¿Cómo diferenciar los problemas de Distribución Normal, Distribución Binomial y Distribución de Poisson?
A continuación te presento diferentes ejemplos resueltos de la distribucion de probabilidad Normal, Binomial y Poisson. En cada ejemplo se destacan las características que permiten identificar que tipo de distribucion de probabilidad está descrita en el enunciado del problema.
Distribución Normal
El video muestra un enunciado de un ejercicio resuelto de Distribución Normal "Suponga que la estatura de los jóvenes que estudian en un colegio 3er año, está distribuida en forma normal con una media de 167cm y una desviación estándar de 4cm. Encuentre el porcentaje de jóvenes qe estarán entre 165cm y 169cm.
Como se puede leer el mismo enunciado te dice que la distribución es normal, características de estos problemas, además de tener como dato la media y la desviación estándar.
Este tipo dedistribución es fácil de identificar a la hora de realizar una prueba o examen. Leamos otro enunciado que representa una distribución normal:
Ejemplo: Supongamos que una empresa decide recibir pasantes y recursos humanos decide que los pasantes deben permanecer el tiempo equivalente a un lapso académico de un semestre de 18 semanas. Con una dedicación media de 40 horas semanales, distribuidas normalmente con una desviación estándar de 3 semanas (120 horas)
Distribución Binomial
El video muestra un problema de Distribución Binomial que tiene por enunciado "La probabilidad de que Ana logre un objetivo en cualquier momento es p=1/3, ella pierde con q=2/3. Suponga que ella dispara 7 veces al objetivo. Encuentre la probabilidad de que ella alcance e objetivo."
Como se puede leer en este enunciado se presentan las características de una distribución binomial, que son que el experimento tenga dos resultados "Ana logra o no el objetivo"
Adicionalmente la probabilidad se mantiene fija, es un dato del problema; tanto la de acertar como la de fallar. Leamos otro enunciado que representa la Distribución Binomial, donde tambien existen dos estados defecto y de alta calidad, también la probabilidad es conocida y se mantiene.
Ejemplo: El gerente de control de calidad de una empresa considera que las unidades de un lote de producción son de alta calidad solo en el caso de que una muestra de 25 unidades, ninguna tenga defecto. Si la probabilidad de encontrar una unidad con defecto es de 0,01 calcular la probabilidad de un lote de producción cualquiera sea declarado de alta calidad.
Distribución de Poisson
El video muestraun ejercicio resuelto de Distribución de Poisson cuyo enunciado es "Suponga que hay 300 errores de impresión distribuidos aleatoriamente a lo largo de un libro de 500 páginas. Encuentre la probabilidadde que en una página contenga exactamente 2 errores de impresión."
Como se puede leer la variable aleatoria discreta es el número de errores, esto ya indica que se esta en presencia de una distribución de Poisson.
En otros tipos de ejercicios se pueden encontrar variables como "número de camiones que tiene accidente" o "números de llamadas a una central". Lee el siguiente ejmeplo.
Ejemplo: Una empresa transportista utiliza camiones en su servicio. Generalmente dos caminones sufren en promedio accidentes en un día. Cada camión requiere un día de trabajo de un mecánico, en el taller solo se dispone de uno; ¿cuál seria la probabilidad de que el mecánico no tenga que atender un camión accidentado en un día dado?
