CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) CALCOLO DELLE PROBABILTà Esercitazione n° 8 8.1 La probabilità che durante la produzione giornaliera di una piccola azienda di componenti elettronici, si verifichino X pezzi difettosi è data da: P(X=0)=K, P(X=1)=3K, P(X=2)=K, P(X=3)=P(X=4)=2K, P(X 5)=0. a) Determinare il valore della costante K. b) Calcolare valore atteso e varianza della variabile casuale X. c) Calcolare la probabilità che il numero di pezzi difettosi in un giorno sia tra 1 e 3. [R: K=1/9; E(X)=2.11; var(X)=1.88; P(1 ≤X ≤3) = 0.67] 8.2 Una variabile casuale discreta X ha la seguente funzione di ripartizione: F(0)=0, F(1)=0.2, F(2)=0.4, F(3)=0.4, F(4)=0.8, F(5)=1. a) Calcolarne il valore atteso e la varianza. b) Calcolare la probabilità che X assuma un valore maggiore di 3. [R: E(X)=3.2; var(X)=2.16; P(X>3)=0.6] 8.3 Un’urna contiene 5 palline bianche e 5 palline nere. Dall’urna vengono estratte (senza ripetizione) 2 palline. Sia X la variabile casuale “numero di palline bianche su due estratte”. a) Calcolare E(X) e var(X). b) Calcolare la probabilità che X assuma un valore maggiore o uguale a 1. [R: E(X)=1; var(X)=0.44; P(X1)=0.78] 8.4 Sia X il tempo in minuti che occorre al sig. Rossi per arrivare in ufficio la mattina con la sua macchina. Supponendo che X abbia distribuzione uniforme nell’intervallo (25,40), e che il sig. Rossi esce di casa ogni giorno alle 7.25, quale e’ la probabilita’ che arrivi in ritardo se deve timbrare il cartellino entro le 8.00? [R: 1/3] 8.5 L’altezza di 450 studenti immatricolati all’Università di Roma Tre nel 1998 è risultata in media di 170 cm., con uno s.q.m. di 7.5 cm. Nell’ipotesi che la statura si distribuisca come una Normale, quale è il numero atteso di studenti con altezza a) maggiore di 180 cm.; b) minore o uguale a 160 cm.; c) tra 162.5 e 172.5. [R: n(X>180)=41; n(X≤160)=41; n(162.5<X<172.5)=212] 8.6 Sia X una v.c. N (5, 9). Trovare, facendo uso delle tavole: a) P (6.41 <X< 7.82); b) la probabilità che la v.c. X assuma un valore compreso fra -1 e 11; o c) il valore di X corrispondente al 30 percentile. [R: P (6.41 <X< 7.82) = 0.1456; P (-1 <X< 11) = 0.9544; X30 =3.41] 8.7 Un’urna contiene una pallina nera e nove bianche; vengono estratte 10 palline con ripetizione. Si calcoli la probabilità di estrarre due palline nere facendo uso: a) della v.c. binomiale; [R: P(N=2)=0.194] 8.8 E’ noto che il 35% dei dipendenti di una multinazionale è single. Considerando un campione casuale di 10 dipendenti: a) determinare la probabilità che almeno due dipendenti siano single; b) determinare la probabilità che il numero di single sia compreso tra 2 e 4; [R: P(X2)=0.915; P(2≤X≤4)=0.666] 8.9 Una ditta produttrice di fotocopiatrici sa che la durata di una macchina (in migliaia di copie) si 2 distribuisce come una normale con µ = 1600 e σ = 3600. Essa risarcisce un milione di lire all’acquirente se la durata della macchina acquistata è inferiore a 1450. Calcolare la probabilità che: a) su 5 macchine la ditta debba risarcire al massimo un milione di lire; b) su 100 macchine la ditta debba risarcire pi`u di un milione. [R: P(N≤1)=0.9996; P(N>1)=0.1219] 8.10 Il diametro interno delle guarnizioni prodotte dalla ditta Fido è di 0.502 cm e la deviazione standard è di 0.005 cm. Gli scopi per i quali queste guarnizioni sono prodotte permettono una tolleranza massima del diametro fra 0.496 e 0.508 cm, mentre nel caso contrario le guarnizioni sono considerate difettose. Assumendo la distribuzione dei diametri Normale: a) determinare la percentuale delle guarnizioni difettose prodotte dalla macchina; b) determinare quale è la probabilità di trovarne almeno 2 difettose in un campione casuale di 10 guarnizioni; c) determinare il 10 percentile e il 3 quartile della distribuzione delle guarnizioni [R: P(D)=0.23; P(N2)=0.71; X10=0.4375; X75=0.554] 8.11 Le cinque unità che compongono una popolazione presentano per la X i seguenti valori: 3,4,6,12,17. Si considerino tutti i possibili campioni di ampiezza due che possono essere estratti con ripetizione da questa popolazione. Calcolare: a) la media della popolazione; b) lo scarto quadratico medio della popolazione; c) la distribuzione della media campionaria; d) verificare che la media campionaria è una stima non distorta della media della popolazione; e) controllare che la varianza della distribuzione campionaria delle medie è in accordo con il risultato teorico. [R: µ =8.4; σ =5.31] 8.12 Una fabbrica produce batterie per telefoni cellulari si suppone che in condizioni normali la durata di vita di una batteroia sia distribuita come una variabile casuale normale con media 12000 e deviazione standard 1200. Calcolare la probabilità che estraendo a caso da una batteria abbia: a) una durata media di vita inferiore a 10000 ore b) una vita compresa tra 11000 e 13000 ore [R:P(X<10000)=0.04746; P(11000≤X≤13000)=0.59346] 8.13 L’esame di macroeconomia è composto da 6 domande a risposta chiusa in corrispondenza di ogni domanda ci sono tre possibili risposte di cui 1 giusta e due sbagliate. Se uno studente risponde a caso qual è la probabilità che risponde correttamente ad almeno 3 domande? [R:P(X3)=0.32]