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Probabilidad y Estadística 2023 Castilla la Mancha

Probabilidad total, Teorema de Bayes y Distribución Normal

4. **a)** Una empresa de mantenimiento da servicio a empresas de dos polígonos industriales (el polígono Campo y el polígono Llano). El $30\ \%$ de las reparaciones se realizan en el polígono Campo mientras que el $70\ \%$ se realiza en el polígono Llano. Además, en el polígono Campo el $10\ \%$ de las reparaciones son de tipo mecánico y el $90\ \%$ de tipo eléctrico. En el polígono Llano el $30\ \%$ de las reparaciones son de tipo mecánico y el resto de tipo eléctrico. **a.1) [0,5 puntos]** ¿Cuál es la probabilidad de que en un momento dado se realice una reparación de tipo mecánico? **a.2) [0,75 puntos]** Si se ha realizado una reparación de tipo eléctrico, ¿qué probabilidad hay de que se haya realizado en el polígono Llano? **b)** El famoso piloto de carreras Fernando Osnola es capaz de completar una vuelta a un circuito en un tiempo que sigue una distribución normal de media $1.5$ minutos y desviación típica $0.15$ minutos. **b.1) [0,5 puntos]** ¿Cuál es la probabilidad de que complete una vuelta en menos de $1.35$ minutos? **b.2) [0,75 puntos]** ¿Cuál sería el tiempo exacto que es mayor que el $85.08\ \%$ de los tiempos realizados al completar una vuelta al circuito?
Paso 1
Definición de sucesos y diagrama de árbol
**a.1) [0,5 puntos] ¿Cuál es la probabilidad de que en un momento dado se realice una reparación de tipo mecánico?** Primero definimos los sucesos que intervienen en el problema: - $C$: La reparación se realiza en el polígono Campo. - $L$: La reparación se realiza en el polígono Llano. - $M$: La reparación es de tipo mecánico. - $E$: La reparación es de tipo eléctrico. Organizamos los datos proporcionados en un diagrama de árbol para visualizar las probabilidades:
Inicio Campo (C) Llano (L) Mecánico (M) Eléctrico (E) Mecánico (M) Eléctrico (E) P(C)=0.3 P(L)=0.7 P(M|C)=0.1 P(E|C)=0.9 P(M|L)=0.3 P(E|L)=0.7
💡 **Tip:** En un diagrama de árbol, la suma de las probabilidades de las ramas que salen de un mismo nodo siempre debe ser $1$ (por ejemplo, $0.1 + 0.9 = 1$).
Paso 2
Cálculo de la probabilidad total
Para hallar la probabilidad de que una reparación sea de tipo mecánico, aplicamos el **Teorema de la Probabilidad Total**: $$P(M) = P(C) \cdot P(M|C) + P(L) \cdot P(M|L)$$ Sustituimos los valores del diagrama: $$P(M) = (0.3 \cdot 0.1) + (0.7 \cdot 0.3)$$ $$P(M) = 0.03 + 0.21 = 0.24$$ La probabilidad de que se realice una reparación mecánica es de $0.24$ (o un $24\ %$). ✅ **Resultado:** $$\boxed{P(M) = 0.24}$$
Paso 3
Aplicación del Teorema de Bayes
**a.2) [0,75 puntos] Si se ha realizado una reparación de tipo eléctrico, ¿qué probabilidad hay de que se haya realizado en el polígono Llano?** Nos piden una probabilidad condicionada inversa: $P(L|E)$. Para ello utilizamos el **Teorema de Bayes**: $$P(L|E) = \frac{P(L \cap E)}{P(E)} = \frac{P(L) \cdot P(E|L)}{P(E)}$$ Primero, calculamos $P(E)$. Como una reparación solo puede ser mecánica o eléctrica, son sucesos contrarios: $$P(E) = 1 - P(M) = 1 - 0.24 = 0.76$$ Ahora calculamos la probabilidad de la intersección (que sea en el polígono Llano y eléctrica): $$P(L \cap E) = 0.7 \cdot 0.7 = 0.49$$ Finalmente: $$P(L|E) = \frac{0.49}{0.76} \approx 0.6447$$ 💡 **Tip:** El Teorema de Bayes siempre relaciona la probabilidad de una "causa" (polígono) dado un "efecto" observado (tipo de reparación). ✅ **Resultado:** $$\boxed{P(L|E) = \frac{49}{76} \approx 0.6447}$$
Paso 4
Probabilidad en la distribución Normal
**b.1) [0,5 puntos] ¿Cuál es la probabilidad de que complete una vuelta en menos de $1.35$ minutos?** Sea $X$ la variable aleatoria que representa el tiempo de una vuelta. Según el enunciado, $X$ sigue una distribución normal: $X \sim N(\mu = 1.5, \sigma = 0.15)$. Queremos calcular $P(X < 1.35)$. Para usar la tabla de la normal estándar $N(0,1)$, debemos tipificar la variable usando $Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$: $$P(X < 1.35) = P\left(Z < \frac{1.35 - 1.5}{0.15}\right)$$ $$P(X < 1.35) = P\left(Z < \frac{-0.15}{0.15}\right) = P(Z < -1)$$ Por simetría de la campana de Gauss: $$P(Z < -1) = P(Z > 1) = 1 - P(Z \le 1)$$ Buscamos en la tabla de la $N(0,1)$ el valor para $Z = 1.00$: $$P(Z \le 1) = 0.8413$$ Entonces: $$P(X < 1.35) = 1 - 0.8413 = 0.1587$$ ✅ **Resultado:** $$\boxed{P(X < 1.35) = 0.1587}$$
Paso 5
Cálculo del valor crítico (Normal inversa)
**b.2) [0,75 puntos] ¿Cuál sería el tiempo exacto que es mayor que el $85.08\ \%$ de los tiempos realizados al completar una vuelta al circuito?** Buscamos un valor $k$ tal que la probabilidad de que el tiempo sea menor que $k$ sea $0.8508$: $$P(X < k) = 0.8508$$ Tipificamos la expresión: $$P\left(Z < \frac{k - 1.5}{0.15}\right) = 0.8508$$ Llamamos $z_0 = \frac{k - 1.5}{0.15}$. Buscamos en el interior de la tabla de la distribución Normal $N(0,1)$ el valor de probabilidad más cercano a $0.8508$. Encontramos que para una probabilidad de $0.8508$, el valor de $z$ es exactamente $1.04$: $$z_0 = 1.04$$ Ahora, deshacemos el cambio para hallar $k$: $$1.04 = \frac{k - 1.5}{0.15}$$ $$k - 1.5 = 1.04 \cdot 0.15$$ $$k - 1.5 = 0.156$$ $$k = 1.5 + 0.156 = 1.656$$ El tiempo exacto buscado es de $1.656$ minutos. ✅ **Resultado:** $$\boxed{k = 1.656 \text{ minutos}}$$
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