1. El valor esperado de un experimento se obtiene calculado el valor promedio
F
aritmético de todos los resultados del experimento. V
F
2. El valor de z para algún punto x que se encuentra encuentra en una distribuci distribución ón
normal es el área entre x y la media de la distribución. V
F
3. os extremos derec!o e izquierdo de la distribución normal se extienden
inde"inidamente# son tocar nunca el e$e !orizontal. V
%. &ara una distribución normal# la media siempre se encuentra entre la moda
F
y la mediana. V
F
'. (o (oda da área menos tres decimos decimos del 1) de una distribució distribución n normal se
encuentra dentro de * 3 desviaciones estándar de la media. V
F
+. El desarrollo desarrollo de una tabla de pérdida pérdida condicional condicional es un traba$o traba$o tedioso tedioso
cuando existen muc!as acciones y resultados posibles# debido a que la pérdida resultante de cada pare$a acción,resultado debe incluirse en la tabla. V
F
-. El área ba$o la curva de una distribución normal entre la media y un punto
situado a 1. desviaciones estándar por arriba de la media es mayor para una distribución que tiene una media de 1// que para una distribución que tiene una media de /. V
F
. a distribución normal puede utilizarse para aproximar la distribución
binomial cuando el número de ensayos# n# es mayor o igual a +/. V
F
0. os dos tipos de pérdidas pérdidas que analizamos analizamos al resolver resolver un problema problema de
almacenamiento de inventario son son a perdida de oportunidad oportunidad y b perdida de actividad. V
F
1/. uando la probabilida probabilidad d de éxito en un proceso proceso de ernoulli ernoulli es de '/)
4p5/.'# su distribución binomial es simétrica. V
F
11. 6na distribución de "recuencias da una lista de las "recuencias observadas
para un experimento que ya se !a llevado a cabo7 una distribución de probabilidad da una lista de aquellos resultados que podr8an presentarse si el experimento se llevara a cabo.
V
12. El valor que una variable aleatoria puede tomar por lo general se puede
F
predecir con respecto a una presentación particular. V
13. 6na vez que el valor de p ya se !a determinado para un proceso de
F
ernoulli# el valor de q se calcula como 419p. V
1%. :i el numero esperado de llagadas a una o"icina se calcula como cinco por
F
!ora# uno puede tener una con"ianza razonable de que cinco personas llegaran en el siguiente !ora. V
1'. a distribución binomial no es realmente necesaria# pues sus valores se
F
pueden aproximar siempre por otra distribución. V
1+. a altura de los !umanos adultos se puede describir mediante una
F
distribución de &oisson. V
1-. ualquier acción que minimice la perdida esperada# minimizara también la
F
ganancia esperada. V
1. ;espués de 2/ ensayos de un experimento# se crea una curva de
F
distribución con "orma de"initiva. V
F
10. 6n e$emplo de una perdida de oportunidad podr8a ser la pérdida de ventas
debido a un exceso de madurez en la "ruta de una tienda de abarrotes. V
F
2/. 6na distribución en la que media y la mediana tiene di"erentes valores
nunca podrán ser una distribución normal. V
F
21. a media de una distribución binomial esta dad por np.
A B C D E 22. :i la ganancia diaria esperada de una puesto de aguas "rescas es de
<13.%'# entonces a b c d e
a ganancia del d8a siguiente será de <13.%'. a ganancia del d8a siguiente será menor a <13.%'. a ganancia del d8a siguiente será mayor a <13.%'. a pérdida del d8a siguiente será mayor a <13.%'. =inguna de las anteriores.
A B C D E 23. &ara una distribución binomial dad con n "i$a# si p>/.'# entonces
a b c d e
a distribución de &oisson proporcionará una buena aproximación. a distribución de &oisson proporcionara una mala aproximación. a distribución binomial estará sesgada !acia la izquierda. a distribución binomial estará sesgada !acia la derec!a. a distribución binomial será simétrica. 2%. :uponga que tenemos distribución de &oisson con ?5 2. Entonces la
A B C D
probabilidad de tener exactamente diez presentaciones es −10 10 e 2
a
10 ! 10
2
b
10
2
−
e 10 !
c
10
2
d
2
−
e 2!
10
2
−
e 10 !
A B C D E 2'. @uál de las siguientes es una caracter8stica de la distribución de
probabilidad para cualquier variable aleatoriaA a b c d e
:e da una probabilidad para cada valor posible. a suma de todas las probabilidades es uno. =o se presenta una probabilidad dada más de una vez (odas las anteriores a y b# pero no c
A B C D
2+. @uál de las variables siguientes nunca podrán ser descrita por una
distribución binomialA a El número de partes de"ectuosas producidas en un proceso de ensambla$e. b a cantidad de agua utilizada diariamente por una sola ama de casa. c El número de personas de su grupo que pueden responder correctamente a esta pregunta. d (odas las anteriores pueden ser descritas por una distribución binomial.
