PRUEBA INTEGRAL

LAPSO 2015 - 2

764 - 1/9

Universidad Nacional Abierta

Probabilidad y Estadística I (Cód. 764)

Vicerrectorado Académico

Cód. Carrera: 126

Área de Matemática

Fecha: 02-04-2016

MODELO DE RESPUESTAS Objetivos del 1 al 9 OBJ 1 PTA 1 Un investigador desea determinar cómo varían las estaturas de las obreras de una empresa, y toma una muestra de 50 mujeres para registrar luego sus estaturas en pulgadas. Los datos obtenidos fueron los siguientes: 65 64 64 63 64

63 65 65 65 64

65 64 64 63 63

63 72 71 70 69

69 68 68 67 67

67 66 66 66 66

53 55 56 57 58

58 57 59 59 60

60 60 61 61 61

61 62 62 62 62

a) Construya una tabla de frecuencias, usando el criterio de la raíz para determinar el número de clases. b) Calcule: media, mediana, moda, varianza y desviación típica, tanto para los datos no agrupados, como para los agrupados. NOTA: Para lograr el objetivo debe responder correctamente ambas partes de la pregunta. Solución: a) Para que nos sea más sencillo elaborar la tabla de distribución de frecuencias, ordenemos los datos en forma ascendente, es decir, de menor a mayor: 53 55 56 57 57

58 58 59 59 60

60 60 61 61 61

61 62 62 62 62

63 63 63 63 63

64 64 64 64 64

64 65 65 65 65

65 66 66 66 66

67 67 67 68 68

69 69 70 71 72

Tabla de frecuencias. (Límites de clase) 53 - 56 56 - 59 59 - 62 62 - 65 65 - 68 68 - 71 71 - 74

Frecuencia Distribución Marca de Frecuencia Frecuencia Acumulada Empírica Clase (m i ) (f i ) Relativa (h i ) (F i ) (H i ) 54,5 2 2/50 2 2/50 57,5 5 4/50 7 7/50 60,5 9 9/50 16 16/50 63,5 15 15/50 31 31/50 66,5 12 12/50 43 43/50 69,5 5 5/50 48 48/50 72,5 2 2/50 50 50/50

Especialista: Frankie Gutiérrez

Validador: Federico Hernández Evaluadora: Florymar Robles

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b.1)

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764 - 2/9

Para datos no agrupados: b.1.1) Medidas de tendencia central: Media: X =

1 50 3 160 xi = = 63,2  50 i  1 50

Mediana: Med = 63,5 (Como hay un número para de observaciones, la mediana es la media aritmética de los datos, que en este caso, ocupan las posiciones 25 y 26) Moda: Mo = 64 (Es el valor del dato que tiene mayor frecuencia) b.1.2) Medidas de dispersión:



50 ˆ2 = 1 Varianza: S  x -X 49 i  1 i



2

=



1 50  x - 63,2 49 i  1 i



2

=

838  17,102041 49

ˆ  4,135461 (Es la raíz cuadrada de Sˆ 2 ) Desviación típica o estándar: S b.2)

Para datos agrupados: b.2.1)

Medidas de tendencia central:

Media: X 

1 n 3 184 mi f i   63,68  n i 1 50

n   50   2 - Fa   2 - 16   25 - 16  Mediana: Med: l i +   c = 62 +   3 = 62 +   3 = 63,8 f 15 15     med    

 1    15 - 9 Moda: l i +   c = 62 +   3 = 64   1 +  2   15 - 9  + 15 - 12   b.2.2)

Medidas de dispersión:

n ˆ2 = 1 m -X Varianza: S  49 i = 1 i





2

=

871,38  17,7833 49

ˆ  4,2170 Desviación típica o estándar: S

Especialista: Frankie Gutiérrez

Validador: Federico Hernández Evaluadora: Florymar Robles

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764 - 3/9

En resumen, el cálculo de las medidas de tendencia central y de dispersión, tanto para datos agrupados como no agrupados es mostrado en los siguientes dos cuadros: DATOS NO AGRUPADOS Medidas de tendencia Central

