variable Aleatoria Discreta y Variable Aleatoria Continua? 

¿Qué viene hacer Suceso? Es un subconjunto definido dentro del espacio muestral, que incluye todos los posibles resultados de la experiencia aleatoria.



¿Qué es Variable Aleatoria Discreta y Variable Aleatoria Continua?  Discreta El conjunto de posibilidades valores es numerable. Suelen estar asociadas a experimentos en que se mide el número de veces que sucede algo.  Continua El conjunto de posibilidades valores es no numerables. Puede tomar los valores de todo un intervalo, son el resultado de medir.

3.- Indicar si es Verdadero o Falso, (F) y (V).  El número de páginas de un libro es Continua (F).  El tiempo que tarda en fundirse una bombilla es continua (V).  El número de preguntas es una clase de una hora es discreta (V).

 La cantidad de agua consumida en un mes es discreta

(F).

4.- ¿Que Viene a ser histogramas?, Indicar los tipos de Histogramas. ¿Qué Viene a ser Distribución de Probabilidades?  ¿Qué Viene a ser histogramas? Es una gráfica de la distribución de un conjunto de datos. Es un tipo especial de gráfica de barras, cada barra representa un subconjunto de los datos. Representa variables continuas, aunque también se puede usar para variables discreta, mostrando gráficamente la distribución de una variable cuantitativa o numérica. Y los datos se deben agrupar en intervalos de igual tamaño, llamados clases.

 Indicar los tipos de Histogramas.  Diagramas de barras simples: Representa la frecuencia simple (absoluta o relativa) mediante la altura de la barra la cual es proporcional a la frecuencia simple de la categoría que representa.  Diagramas de barras compuestas Representa la información de una tabla de doble entrada, que es a partir de dos variables, las cuales se representan así; la altura de la barra representa la frecuencia simple de las modalidades o categorías de la variable.  Diagramas de barras agrupadas: Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o sea a partir de dos variables, el cual es representado mediante un conjunto de barras como se clasifican respecto a las diferentes modalidades.  Polígono de frecuencias: Es un gráfico de líneas que de las frecuencias absolutas de los valores de una distribución en el cual la altura del punto asociado a un valor de las variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor.  Ojiva porcentual: Es un gráfico acumulativo, el cual es muy útil cuando se quiere representar el rango porcentual de cada valor en una distribución de frecuencias.

 ¿Qué Viene a ser Distribución de Probabilidades? Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo.

5.- Un agente de seguros vende a 5 personas de la misma edad y que disfrutan de buena salud, la probabilidad de que una persona en estas condiciones viva 30 años ó más es de 2/3. Hállese la probabilidad de que transcurrido 30 años, vivan. a) Las cinco personas: 𝒑 = 𝟐/𝟑 , 𝒏 = 𝟓 , 𝒙 = 𝟓 , 𝒒 = 𝟏/𝟑 𝑷(𝒙) = 𝑷(𝒙) =

𝒏! 𝒑𝒙 𝒒𝒏−𝒙 𝒙! (𝒏 − 𝒙)!

𝟓! 𝟐 ( )𝟓 (𝟏/𝟑)𝟓−𝟓 𝟓! (𝟓 − 𝟓)! 𝟑 𝑷(𝒙) = 𝟎. 𝟏𝟑𝟐

b) Al menos tres personas 𝒑(𝒙 ≥ 𝟑) = 𝒑(𝒙 = 𝟑) + 𝒑(𝒙 = 𝟒) + 𝒑(𝒙 = 𝟓) 𝑷(𝒙) =

𝟓! 𝟐 𝟓! 𝟐 𝟓! 𝟐 ( )𝟎 (𝟏/𝟑)𝟓 + ( )𝟏 (𝟏/𝟑)𝟒 + ( )𝟐 (𝟏/𝟑)𝟑 𝟎! (𝟓 − 𝟎)! 𝟑 𝟏! (𝟓 − 𝟏)! 𝟑 𝟐! (𝟓 − 𝟐)! 𝟑 𝑷(𝒙) = 𝟎. 𝟕𝟗𝟏

c) Exactamente dos personas 𝟓 𝟐 𝑷(𝒙 = 𝟐) = ( )( )𝟐 (𝟏/𝟑)𝟑 𝟐 𝟑 𝑷(𝒙) = 𝟎. 𝟏𝟔𝟒