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PROBABILIDAD Y ESTADĂ?STICA Material para estudiantes de secundaria y universidad Desarrollado por: Lic. Marco Antonio Cubillo Murray PARTE 6
2018
LIC. MARCO ANTONIO CUBILLO MURRAY
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Contenido Distribuciones de probabilidad ................................................................................................. 3 Ejemplo de la distribución normal ...................................................................................... 3 La Regla Empírica ..................................................................................................................... 7
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Distribuciones de probabilidad Ejemplo de la distribuciĂłn normal La compaĂąĂa constructora Murray construye edificios de apartamentos de tres y cuatro unidades (llamadas triplex o cuĂĄdruplex) para inversionistas, y se cree que el tiempo total de construcciĂłn en dĂas sigue una distribuciĂłn normal. El tiempo medio para construir un trĂplex es de 100 dĂas, y la desviaciĂłn estĂĄndar es de 20 dĂas. Recientemente, el presidente de la constructora Murray firmĂł un contrato para completar un trĂplex en 125 dĂas. Si el trĂplex no quedara terminado en 125 dĂas la empresa enfrentarĂa multas severas. ÂżCuĂĄl es la probabilidad de que la constructora no incumpla su contrato de construcciĂłn? La distribuciĂłn normal para la construcciĂłn de trĂplex la podemos ver a continuaciĂłn:
đ?‘ƒ(đ?‘‹ ≤ 125)
0.89435
đ?‘‹ = 125 đ?‘‘Ăđ?‘Žđ?‘
đ?œ‡ = 100 đ?‘‘Ăđ?‘Žđ?‘
đ?œŽ = 20 đ?‘‘Ăđ?‘Žđ?‘
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đ?‘? = 1.25
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Para calcular esta probabilidad, debemos encontrar el ĂĄrea sombreada bajo la curva. Comencemos calculando la Z para esta situaciĂłn:
đ?‘‹ − đ?œ‡ đ?œŽ 125 − 100 đ?‘?= 20 đ?‘?=
đ?‘?=
25 = 1.25 20
Podemos utilizar la hoja de Excel que nos da los porcentajes de probabilidad representados en la grĂĄfica anterior que es 0.89435, o sea una probabilidad del 89% de no incumplir el contrato. Se adjunta una imagen de los datos colocados en la hoja de Excel suministrada para tales efectos.
Esta es la probabilidad ya multiplicada por 100 para obtener el porcentaje de NO incumplir el contrato
Ahora analicemos la situaciĂłn de la constructora Murray desde otra Ăłptica. Si la empresa termina este trĂplex en 75 dĂas o menos, se le otorgarĂĄ una bonificaciĂłn de â‚Ą 5 000 000. ÂżCuĂĄl es la probabilidad de que Murray reciba este bono?. LIC. MARCO ANTONIO CUBILLO MURRAY
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Veamos de forma grĂĄfica la probabilidad que estamos buscando en el ĂĄrea sombreada.
đ?‘ƒ(đ?‘‹ ≤ 75 đ?‘‘Ăđ?‘Žđ?‘ )
0.89435
Ă rea de interĂŠs
đ?‘‹ = 75 đ?‘‘Ăđ?‘Žđ?‘ đ?œ‡ = 100 đ?‘‘Ăđ?‘Žđ?‘ đ?‘? = −1.25
El calculo de Z se muestra a continuaciĂłn:
đ?‘‹ − đ?œ‡ đ?œŽ 75 − 100 đ?‘?= 20 đ?‘?=
đ?‘?=
−25 = −1.25 20
Este valor de Z nos indica que 75 dĂas estĂĄ -1.25 desviaciones estĂĄndar a la izquierda de la media. Pero los valores de Z deben ser siempre positivos, entonces para resolver esto, vemos que la curva es simĂŠtrica. La probabilidad de que Murray termine en 75 dĂas o menos equivale a la probabilidad de que Murray termine en menos de 125 dĂas. Ese valor es 0.89435. Por lo tanto, la probabilidad de que se requieran mĂĄs de 125 dĂas es
đ?‘ƒ(đ?‘‹ > 125) = 1.0 − đ?‘ƒ(đ?‘‹ ≤ 125) đ?‘ƒ(đ?‘‹ > 125) = 1.0 − 0.89435 = 0.10565
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AsĂ, la probabilidad de completar el trĂplex en 75 dĂas o menos es 0.10565, o alrededor de 11%, este porcentaje estĂĄ tambiĂŠn representado en la tabla de Excel, puede revisar los datos. Un ejemplo final: ÂżcuĂĄl es la probabilidad de que la terminaciĂłn del trĂplex requiera entre 110 y 125 dĂas?, tendrĂamos la siguiente grĂĄfica:
đ?œŽ = 20 đ?‘‘Ăđ?‘Žđ?‘
đ?œ‡ = 100
110
125 đ?‘‘Ăđ?‘Žđ?‘
Los cĂĄlculos de Z quedarĂan de la siguiente forma: đ?&#x2018;&#x192;(110 < đ?&#x2018;&#x2039; < 125) = đ?&#x2018;&#x192;(đ?&#x2018;&#x2039; â&#x2030;¤ 125) â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x192;(đ?&#x2018;&#x2039; < 110) Es decir, el ĂĄrea sombreada en la grĂĄfica se puede calcular buscando la probabilidad de completar el edificio en 125 dĂas o menos, menos la probabilidad de terminarlo en 110 dĂas o menos. Recordemos que đ?&#x2018;&#x192;(đ?&#x2018;&#x2039; â&#x2030;¤ 125) es igual a 0.89435. Para calcular đ?&#x2018;&#x192;(đ?&#x2018;&#x2039; < 110 đ?&#x2018;&#x2018;Ăđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; ), seguimos los dos pasos desarrollados anteriormente đ?&#x2018;?=
đ?&#x2018;&#x2039; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x153;&#x2021; 110 â&#x2C6;&#x2019; 100 10 = = = 0.5 đ?&#x153;&#x17D; 20 20 0.5 đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;ĄĂĄđ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;
Si vemos con la hoja de Excel programada, solo sustituimos el valor de X en 110 y nos da la probabilidad en formato porcentual.
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Finalmente, la probabilidad de lograr terminar el trĂplex entre 110 y 125 dĂas serĂa: đ?&#x2018;&#x192;(110 < đ?&#x2018;&#x2039; â&#x2030;¤ 125) = 0.89435 â&#x2C6;&#x2019; 0.69146 = 0.20289 La probabilidad de que se requieran entre 110 dĂas y 125 dĂas es de aproximadamente 20%.
La Regla EmpĂrica
La regla empĂrica se deriva de la distribuciĂłn normal y es una manera fĂĄcil de recordar alguna informaciĂłn bĂĄsica acerca de las distribuciones normales. La regla empĂrica establece que, para una distribuciĂłn normal,
aproximadamente 68% de los valores estarĂĄ dentro de Âą1 desviaciones estĂĄndar de la media aproximadamente 95% de los valores estarĂĄ dentro de Âą2 desviaciones estĂĄndar de la media casi todos los valores (aproximadamente 99.7%) estarĂĄn dentro Âą3 desviaciones estĂĄndar de la media. LIC. MARCO ANTONIO CUBILLO MURRAY
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16%
16%
68%
−1𝜎 𝑎
𝜇
+1𝜎 𝑏
2.5%
2.5% 95%
+2𝜎
−2𝜎
𝑎
𝜇
𝑏
0.15%
0.15% 99.7%
𝑎
+3𝜎
−3𝜎
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𝜇
𝑏