Medidas de Dispersión

Media

Mediana

Moda

Varianza

Desviación típica

63,2

63,5

64

17,102041

4,135461

DATOS AGRUPADOS Medidas de tendencia Central

Medidas de Dispersión

Media

Mediana

Moda

Varianza

Desviación típica

63,68

63,8

64

17,7833

4,2170

OBJ 2 PTA 2 Dados A, B y C eventos arbitrarios en el mismo espacio muestral . Sea D1 el evento que al menos dos de los eventos A, B o C, ocurren, es decir, D1 es el conjunto de puntos comunes al menos a dos de los conjuntos A, B o C. Sea D2 = {exactamente dos de los eventos A, B, C ocurren} D3 = {al menos uno de los eventos A, B, C ocurren} D4 = {exactamente uno de los eventos A, B, C ocurren} D5 = {no más de dos de los eventos ocurren}. Cada uno de los eventos D1 a D5 puede ser expresado en términos de A, B y C, utilizando uniones, intersecciones y complementos. Por ejemplo, D3 = ABC. Encuentre expresiones adecuadas para D1, D2, D4 y D5. Solución: En virtud de las operaciones entre conjuntos mencionadas tenemos que: D1 = (AB)(AC)(BC) D2 = (ABCc)(ABcC)(AcBC) D4 = (ABcCc)(AcBCc)(AcBcC) D5 = (ABC)c

Especialista: Frankie Gutiérrez

Validador: Federico Hernández Evaluadora: Florymar Robles

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764 - 4/9

OBJ 3 PTA 3 Se tiene que asistir a una reunión donde no se conoce a nadie. Hay en ella 6 mujeres y 4 hombres, y se sabe que hay cuatro matrimonios. ¿De cuántas maneras podría uno imaginarse que están formados los matrimonios? ¿Y si se sabe que hay exactamente tres parejas casadas? Solución:

6 6! Para dar respuesta a la primera pregunta, notemos que existen   = =15  4  4!x2! maneras diferentes para elegir la mujer, y por cada una de estas 15 maneras, existen 4! = 24 maneras de escoger al hombre, por lo que en virtud del principio de multiplicación (PM), existen 15x24 = 360 maneras de conformar los matrimonios. Para la respuesta de la segunda pregunta, por un razonamiento análogo al de la 6 6! = 20 maneras de escoger a la pregunta anterior, tenemos que existen:   =  3  3!x3!

 4 4! = 4 maneras de escoger al hombre y por cada una de estas mujer, y   =  3  3!x1! maneras de escoger al hombre, existen 3! ordenes posibles en que los 3 hombres pueden ser escogidos, por lo tanto, nuevamente, en virtud del PM, existen: 20x4x6 = 480 de conformar las tres parejas. OBJ 4 PTA 4 En el segmento [2, 5] se escogen al azar los puntos x e y. Calcule la probabilidad que el punto “x” esté más cerca de “y” que de 2. Solución: Consideremos el espacio muestral  = {(x, y)  2/ 2 ≤ x ≤ 5, 2 ≤ y ≤ 5}, y sea C el evento C = {el punto “x” está más cerca de “y” que de 2}. Queremos calcular P(C) o más explícitamente: P({(x, y)  2/ │x - y│ < x - 2}) = P({(x, y)  2/ 2 < y < 2x - 2}).

