26.09.2015 Views

100 Preguntas Test Probabilidad Combinatoria y Variables ...

100 Preguntas Test Probabilidad Combinatoria y Variables ...

100 Preguntas Test Probabilidad Combinatoria y Variables ...

SHOW MORE
SHOW LESS
  • No tags were found...

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

35. Calculemos las diferentes posibilidades:<br />

46. (b).<br />

36. (a).<br />

P(X = n − 1) = P(blanca de A & negra de B) 47. (c).<br />

= m n<br />

N N = mn<br />

N 2<br />

P(X = n + 1) = P(negra de A & blanca de B)<br />

= n m<br />

N N = nm<br />

N 2<br />

P(X = n) = 1 − P(X ∈ {n − 1, n + 1})<br />

= 1 − 2mn<br />

N 2 (d),<br />

37. (d).<br />

o también,<br />

P(X = n) = P(blanca de A & blanca de B)<br />

+ P(negra de A & negra de B)<br />

= m2 + n 2<br />

N 2<br />

= 1 − 2mn<br />

N 2<br />

= (m + n)2 − 2mn<br />

N 2<br />

(d).<br />

38. Consideremos los sucesos B, N (bola blanca o<br />

negra de la primera caja) y nB (n bolas blancas<br />

de la segunda caja). Aplicando la fórmula de<br />

Bayes,<br />

P(N|nB) =<br />

=<br />

=<br />

P(nB|N)P(N)<br />

P(nB|B)P(B) + P(nB|N)P(N)<br />

n n−1<br />

2n+1 2n · · · 1 1<br />

n+1 2<br />

n+1 n<br />

2n+1 2n · · · 2 1<br />

n+1 2 + n n−1<br />

2n+1 2n · · · 1<br />

n!<br />

(n + 1)! + n! = 1<br />

n + 2 ≈ 0 (b).<br />

1<br />

n+1 2<br />

48. Como f T (t) = α (constante) y ∫ b<br />

0 f T (t) dt = 1,<br />

resulta que f T (t) = 1/b para todo t ∈ (0, b) y<br />

f T (t) = 0 en otro caso; con lo cual m = E(T ) =<br />

b/2. Por tanto, la tasa de fallo es<br />

49. (c).<br />

50. (b).<br />

P(t < T ≤ t + ∆t)<br />

β(t) = lim<br />

∆t→∞ P(T > t)<br />

=<br />

=<br />

∫ b<br />

f T (t)<br />

t f T (τ) dτ<br />

1/b 1<br />

=<br />

(1/b) dτ b − t<br />

∫ b<br />

t<br />

de donde se obtiene β(b/2) = 2 b<br />

(0 < t < b),<br />

(a).<br />

51. La función de probabilidad de X es P X (k) =<br />

pq k−1 , k ≥ 1. Entonces, aplicando la fórmula de<br />

la probabilidad condicionada, y suponiendo que<br />

k ≥ r, obtenemos:<br />

P X|X≥r (k) = P(X = k | X ≥ r)<br />

=<br />

=<br />

=<br />

P(X = k, X ≥ r)<br />

P(X ≥ r)<br />

P(X = k)<br />

P(X ≥ r) =<br />

pq k−1<br />

p ∑ ∞<br />

κ=r q κ−1<br />

q k−1<br />

(q r−1 )/(1 − q) = pqk−r (c).<br />

39. (b).<br />

40. (c).<br />

41. El valor de α tiene que ser positivo porque, de<br />

lo contrario, F X (+∞) ≠ 1. Además, P (X =<br />

a) = F X (a + ) − F X (a − ) = 1 − e αa . Por tanto, la<br />

respuesta correcta es (d).<br />

42. (d).<br />

43. Notar que F X (1 − ) = F X (1 + ) = 1. Por tanto<br />

P (X = 1) = 0, y la afirmación falsa es (c).<br />

44. (a).<br />

45. (c).<br />

52. A partir de la fórmula de la probabilidad total,<br />

la probabilidad de error es:<br />

P(ɛ) = P(ɛ| − 1)p(−1) + P(ɛ|1)p(1)<br />

donde<br />

= P(N > 1)p(−1) + P(N < −1)p(1),<br />

P(N > 1) =<br />

∫ 2<br />

1<br />

f N (n) dn = 1 4<br />

y, análogamente, P(N < −1) = 1 4<br />

. Por tanto, el<br />

cálculo anterior da<br />

P(ɛ) =<br />

p(−1) + p(1)<br />

4<br />

= 1 4<br />

(a).<br />

15

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!