Esercitazione n.1 (v.c. Binomiale, Poisson, Normale)

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Michelangelo Carnevale
8 anni fa
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1 Esercizio 1. Un azienda produce palline da tennis che hanno probabilità 0,02 di essere difettose, indipendentemente l una dall altra. La confezione di vendita contiene 8 palline prese a caso dalla produzione totale. La garanzia afferma che se è presente più di una pallina difettosa la scatola verrà restituita. a) Che percentuale di confezioni si prevede ritornerà? b) Se compro 5 confezioni con che probabilità ne dovrò restituire una? c) Qual è la probabilità non venga restituita nessuna scatola? d) Se ne compro 10 con che probabilità ne dovrò restituire una? Soluzione 1 Se X è il numero di palline difettose in una scatola di 8, X ~ Bin(8;0,02). Così abbiamo: a) P(X>1) = 1 [P(X=0) P(X=1)] = [ ] b) Ogni scatola viene resa con probabilità pari a circa 0,010. Allora se compriamo 5 scatole la probabilità di renderne una sarà: c) La probabilità che non venga restituita nessuna scatola: d) Su 10 confezioni la probabilità di restituirne una è: 1

a) Che percentuale di confezioni si prevede ritornerà? b) Se compro 5 confezioni con che probabilità ne dovrò restituire una? c) Qual è la probabilità non venga restituita nessuna scatola?

2 Esercizio 2 La probabilità che un cliente che entra in un negozio di elettrodomestici compri un computer è del 20%. Considerando che nel negozio ci sono 7 clienti: a) costruire la distribuzione di probabilità e la funzione di ripartizione; b) calcolare il valore atteso; c) calcolare lo scarto quadratico medio. Soluzione 2 a) π = 0,20; 1 π = 0,80; n = 7 Numero Clienti X Pr(x)= F(X)= 0 0,2097 0, ,3670 0, ,2753 0, ,1147 0, ,0287 0, ,0043 0, ,0004 0, ,0001 1,0000 b) c) 2

calcolare il valore atteso; c) calcolare lo scarto quadratico medio.

3 Esercizio 3 La tabella seguente mostra il numero di giorni, in un periodo di 50 giorni, durante i quali sono avvenuti, in una certa città, X incidenti automobilistici. Adattate una distribuzione di Poisson alla distribuzione data. Numero di incidenti Numero di giorni Soluzione 3 La funzione di probabilità della v.c. di Poisson è dove il parametro è sia la media che la varianza della stessa v.c., per cui per ottenere basta calcolare la media aritmetica degli incidenti dalla tabella precedente. A questo punto nella distribuzione di Poisson bisogna sostituire a X il numero di incidenti per trovare le probabilità corrispondenti e il numero degli incidenti teorici. I calcoli sono presentati nella tabella successiva. Numero di incidenti Pr (X incidenti) Valori teorici Valori osservati 0 0, ,33 o , ,30 o ,1647 8,24 o ,0494 2,47 o ,0111 0,56 o 1 1 Da notare che l adattamento della distribuzione di Poisson alla distribuzione data è piuttosto buono. Nella distribuzione di Poisson la varianza è. Il calcolo della varianza della distribuzione data fornisce il valore 0,97 che è molto prossimo al valore trovato (0,90) e ciò può essere considerata come una ulteriore prova della bontà di adattamento della distribuzione di Poisson alla distribuzione campionaria data. 3

c., per cui per ottenere basta calcolare la media aritmetica degli incidenti dalla tabella precedente.

4 Esercizio 4 Un centralino di un azienda è operativo dalle 9 del mattino alle 9 di sera per i clienti che vogliono fare un reclamo in relazione ad un prodotto acquistato. Esperienze passate mostrano che in media si riceve 1 chiamata ogni due minuti. Calcolare la probabilità che: a) In un minuto si ricevano zero chiamate; b) In un minuto si ricevano tre o più chiamate; c) In un minuto si ricevano meno di due telefonate d) In cinque minuti si ricevano esattamente quattro chiamate; e) In cinque minuti si ricevano non più di tre chiamate; Soluzione 4 Possiamo applicare la distribuzione di Poisson, la cui funzione di probabilità è: λ = 0,5 a) b) P(x 3) = 1 - c) d) λ=0,5*5=2,5 e) Dove 4

Calcolare la probabilità che: a) In un minuto si ricevano zero chiamate; b) In un minuto si ricevano tre o più chiamate; c) In un minuto si ricevano meno di due telefonate

