Subido por David Aragon

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4/26/23, 5:07 PM
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1. Supóngase que la edad de los clientes de una tienda está distribuida uniformente entre 15 y 75 años.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que el próximo cliente que camina por la puerta de la tienda su edad esté entre 5 años y 25 años? (10 puntos).
1 from scipy.stats import norm
U = 45 y σ^2 = 300
1 norm.cdf(x=25, loc=45, scale=300) - norm.cdf(x=5, loc=45, scale=300)
0.0264586523232489
b) ¿Cuál es la probabilidad de que el próximo cliente que camina por la puerta de la tienda su edad no sea mayor de 20 años? (10 puntos).
1 norm.cdf(x=20, loc=45, scale=300)
0.4667932481473777
c) ¿Cuál es la probabilidad de que el próximo cliente que camina por la puerta de la tienda su edad esté entre 30 años y 40 años dado que el
cliente es más joven de 60 años? (15 puntos).
1 norm.cdf(x=60, loc=45, scale=300) - (norm.cdf(x=40, loc=45, scale=300) - norm.cdf(x=30, loc=45, scale=300))
0.5066487301936826
2. Supóngase que el número de fallas de red de cierta empresa de telecomunicaciones sigue una distribución de poisson de 3 fallas de red
por semana.
1 from scipy.stats import poisson
a) ¿Cuál es la probabilidad de que pasen 2 semanas después de que llegó la última falla de red a la empresa de telecomunicaciones? (10
puntos).
1 poisson.pmf(k=0, mu=6)
0.0024787521766663585
b) ¿Cuál es la probabilidad de que no hayan más de 11 fallas en el período de 3 semanas? (10 puntos).
1 poisson.cdf(k=11, mu=9)
0.8030083825293418
c) ¿Cuál es la probabilidad de que hayan más de 2 fallas de red y menos de 6 fallas de red en 2 semanas, dado que hubo menos de 8 fallas de
red en ese período de 2 semanas? (15 puntos).
1 poisson.cdf(k=8, mu=6)- (poisson.cdf(k=6, mu=6) - poisson.cdf(k=2, mu=6))
0.30290351598862875
https://colab.research.google.com/drive/1YBwIR8a4m0O0wNN2Sm10MUC-i9rS7lGN#scrollTo=icVmzQ22tIrH&printMode=true
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