Aproximación de la Binomial a la Normal
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Aproximación de la Binomial a la Normal


Fundamentar decisiones en situaciones de incerteza, a partir del análisis crítico de datos estadísticos y con base en los modelos binomial y normal.


Ejemplo

Datos: $n = 100$, $p = 0.3$, entonces $q = 1 - 0.3 = 0.7$.
Paso 1 (Media): Calculamos $\mu = n \cdot p ightarrow \mu = 100 \cdot 0.3 = 30$.
Paso 2 (Desviación): Calculamos $\sigma = \sqrt{n \cdot p \cdot q} ightarrow \sigma = \sqrt{100 \cdot 0.3 \cdot 0.7} = \sqrt{21} pprox 4.58$.
Resultado: Los parámetros son $\mu = 30$ y $\sigma pprox 4.58$.


Supongamos una encuesta con n=80 y probabilidad de éxito p=0.3. Primero calculamos n·p = 80 × 0.3 = 24. Luego calculamos n·(1-p) = 80 × 0.7 = 56.
Como ambos resultados (24 y 56) son ≥ 5, concluimos que sí es pertinente realizar la aproximación a la distribución normal.


Si en un caso análogo se obtiene una media μ = 60 con n = 200 ensayos, el razonamiento inverso comienza identificando que la fórmula directa es μ = n · p.

Para hallar 'p', el primer paso lógico es plantear el despeje dividiendo la media conocida por el número de ensayos: p = 60 / 200. Detente en este planteamiento algebraico sin realizar la división final.


Ejemplo análogo: En una muestra de $n=100$ con $p=0,5$, hallar $P(X > 60)$.

  • 1. Parámetros: Calculamos $μ = 100 · 0,5 = 50$ y $σ = √(100 · 0,5 · 0,5) = 5$. Ignoramos cualquier dato sobre la población total.
  • 2. Estandarización: Aplicamos $Z = (60 - 50) / 5 = 2,0$.
  • 3. Probabilidad: Como pide "más de", usamos el complemento: $P(Z > 2,0) = 1 - P(Z < 2,0) = 1 - 0,9772 = 0,0228$.

Explicación

Debes aplicar las fórmulas simbólicas de la aproximación normal a la binomial para calcular la media ($\mu = n \cdot p$) y la desviación estándar ($\sigma = \sqrt{n \cdot p \cdot q}$). Identifica correctamente los valores de $n$ y $p$ en el enunciado y sustitúyelos con precisión en cada expresión algebraica.


Debes aplicar el criterio simbólico de suficiencia muestral para validar si una distribución binomial puede aproximarse a una normal. Esto requiere verificar algebraicamente que tanto el producto n·p como n·(1-p) sean mayores o iguales a 5, utilizando los parámetros numéricos del contexto.


Debes aplicar razonamiento inverso utilizando notación simbólica para recuperar el parámetro 'p' a partir de la media μ y el tamaño muestral n. En lugar de calcular la media multiplicando n por p, debes despejar p invirtiendo la operación conocida.

Debes aplicar la aproximación normal a la distribución binomial utilizando notación simbólica. El desafío consiste en identificar los parámetros relevantes ($n$ y $p$) para calcular $μ$ y $σ$, estandarizar el valor dado mediante $Z$ e interpretar correctamente la probabilidad acumulada o complementaria según la condición, descartando datos distractores como el tamaño total de la población.


1) Se quiere modelar un control de calidad en fábrica donde la probabilidad de encontrar un producto defectuoso es de un 29%. Si se toma una muestra de 88 casos, ¿es pertinente aproximar esta distribución binomial a una normal?

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