5 Esercizio 5 Se il 3% delle lampadine prodotte da una fabbrica è difettoso, trovate la probabilità che, in un campione di 100 lampadine (utilizzando sia la distribuzione binomiale tramite Excel sia la distribuzione di Poisson): e) 0 lampadine siano difettose; f) Al massimo 2 lampadine siano difettose; g) Almeno 4 lampadine siano difettose; h) Tra 1 e 3 lampadine siano difettose; i) Determinare la media e la varianza della distribuzione delle lampadine difettose. Soluzione 5 Distribuzione binomiale: a) b) c) d) Dove La funzione di densità della v.c. di Poisson è: Essendo λ=n*p = 0,03*100 = 3, abbiamo: a) b) c) d) 5

Almeno 4 lampadine siano difettose; h) Tra 1 e 3 lampadine siano difettose; i) Determinare la media e la varianza della distribuzione delle lampadine

6 e) µ = σ 2 = λ = 3 6

7 Esercizio 6 La tabella seguente mostra la statura di un campione di studenti. Adattate una distribuzione normale alla distribuzione data. Classi di Studenti statura Fino a Oltre Soluzione 6 La funzione di densità di probabilità della v.c. Normale è dove il parametro è la media e il parametro σ 2 è la varianza (σ è lo scarto quadratico medio) della stessa v.c. Per adattare la distribuzione data ad una normale, occorre preliminarmente calcolare media e varianza della distribuzione data. Classi di Studenti Valore x i n i (x i -µ) 2 n i statura centrale ,0 2287,5 3828, ,0 6300,0 4818, , ,0 76, ,0 8520,0 3909, ,0 3187,5 6153,161 A questo punto occorre calcolare le aree al di sotto della curva normale per ognuna delle classi di statura che rappresentano le rispettive probabilità: Standardizzando, abbiamo Dalla tavola B troviamo che P(z=-1,39)=0,41774; per cui la probabilità cercata è 0,5 0,41774 = 0, Analogamente calcoliamo le altre probabilità: Dalla tavola B troviamo che P(z=-1,39)=0,41774; mentre P(z=-0,36)=0,14058 per cui la probabilità cercata è 0, ,14058 = 0,

Normale è dove il parametro è la media e il parametro σ 2 è la varianza (σ è lo sca

8 Dalla tavola B troviamo che P(z=-0,36)=0,14058; mentre P(z=0,69)=0,25175 per cui la probabilità cercata è 0, ,25175 = 0, Dalla tavola B troviamo che P(z=0,69)=0,25175; mentre P(z=1,70)=0,45543 per cui la probabilità cercata è 0, ,25175 = 0, Dalla tavola B troviamo che P(z=1,70)=0,45543 per cui la probabilità cercata è 0,5-0,45543 = 0, Nella tabella seguente, riportiamo i dati utili per l esercizio Classi di statura Pr (X studenti) Valori teorici Valori osservati Fino a 155 0, , , , , , ,7 48 Oltre 185 0, ,9 17 Da notare che l adattamento della distribuzione Normale alla distribuzione data è piuttosto buono. 8

Dalla tavola B troviamo che P(z=1,70)=0,45543 per cui la probabilità cercata è 0,5-0,45543 = 0,04457.

9 Esercizio 7 I negozi A e B della catena YX di elettrodomestici hanno rispettivamente scorte settimanali di 30 e 20 forni a microonde. Supponiamo che la domanda settimanale di questi elettrodomestici segue la distribuzione normale nel negozio A con media 25 e scarto quadratico medio 5; nel negozio B con media 16 e sqm 3,5. Con queste informazioni, il management vuole sapere quale dei due negozi ha la maggiore probabilità di esaurire le scorte di magazzino. Soluzione 7 Per risolvere il problema è necessario calcolare la probabilità di esaurimento delle scorte del negozio A utilizzando la distribuzione normale con media 25 e sqm 5 e calcolandone l area a destra di 30. Analogamente, per il negozio B si può trovare l area a destra di 20 sottesa alla distribuzione normale con media 16 e sqm 3,5. Infine, si devono confrontare queste due probabilità per vedere in quale negozio risulta esservi una maggiore probabilità di esaurimento scorte di magazzino. Per il negozio A, standardizzando il valore 30 otteniamo Dalla Tavola della curva normale standardizzata troviamo che la P(z=1)=0,34134 per cui la probabilità che ci interessa (nella coda destra) è 0,5 0,34134 = 0,15866; Per il negozio B, standardizzando il valore 20 otteniamo Dalla Tavola della curva normale standardizzata troviamo che la P(z=1,14)=0,37286 per cui la probabilità che ci interessa (nella coda destra) è 0,5 0,37286 = 0, Quindi, il negozio A ha la maggiore probabilità di esaurire le scorte di forni a microonde. 9

Con queste informazioni, il management vuole sapere quale dei due negozi ha la maggiore probabilità di esaurire le scorte di magazzino.

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