A
B
C
D
E
2-. :i p5/.% para un proceso de ernoulli# el cálculo
3! x4 ! ¿ ¿ 7!
⌈
3
4
( 0.4 ) ( 0.6 ) a b c d e
¿
da la probabilidad de obtener
Exactamente tres éxitos en siete ensayos. Exactamente cuatro éxitos en siete ensayos. (res o más éxitos en siete ensayos. uatro o más éxitos en siete ensayos. =inguna de las anteriores.
A B C D E 2. &ara distribuciones binomiales con p5/.27
a 6na distribución con n5 2./// se aproximar8a me$or a la distribución normal que b c d e
con n5'/ =o importa que valor se tenga en n# la distribución esta sesgada !acia la derec!a. a gra"ica de esta distribución binomial con n51// y p5/.. (odas las anteriores a y b# pero no c.
A B C D E 20. @uál de las siguientes es una condición necesaria para el uso de una
distribución de &oissonA a a probabilidad de una llegada por segundo es constante. b El número de llegadas es cualquier intervalo de una segundo es independiente d e las llegadas de otros intervalos. c a probabilidad de tener dos o más llegadas en el mismo segundo es cero. d (odas las anteriores e b y c# pero no a. A B C D E F 3/. @En qué caso ser8a la distribución de &oisson una buena aproximación
de la binomialA a b c d e "
n 5 %/# p 5/.32. n 5%/# q 5 /.-0. n 52//# q 5 /.0. n 51/# p 5 /./3. a y c. (odas las anteriores.
A B C D E
31. &ara una curva normal con μ=55 y σ =10 # @Bué "racción del área
total se encontrara ba$o la curva a la derec!a del valor ''A a b c d e
1./. /.+. /.'. /.32. =o se puede determinar de la in"ormación dada.
A B C D E F 32. :uponga que está utilizando una distribución normal para aproximar
una distribución binomial con μ
5 y σ =2
=
# y desea terminar la probabilidad de obtener
más de siete éxitos. ;e la tabla normal# usted determinar8a la probabilidad de que z sea mayor que a b c d e "
/. /.'. /.-'. 1./. 1.2'. 1.'.
A B C D E F 33. &ara una curva de distribución normal con una media de 12/ y una
desviación estándar de 3'# @qué "racción 4en porcenta$e del área ba$o la curva estará entre los valores de %/ y 2A a b c d e "
12.-. '.1. 13.. %.0. 12.1. 10.%.
A B C D E F 3%. @uál de las siguientes curvas normales se parecen más a la curva
para μ=10 y σ = 5 A a a curva para μ
10 y σ =10
=
b a curva para μ=20 y σ =10
c a curva para μ=20 y σ =5 d a curva para μ
12 y σ =3
=
e a# e y d. " =inguna de las anteriores. A B C D E
3'. 6na distribución binomial puede ser aproximada por una distribución
de &oisson si a b c d e
n es grande y p es grande. n es pequeCa y p es grande. n es pequeCa y p es pequeCa. =inguna de las anteriores. a y b# pero no c
A B C D E F 3+. a desviación estándar de una distribución binomial depende de
a b c d e "
&robabilidad de éxito. &robabilidad de "racaso. =úmero de ensayos. a y b# pero no c. b y c# pero no a. a# b y c. 3-. El promedio pesado de los resultados de un experimento se conoce como valor esperado
3. a distribución que trata solamente en términos de éxitos y "racasos se conoce
como distribución binomial .:e le utiliza
normalmente para describir un Bernoulli 30. uando aproximamos una distribución binomial mediantes una distribución normal# debe utilizarse un "actor de continuidad. %/. a media de una distribución binomial# D# se puede calcular como np uando n y p ya se conocen. a desviación estándar# # se calcula como np
%1. &ara una distribución de &oisson# el s8mbolo que representa el número medio de presentaciones por intervalo es ! "lambda#
%2. 6na lista de las probabilidades delos resultados que se podr8an obtener en un experimento# si este se llevara a cabo# se conoce como distribuci$n de probabilidad
%3. os dos parámetros que son necesarios para describir una distribución normal son media y desviaci$n est%ndar. %%. 6na al a&ar es una variable que toma di"erentes valores de acuerdo con los resultados de un experimento. %'. as discretas solamente pueden tomar un número limitado de valores# mientras que las continuas pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo.
