Ingenieria_Economica_6ta_Edicion_Leland

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aldo.raul.verber.chavez
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06.03.2020 Views

736 CAPÍTULO 19 Más sobre variaciones y toma de decisiones bajo riesgob) Su gerente informa al personal que hayigual posibilidad de que las ventas esténentre 50 y 55 unidades el próximo mes.c) Jane recibió su sueldo ayer y se dedujeron$400 para pagar los impuestos sobrela renta. La cantidad retenida el mespróximo será mayor debido a un aumentoen el salario de entre 3 y 5%.d) Hay una posibilidad de 20% de lluvia yuna posibilidad de 30% de nieve parahoy.19.2 Un ingeniero aprendió que el resultado deproducción está entre 1 000 y 2 000 unidadespor semana el 90% del tiempo, y que puedecaer debajo de 1000 o ir arriba de 2000.Él quiere usar E(resultado) en el proceso detoma de decisiones. Identifique al menos dospiezas de información adicionales que debanobtenerse o suponerse para finalizar lainformación de salida para este caso.Probabilidad y Distribución19.3 Una encuesta en viviendas incluyó una preguntasobre el número de automóviles enoperación, N, actualmente en posesión degente que vive en las residencias, y la tasade interés, i, sobre el préstamo de tasa másbaja para autos. Los resultados para 100 viviendasse muestran a continuación.Número de autos, NViviendas0 121 562 263 3≥4 3Tasa de préstamo, iViviendas0.0-2 222.01-4 104.01-6 126.01-8 428.01-10 810.01-12 6a) Determine si cada variable es discretao continua.b) Elabore gráficas de las distribuciones deprobabilidad y de las distribucionesacumulativas para N e i.c) De la información obtenida, ¿cuál es laprobabilidad de que una vivienda tenga1 o 2 autos?, ¿y tres o más autos?d) Utilice la información de i para estimarlas posibilidades de que la tasa de interésesté entre 7 y 11% anual.19.4 Un funcionario de la comisión de loteríaestatal obtuvo una muestra de los compradoresde billetes de lotería durante un periodode 1 semana en una localidad. Lascantidades distribuidas de vuelta a los compradoresy las probabilidades asociadas para5 000 boletas son:Distribución, $ 0 2 5 10 100Probabilidad 0.91 0.045 0.025 0.013 0.007a) Elabore la gráfica de la distribución acumulativade las ganancias.b) Calcule el valor esperado de la distribuciónde los dólares por billete.c) Si todos los billetes cuestan $2, con baseen esta muestra, ¿cuál es el ingreso delargo plazo esperado para el estado porbillete?19.5 Bob está trabajando en dos proyectos independientesrelacionados con probabilidad.El primero comprende una variable N, quees el número de partes fabricadas en formaconsecutiva, cuyo peso sobrepasa el límitede especificaciones de peso. La variable Nse describe por la fórmula (0.5) N , ya quecada unidad tiene una posibilidad 50-50 deestar por debajo o por encima del límite. Lasegunda comprende la vida de una batería,L, que varía entre 2 y 5 meses. La distribuciónde probabilidad es triangular con lamoda en 5 meses, que es la vida del diseño.Algunas baterías fallan temprano, pero 2www.FreeLibros.me

