Скачать книгу

      Sea X: Distancia recorrida, en km, durante media hora de ejercicio en la caminadora mecánica, por parte del usuario del gimnasio. Luego, se tiene:

Images

      Por consiguiente,

Images

      Interpretación: la probabilidad de que la desviación estándar muestral de la distancia recorrida se encuentre entre 0.36 y 0.44 km es de 0.5358.

      Sean Z ~ N(0;1) e Images variables aleatorias independientes. Luego, la distribución de la variable aleatoria T es,

Images

      Así, la variable T tiene distribución t con k grados de libertad.

      Características:

      Si Xt(k), entonces

      E(X) = 0; para k > 1

Images

      La distribución t de Student es muy similar a la distribución normal, ya que ambas varían en el conjunto de los números reales, aunque la distribución t presenta una mayor dispersión. Sin embargo, la varianza de la distribución t se aproxima a la unidad (1) cuando k es un número muy grande.

      Propiedad: sea x1, x2,…,xn una muestra aleatoria seleccionada de una población N(μ; σ2). Entonces se tiene:

Images

      La variable T tiene entonces una distribución t con (n – 1) grados de libertad.

       Ejemplo 8

      El administrador de Karaoke Live, un local de karaoke en vivo, ha determinado que el tiempo que permanecen los grupos de amigos que concurren durante los fines de semana es una variable aleatoria que sigue una distribución normal con una media poblacional de 3.5 horas, y una varianza poblacional desconocida, la cual se ha estimado en 0.25 horas2, ¿cuál es la probabilidad de que el tiempo promedio de permanencia, por parte de 16 grupos de amigos, sea de 3 horas 15 minutos como máximo?

       Solución

      Sea X: Tiempo de permanencia (en horas) por parte de los grupos de amigos que acuden a Karaoke Live durante el fin de semana. X ~ N(3.5; σ2), n = 16, s2 = (0.5 h)2

      Dado que Images

      Esta variable tiene una distribución t con (n – 1) grados de libertad.

      Nota. 3 horas y cuarto = 3 horas y 15 minutos = 3.25 horas

      Al calcular la probabilidad solicitada, se obtiene

Images

      Interpretación: la probabilidad de que el tiempo promedio de permanencia por parte de 16 grupos de amigos sea de 3 horas y 15 minutos como máximo es de 0.03197.

      Definición. Sean Images variables aleatorias independientes.

      La variable aleatoria dada por

Images

      tiene una distribución F con parámetros m y n y se denota F(m;n).

      Las características de la variable aleatoria W son:

Images

      Propiedad: sean x1, x2,…,xn una muestra aleatoria seleccionada con reemplazo de una población Images y y1, y2,…,yn una muestra aleatoria seleccionada con reemplazo de una población Images. Entonces, se tiene

Images

       Ejemplo 9

      En un estudio realizado por una cadena de cafeterías de Lima metropolitana se seleccionó una muestra de 21 grupos de clientes en reunión de negocios que acudieron al local de La Molina y 24 grupos de clientes al local de San Miguel. Determine la probabilidad de que la varianza muestral del consumo realizado por los grupos de clientes que acudieron al local de La Molina sea menor que 2.5 veces la varianza muestral del consumo realizado por los grupos de clientes en San Miguel. Suponga que las varianzas poblacionales del consumo realizado por los grupos de clientes en ambos locales son similares.

       Solución

      X1: Consumo realizado (en S/.) por los grupos de clientes de la cadena de cafeterías en el local de La Molina. Images

      X2: Consumo realizado (S/.) por los grupos de clientes de la cadena de cafeterías en el local de San Miguel. Images

Images

      Dado que: Images

      Como la varianza poblacional del consumo realizado por los grupos de clientes en ambos locales son similares. Entonces,

Images

      Luego, la probabilidad solicitada es

Images

      Interpretación: la probabilidad de que la varianza muestral del consumo realizado por los grupos de clientes en La Molina sea menor que 2.5 veces la varianza muestral en San Miguel es 0.9818.

      Se denomina distribución muestral de un estadígrafo a su distribución de probabilidad, la cual se genera por la extracción de un número muy grande de muestras. Las principales distribuciones muestrales de un estadígrafo se presentan a continuación:

      Sea x1, x2,…,xn una muestra aleatoria seleccionada, con reemplazo, de una población

Скачать книгу