Distribución binomial negativa | Ejemplo 1

[@camilovargas5966]

Hermano explicas super bien, todo clarito y conciso, gran trabajo, gracias

[@WissenSync]

Gracias a ti por comentar!

[@alejandroriveraperez294]

Genial video corto, preciso y super útil, para tener una mejor perspectiva de abordar un problema de esta distribución, muchas gracias.

[@WissenSync]

Me alegra que te gustara el video!

[@JesusGonzalezY2007]

Muchísimas gracias tu vídeo me ha ayudado a comprender mejor el tema

[@richievelastegui]

me quedé helado en el inciso b, todo está en leer bien teniendo en cuenta todos los conceptos, gracias bro

[@miguelmartinezreyes8846]

wow Enserio no sabe de las dudas que me saco, muchas gracias.

[@WissenSync]

Me alegra saberlo, saludos!

[@ITZELAMAYRANIFONSECANOGUEZ]

de donde sacaste tu ejercicio cual es la bibliografia?

[@fulljsu3glitches]

Se la saca de su orto

[@jluiscoll]

Perfecto Gracias.

[@WissenSync]

De nada!

[@denialeon7523]

¡Hola! ¿La esperanza en esta distribución no es r.(1-p) / p ? Me da 18. Gracias

[@WissenSync]

Hola! Estás confundiendo con la varianza, cuya expresión es similar, r.(1-p) / p^2. Pero la esperanza de la distribución binomial negativa es simplemente r/p, como se ve en el video

[@Oscar1234523]

@@WissenSync de hecho la esperanza es r.(1-p) / p y la varianza sí es r.(1-p) / p^2

[@gonzalotelesio2809]

Tengo una consulta... si es (x

[@WissenSync]

Hola! Si quieres obtener P(X=4). Esto es, P(X=4) + P(X=5) ... y así hasta el infinito. Para simplificar cálculos, mejor usamos la igualdad P(X>=4) = 1- P(X

[@luisangelhernandezgutierre9916]

Gracias

[@WissenSync]

De nada!

[@lesliejesepsaymirandabusta5159]

DISCULPE ME CONFUNDO es "r" el numero de ensayos?

[@WissenSync]

Hola! No, r es el número de casos de éxito que queremos obtener. En el video por ejemplo, las preguntas van relacionadas a obtener 2 personas con la variante del gen. Es decir, implica que nuestro interés es obtener 2 personas, y queremos saber la probabilidad de que eso pase. Vamos a hacer tantos ensayos sean necesarios para obtener esas 2 personas. En términos simples, queremos dos casos de éxito, y vamos a hacer muchos ensayos hasta que tengamos éxito dos veces. Eso es la r.

[@jorgemanuelbulnesmendoza549]

No tendría que ser P(x=2)? Ya que dice que 2 tienen el gen Si pones P(x>=4), significa que mínimo 4 tienen el gen

[@inaguazodanny8832]

fijate en lo que representa x (numero de personas analizadas hasta encontrar 2 portadores), entonces P(x>=4) significa la probabilidad de que en 4 o más personas se encuentren 2 portadores

[@genesisramaret9645]

Y como le hago si quiero detectar solo UN PORTADOR DE GEN

[@WissenSync]

En ese caso, igual la p=0.1, 1-p=0.9, pero r=1, y entonces queremos encontrar P(X=1), donde la variable X simboliza el número de personas analizadas necesario para encontrar 1 portador. Para eso simplemente usamos la ecuación de la distribución binomial negativa, sustituyendo los datos.

[@juangomezvega4208]

LLAMA A LA POLICIA

[@mireyarosales2793]

me ayudarian porfavor Veintitrés por ciento de los automóviles no cuenta con un seguro (CNN, 23 de febrero de 2006). En un fin de semana determinado hay 35 automóviles que sufren un accidente. a. Calcule la probabilidad de que ningún vehículo tenga seguro. b. Calcule la probabilidad de que todos tengan seguro. c. Calcule la probabilidad que más de la mitad tengan seguro.

[@WissenSync]

Hola! Veamos: a)Digamos que X es la variable aleatoria que nos dice el número de vehículos sin seguro. Aquí, simplemente necesitamos multiplicar la probabilidad de no tener seguro (0.23) tantas veces como eventos, que son 35. Tendríamos P(X=35)=(0.23)^35. b)Ahora digamos que Y es el número de vehículos con seguro. Es el mismo caso, pero con la probabilidad de si tener seguro, que es 1-0.23=0.76. El resultado sería P(Y=35)=(0.76)^35. c)Aquí debemos usar la distribución binomial. Tomaremos la variable Y que nos cuenta el número de vehículos con seguro, con una p=0.76. Como nos pide la probabilidad de que más de la mitad tenga seguro, vamos a necesitar sumar todas las probabilidades desde P(Y=35) hasta P(Y=18), que son todos los escenarios en los que más de la mitad de los automóviles tienen seguro. La fórmula para distribución binomial es, P(X=x)=(nCx)p^x(1-p)^n-x

[@JesusGonzalezY2007]

Deberías hacer otro ejercicio 🥴