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  • Pregunta: 1. Suponga que el número de errores tipográficos en una página impresa se puede representar mediante una distribución de Poisson con µ = 0,8 errores tipográficos por página. (a) (3 puntos) Primero, encontraremos la probabilidad de que una sola página impresa no tenga errores tipográficos. Indique claramente la variable aleatoria de interés utilizando el

    1. Suponga que el número de errores tipográficos en una página impresa se puede representar mediante una distribución de Poisson con µ = 0,8 errores tipográficos por página.

    (a) (3 puntos) Primero, encontraremos la probabilidad de que una sola página impresa no tenga errores tipográficos. Indique claramente la variable aleatoria de interés utilizando el contexto del problema.

    (b) (2 puntos) Indique qué distribución de probabilidad sigue la variable aleatoria de (a). Use la notación abreviada discutida en clase.

    (c) (4 puntos) ¿Cuál es la probabilidad de que una sola página impresa no tenga errores tipográficos? Muestra todo tu trabajo y usa las notaciones discutidas en clase. Por último, debe usar la función de masa de probabilidad (pmf) apropiada para encontrar la probabilidad. En otras palabras, no puede usar un software o una tabla para encontrar esta probabilidad.

    (d) (2 puntos) Consideremos ahora un folleto con 4 páginas impresas y definamos los eventos Ti = la i-ésima página del folleto no contiene errores tipográficos donde i = 1, 2, 3, 4. Encuentra sus probabilidades. (Sugerencia: utilice los resultados de la parte anterior).

    P(T1) =

    P(T2) =

    P(T3) =

    P(T4) =

    (e) (7 puntos) Calcule la probabilidad de que el folleto esté libre de errores tipográficos (no tiene errores tipográficos). Identifique y establezca claramente cualquier suposición necesaria para encontrar esta probabilidad utilizando la información disponible.

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    Esta es la mejor manera de resolver el problema.
    Solución

    B. Sea X el número de errores tipográficos por página que sigue la distribución de Poisson con el parámetro 8. Entonces la distribución de pr

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