Especialista: Frankie Gutiérrez

Validador: Federico Hernández Evaluadora: Florymar Robles

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764 - 5/9

En la gráfica se representan tanto el espacio muestral  como la región en la cual 2 < y < 2x – 2. De la gráfica también se obtiene que la probabilidad pedida viene dada por el cociente: Área de C , Área de  donde:

 9   9  27 Área de C =   +   = y  4 2 4 Área de  = 3x3, con lo cual resulta que: P  C  =

3 4

Comentario: Vale la pena mencionar que el área de C se calculó como la suma de las áreas de un triángulo y un rectángulo. OBJ 5 PTA 5 Dos monedas son lanzadas sucesivamente. Si el resultado del lanzamiento es (C, C) extraemos dos bolas de una urna cuya composición es {3R, 2B, 2N}. Si el resultado del lanzamiento es (F, F), se extraen dos bolas de una urna cuya composición es {2R, 1B, 5N}. Por último, si el resultado es (F, C) ó (C, F) se extraen dos bolas de una urna cuya composición es {6R, 4B, 5N}. Se pide, suponiendo que todas las extracciones de la urna son sin reemplazamiento, la probabilidad de que las dos bolas extraídas sean una roja y otra blanca. Solución: En virtud del teorema de “Probabilidad Total”, tenemos: P(RB) = P(RB/U1)P(U1) + P(RB/U2)P(U2) + P(RB/U3)P(U3)

1 2  3 2 1  2 1 1  6 4  2 1 + + =  x x + x x + x x =  7 6  4  8 7  4  15 14  4 28 112 35 =

57 . 560

[1]

De manera análoga se obtiene que: P(BR) =

57 . 560

[2]

Por lo tanto sumando [1] y [2] obtenemos que la probabilidad de que las dos bolas extraídas sean una roja y otra blanca es: P(RB) + P(BR) =

57 280

Especialista: Frankie Gutiérrez

Validador: Federico Hernández Evaluadora: Florymar Robles

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764 - 6/9

OBJ 6 PTA 6 Sea X ~ U(0, 1) y sea Y = [6X] + 1, donde [ . ] denota la función parte entera de X. Calcule E[Y]. Solución: Por definición de esperanza matemática para v. a. continuas tenemos que: E(Y) =



1

1

-

0

0

 6x + 1 f(x)dx =  6x  + 1 dx =  6x  dx + 1 ,

[1]

en virtud de la definición de la función parte entera, resulta: [6x] = n si

n n +1 para n = 0, 1, 2, 3, 4, 5. x 6 6

Por lo tanto:

 n + 1 6  5  n + 1 6  5 n 1 5 5  ndx  =   n  dx  =  =  n = , 0 6x dx = n    n =0 n 6  n=0 6 6n=0 2 =0 n 6    1

5

[2]

De [1] y [2] obtenemos: E[Y] = E[6X + 1] = 2,5 OBJ 7 PTA 7 Suponga que una moneda balanceada es lanzada tres veces consecutivas y sean X e Y las v. a. s’ definidas como sigue: X = Número de caras obtenidas. Y = Número del lanzamiento donde se obtuvo cara por primera vez. 1) Encuentre la función de distribución conjunta de X e Y. 2) Calcule las distribuciones marginales de X e Y. Solución: Antes de dar respuesta a las dos preguntas, definamos el espacio muestral sobre el cual estamos trabajando:  = {(c, c, c), (c, c, s), (c, s, c), (s, c, c), (s, s, c), (s, c, s), (c, s, s), (s, s, s)}, puesto que la moneda es balanceada cada punto muestral tiene igual probabilidad de salir, en este caso, la probabilidad de cada punto es 1/8. 1) La distribución conjunta de X e Y es: X\Y

0

1

2

3

0

1/8

0

0

0

1

0

1/8

1/8

1/8

2

0

2/8

1/8

0

3

0

1/8

0

0

Especialista: Frankie Gutiérrez

Validador: Federico Hernández Evaluadora: Florymar Robles

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LAPSO 2015 - 2

764 - 7/9

2) Las distribuciones marginales de X e Y respectivamente, son las dadas en las siguientes tablas: x

0

1

2

3

P(X = x)

1/8

3/8

3/8

1/8

y

0

1

2

3

P(Y = y)

1/8

4/8

2/8

1/8

OBJ 8 PTA 8 Sean X e Y v. a. s’ independientes con funciones de densidad marginal dadas por: 1 2< x