Tic seminario 8

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ESTADISTICA Y TICSeminario 8

Distribución de probabilidades

Elisabeth César Gutiérrez. 1º Enfermería.Grupo B. Subgrupo 5

Modelos de distribución

Hay tres tipos de modelos:-Binomial (cant, x, prob)-Poisson (cant, x)-Normal (cant, x, σ)

Distribución de probabilidad o masa

Discretas-Para calcular el resultado se selecciona en

Grupo de funciones la opción FDP y FDP no centrada.

-Dado un valor de la variable, permite obtener la probabilidad de que la variable sea igual a dicho valor en el modelo especificado .

-Binomial-Poisson

Distribución de densidad Continuas-Para calcular el resultado en grupo de funciones

la opción es FDA y FDA no centrada.-Dado un valor de la variable, permite obtener la

probabilidad de que la variable sea menor o igual a dicho valor en el modelo especificado.

-Binomial-Poisson-Normal

Ejercicios

Ejercicio 1 Una prueba de laboratorio para detectar

heroína en sangre tiene un 92% de precisión. Si se analizan 72 muestras en un mes:

1. Calcular las siguientes probabilidades:a)60 o menos estén correctamente evaluadas:

P(60)=P(x≤60)b)Menos de 60 estén correctamente evaluadas:

P (60)=P(x<60)=P(x≤59)c)Exactamente 60 estén correctamente

evaluadas:P(60)=P (X=60)

a)60 o menos estén correctamente evaluadas

Estas variables siguen el modelo de distribución Binomial (cant, x, prob)

Pondremos en cantidad, 60 que es la cantidad a calcular

En la variable aleatoria 72 En probabilidad 92% o 0,92 En SPSS, introduciremos en primer

lugar cualquier número

b)Menos 60 que estén correctamente evaluadas

En cantidad pondremos, 59 que es la cantidad a calcular

En la variable aleatoria 72 En probabilidad 92% o 0,92

c)Exactamente 60 que estén correctamente evaluadas

En cantidad pondremos, 60 que es la cantidad a calcular

En la variable aleatoria 72 En probabilidad 92% o 0,92

Ejercicio 2 En una cierta población se ha observado que el

número medio anual de muertes por cáncer de pulmón es 12. Si el número de muertes causadas por la enfermedad sigue una distribución de Poisson, calcular las siguientes probabilidades:

a)Haya exactamente 10 muertes por cáncer de pulmón en un año: P(10)=P(x=10)

b)15 o más personas mueren a causa de la enfermedad durante un año:

P(15)=P(x>15)=1-P(≤15)c)10 o menos personas mueran a causa de la

enfermedad en 6 meses: P(≤10)= P(Y≤10)

a) Haya exactamente 10 muertes por cáncer de pulmón

Estas variables siguen el modelo de distribución de Poisson (cant, x)

En cantidad pondremos, 10 que es la cantidad a calcular

En la variable aleatoria 12 En SPSS, introduciremos en primer

lugar cualquier número

b)15 o más personas mueran a causa del cáncer de pulmón en un año

En cantidad pondremos, 15 que es la cantidad a calcular

En la variable aleatoria 12

c)10 personas o menos mueran a causa de la enfermedad en 6 meses

En cantidad pondremos 10 que es la cantidad a calcular

En la variable aleatoria 12

¡Hasta pronto!