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PR5. 2. Ejercicio 1 resuelto - Contenido educativo
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Hola a todos, soy Raúl Corraliza, profesor de matemáticas de bachillerato en el IES
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Arquitecto Pedro Gumiel de Alcalá de Henares, y os doy la bienvenida a esta serie de videoclases
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de la unidad PR5 dedicada a la teoría de muestras y las distribuciones en el muestreo.
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En la videoclase de hoy resolveremos el ejercicio propuesto 1.
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En este ejercicio se nos pide que consideremos el lanzamiento de una moneda 120 veces, y
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se nos pregunta por cuál es la probabilidad de que el número de caras que se obtenga
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se encuentre entre el 40 y el 60%.
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Hemos de pensar que cada vez que lanzamos la moneda
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estamos realizando un experimento de Bernoulli.
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Tiene dos posibles salidas, que salga cara o que no salga cara.
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A que salga cara la vamos a llamar éxito, puesto que estamos centrándonos
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o se nos pregunta por el número de caras.
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Y la probabilidad de éxito en cada uno de los casos, si la moneda es equilibrada,
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va a ser 0,5.
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Vamos a considerar una variable aleatoria binomial, x,
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subyacente a este experimento en el cual repetimos 120 veces ese experimento de Bernoulli que acabo de mencionar.
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Bien, pues dada lo que hemos descrito hasta este momento, x va a seguir una distribución binomial con n 120 repeticiones y probabilidad de éxito poblacional pi igual a 0,5.
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Poblacional, puesto que se refiere a la población de los infinitos posibles lanzamientos de moneda.
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En cualquiera de los casos, la probabilidad de éxito va a ser 0,5.
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Así que, probabilidad de éxito poblacional pi igual a 0,5.
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Se nos pide por la probabilidad de que el número de caras que se obtenga en estos 120 lanzamientos esté entre el 40 y el 60%.
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Así pues nos estamos preguntando por qué es lo que le ocurre a la proporción de caras en esta muestra de tamaño 120. Si esa proporción se encuentra, ¿cuál es la probabilidad de que esa proporción se encuentre entre 0,4 y 0,60? Un 40% de caras la proporción es 0,4, un 60% de caras la proporción es 0,6.
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Así pues nos preguntamos por p minúscula la proporción muestral en esa muestra de 120 repeticiones y nos preguntamos por cuál es la probabilidad de que esa proporción muestral se encuentre entre 0,4 y 0,6.
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Lo primero que hacemos es recordar cuál es la distribución en el muestreo de la proporción. La proporción muestral va a seguir una distribución normal con media igual a la proporción poblacional, conocida en este caso igual a 0,5, y con desviación típica que se calcularía como raíz cuadrada de pi por 1 menos pi, siendo pi, como he dicho antes, la probabilidad de éxito poblacional, dividido entre n y n es el tamaño de la muestra.
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En este caso lo que va a ocurrir es que P, la proporción muestral, sigue una distribución normal con media 0,5 y desviación típica que una vez calculada va a ser igual a 0,0456.
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Ahora que conocemos cuál es la distribución que va a seguir la proporción muestral, se nos pide calcular la probabilidad de que ésta se encuentre entre 0,4 y 0,6.
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Lo que vamos a hacer es restar la normal, perdón, la media de la distribución y dividir entre la desviación típica. Así pues, en el interior, en el suceso, en todos los términos, restamos 0,5, la media, y dividimos entre 0,0456 la desviación típica.
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Aquí la tenemos. De tal forma que esta distribución, esta pregunta que nos hacemos acerca de P con esta distribución normal, la transformamos en una pregunta equivalente para Z que sigue una distribución normal.
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Lo que hemos hecho en el paso de aquí hasta aquí, y esto no es más que el resultado del cálculo, es la tipificación de P que sigue una distribución normal con media 0,5 y desviación típica 0,0456 a Z que va a ser una distribución normal estándar.
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Fijaos, insisto, hemos restado en estos tres elementos dentro del suceso la media y hemos dividido entre la distracción típica, hemos tipificado.
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Así pues, nos preguntamos por la probabilidad de que la proporción muestral esté entre 0,4 y 0,6 y eso equivale a la probabilidad de que una zeta normal estándar se encuentre entre menos 2,19 y 2,19.
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Recordamos que es lo que hacíamos en la unidad correspondiente a la distribución normal.
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La probabilidad de un intervalo se puede calcular como la probabilidad de que, en este caso z, sea menor o igual que el límite superior menos la probabilidad de que z sea menor o igual que el límite inferior.
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Esta primera probabilidad la podemos leer directamente de la tabla de la distribución normal.
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Esta no, puesto que tenemos la cola izquierda de una abscisa que es negativa.
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Lo primero que vamos a hacer es considerar la simetría de la distribución normal.
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La probabilidad de que z sea menor o igual que este valor negativo es igual a la probabilidad de que z sea mayor o igual que el simétrico.
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Lo único que aquí ahora tenemos es la cola de la derecha dura abscisa positiva.
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Puesto que en la tabla tenemos únicamente las colas de la izquierda, lo que tenemos que hacer es utilizar el suceso contrario.
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Esta probabilidad será, fijaos dentro de este corchete, 1 menos la probabilidad del suceso contrario, que z sea menor o igual que 2,19.
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Estas probabilidades se pueden leer en la tabla de la distribución normal y al final de cuentas lo que vamos a tener es 2 por esta probabilidad menos 1.
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Esta probabilidad en la tabla de la distribución normal, como decía, es 0,9857 y el resultado final de la probabilidad que se nos pide es 0,9714.
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En el aula virtual de la asignatura tenéis disponibles otros recursos y cuestionarios.
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Asimismo, tenéis más información en las fuentes bibliográficas y en la web.
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No dudéis en traer vuestras dudas e inquietudes a clase o al foro de dudas en el aula virtual.
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Un saludo y hasta pronto.
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- Idioma/s:
- Materias:
- Matemáticas
- Etiquetas:
- Flipped Classroom
- Niveles educativos:
- ▼ Mostrar / ocultar niveles
- Bachillerato
- Segundo Curso
- Autor/es:
- Raúl Corraliza Nieto
- Subido por:
- Raúl C.
- Licencia:
- Reconocimiento - Compartir igual
- Visualizaciones:
- 12
- Fecha:
- 14 de febrero de 2025 - 16:52
- Visibilidad:
- Público
- Centro:
- IES ARQUITECTO PEDRO GUMIEL
- Duración:
- 07′ 04″
- Relación de aspecto:
- 1.78:1
- Resolución:
- 1280x720 píxeles
- Tamaño:
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