ContenidoEstadistica2conejercicio.xlsx

	A	B	C	D	E	F	G	H	I	J	K	L	M	N	O
1	CAPITULO 1
2	Distribucion de Medias (normales)
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7	1.-	Un banco calcula que las cuentas de ahorros individuales esatan normalmente distribuidas con media de 2000$
8		y desviacion estandar de 60$. Si el banco toma una muestra aleatoria de 100 cuentas ¿Cuál es la probabilidad
9		de que la media muestral caiga en un vlaor entre 1900$ y 2050$?
10		solución
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12		La distribucion de las media tiene media igua µ y desviacion estandar (error estandar) igual σ entre la raiz de n, asi
13		error estand	60
14		Usan los valores directos en la funcion normal
15			N(2050,2000,60)=	0.797671619
16			N(1900,2000,60)=	0.04779035227
17			P(1900<x<2050)	0.7498812668
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19		Normalizando tambien se tiene el resultado
20		z1=	0.8333333333
21		z2=	-1.666666667
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23			N(-1.66,0,1)=	0.7967306082
24			N(0.83,0,1)=	0.0474596818
25			P(-1.66<z<0.83)	0.7492709264
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27		la prebabilidad que caiga entre 1900 y 2050 es de 0,74
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31	2-.	Una maquina se ajusta tal que vierta en promedio µ onzas de liquido en cada botella se sabe que esta normalmente distribuido
32		con desviacio estandar 1. se toma una muestra de 9 botellas calcule la probabilidad que la diferencia de la media muestral y la media real
33		sea menor a 0,3 oz
34		solucion
35		Queremos que la diferncia absoluta entre media muetral y la poblacional sea menor a 0,3
36			P(-030<x- µ<0,3)		error estand	0.3333333333
37		→	P(-030/erorrestand<x- µ/erorrestand<0,3/erorrestand)
38		→	P(-030/0,33<x- µ/0,33<0,3/0,33)
39		→	P(-0.9<z<0.9)	0.1840601253	0.8159398747	0.6318797493
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41			la probabilidad es de 0,63
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45	Muestreo de poblaciones No normales
46	Teorema de limite central: para muestras grandes (n>30), la distribucion de las medias muestrales se aproxima a la normal
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48	1.-	La distribucion de los ingresos anuales detodos los cajeros de un banco, esta sesgada negativamente con
49		media 19000$ y desv estandar de 2000. Se extrae una muestra de 30 cajeros ¿Cuál es la probabilidad que
50		sus ganancias promedien mas de 19750$?
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52		La distribucion de las media tiene media igua µ y desviacion estandar (error estandar) igual σ entre la raiz de n, asi
53		error estand	365.1483717
54		Usan los valores directos en la funcion normal
55			N(19750,19000,365.14)=	0.9800101985
56			P(19750<x)	0.01998980147
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58		Normalizando tambien se tiene el resultado
59		z1=	2.053959591
60
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62			N(2.05,0,1)=	0.9800101985
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64			P(0,98<z)	0.01998980147
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67	2-	Los tiempos que esperan los clientes para ser atendidos, en una tienda tiene una distribucion con media 1,5 minutos
68		y desviacion de 1 minto. ¿Cuál es la probabilidad de que 100 clientes sean atendidos en menos de dos horas?
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70		error estand	0.1								1.2
71		Decir que 100 clientes sean atendidos en menos de 2 horas es decir un prmedio de 1 cliente en menos 1,2 minutos
72		P(x<1,20)	0.001349898032
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75	Muestreo de poblaciones finitas (y muestreo sin reemplazo)
76	En este caso la formula para determinar el error estandar es otra
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79	1-	Hay 20 compañias textiltes, todas estas empresas experimentan una produccion excesiva de trabajo, los estudios indican
80		que la desviacion estandar de la distribucion de la produccion anual es igual a 75 empleados. Si muestreamos 5 de estas
81		compañias determinemos el error estandar
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84		error estand 1	33.54101966
85		N-n/N-1	0.7894736842
86		Mult.pobl.fin	0.8885233166
87		Error Estand	29.80197803
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90	ejercicio 6.54					ejercicio	6.59	***
91												ejercicio 6.54		cambiando
92		medipo	26					medipo	1328
93		desvest	5.65					desvest	275				medipo	26
94		n	?					n	25				desvest	5.65
95		A	68					A	68				n	?
96		alfa/2	16					alfa/2	16				A	99.7
97		inter confia	25	27				inter confia	25	400			alfa/2	0.15
98		z para A	-0.9944578841					z para A					inter confia	25	27
99		errorestand						errorestand					z para A	-2.967737925
100			-5.618687045										errorestand