¿Cómo diferenciar los problemas de Distribución Normal, Distribución Binomial y Distribución de Poisson?

¿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 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 de Poisson: 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?

Distribución Binomial: 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.

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