PROBLEMAS 737meses es la menor vida experimentada hastaahora. a) Escriba y represente gráficamentelas distribuciones de probabilidad y lasdistribuciones acumulativas para Bob. b)Determine la probabilidad de que N sea 1,2 o 3 unidades consecutivas por encima dellímite de peso.19.6 Se formuló una alternativa de comprar y unaalternativa de arrendar equipo de levantamientohidráulico. Utilice las siguientes estimacionesde parámetros y la informaciónde distribución supuesta para elaborar gráficasde las distribuciones de probabilidadde los parámetros correspondientes. Rotulecuidadosamente los parámetros.Alternativa de compraValor estimado DistribuciónParámetro Alto Bajo supuestaCosto inicial, $ 25 000 20 000 Uniforme;continuaValor $ 3 000 2 000 Triangular;de salvamento, moda en $2 500Vida, años 8 4 Triangular;moda en 6COA, $/año 9 000 5 000 Uniforme;continuacompañías maduras (M) y jóvenes (Y). Losporcentajes de deuda varían entre 20 y 80%en su muestra. Carla definió D M como unavariable para las compañías maduras de 0 a1, con D M = 0 interpretado como el nivelbajo de 20% de deuda, y D M = 1.0 como elnivel alto de 80% de deuda. La variable paralos porcentajes de deuda de una corporaciónjoven, D Y , se define en forma similar. Lasdistribuciones de probabilidad utilizadaspara describir D M y D Y son:f(D M ) = 3(1 – D M )2 0 ≤ D M ≤ 1f(D Y ) = 2DY 0 ≤ D Y ≤ 1a) Utilice diferentes valores de porcentajede deuda entre 20% y 80% para calcularvalores para las distribuciones de probabilidady luego represéntelos gráficamente.b) ¿Qué puede comentar ustedsobre la probabilidad de que algunade las compañías madura o joven tengaun porcentaje de deuda bajo?, ¿y un altoporcentaje de deuda?19.8 Una variable discreta X puede tomar valoresenteros de 1 hasta 10. Una muestra detamaño 50 arroja las siguientes estimacionesde probabilidad:Alternativa de arriendoValor estimado DistribuciónParámetro Alto Bajo supuestaCosto inicialUniforme;arriendo, $ 2 000 1 800 continuaCOA, $/año 9 000 5 000 Triangular,moda en $7 000Tiempo 2 2 Certidumbrede arriendo, años19.7 Carla, profesional en estadística, trabaja enun banco. Ella recopiló información sobrela combinación deuda-capital propio enX i 1 2 3 6 9 10P(X i ) 0.2 0.2 0.2 0.1 0.2 0.1a) Escriba y represente gráficamente ladistribución acumulativa.b) Calcule las siguientes probabilidadesutilizando la distribución acumulativa:X está entre 6 y 10, y X tiene los valores4, 5 o 6.c) Utilice la distribución acumulativa parademostrar que P (X = 7 u 8) = 0.0. Aunqueesta probabilidad es cero, se afirmaque X puede adoptar valores enteros de1 a 10. ¿Cómo explica usted la contradicciónen esas dos afirmaciones?www.FreeLibros.me

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meses es la menor vida experimentada hasta

ahora. a) Escriba y represente gráficamente

las distribuciones de probabilidad y las

distribuciones acumulativas para Bob. b)

Determine la probabilidad de que N sea 1,

2 o 3 unidades consecutivas por encima del

límite de peso.

19.6 Se formuló una alternativa de comprar y una

alternativa de arrendar equipo de levantamiento

hidráulico. Utilice las siguientes estimaciones

de parámetros y la información

de distribución supuesta para elaborar gráficas

de las distribuciones de probabilidad

de los parámetros correspondientes. Rotule

cuidadosamente los parámetros.

Alternativa de compra

Valor estimado Distribución

Parámetro Alto Bajo supuesta

Costo inicial, $ 25 000 20 000 Uniforme;

continua

Valor $ 3 000 2 000 Triangular;

de salvamento, moda en $2 500

Vida, años 8 4 Triangular;

moda en 6

COA, $/año 9 000 5 000 Uniforme;

continua

compañías maduras (M) y jóvenes (Y). Los

porcentajes de deuda varían entre 20 y 80%

en su muestra. Carla definió D M como una

variable para las compañías maduras de 0 a

1, con D M = 0 interpretado como el nivel

bajo de 20% de deuda, y D M = 1.0 como el

nivel alto de 80% de deuda. La variable para

los porcentajes de deuda de una corporación

joven, D Y , se define en forma similar. Las

distribuciones de probabilidad utilizadas

para describir D M y D Y son:

f(D M ) = 3(1 – D M )2 0 ≤ D M ≤ 1

f(D Y ) = 2DY 0 ≤ D Y ≤ 1

a) Utilice diferentes valores de porcentaje

de deuda entre 20% y 80% para calcular

valores para las distribuciones de probabilidad

y luego represéntelos gráficamente.

b) ¿Qué puede comentar usted

sobre la probabilidad de que alguna

de las compañías madura o joven tenga

un porcentaje de deuda bajo?, ¿y un alto

porcentaje de deuda?

19.8 Una variable discreta X puede tomar valores

enteros de 1 hasta 10. Una muestra de

tamaño 50 arroja las siguientes estimaciones

de probabilidad:

Alternativa de arriendo

Valor estimado Distribución

Parámetro Alto Bajo supuesta

Costo inicial

Uniforme;

arriendo, $ 2 000 1 800 continua

COA, $/año 9 000 5 000 Triangular,

moda en $7 000

Tiempo 2 2 Certidumbre

de arriendo, años

19.7 Carla, profesional en estadística, trabaja en

un banco. Ella recopiló información sobre

la combinación deuda-capital propio en

X i 1 2 3 6 9 10

P(X i ) 0.2 0.2 0.2 0.1 0.2 0.1

a) Escriba y represente gráficamente la

distribución acumulativa.

b) Calcule las siguientes probabilidades

utilizando la distribución acumulativa:

X está entre 6 y 10, y X tiene los valores

4, 5 o 6.

c) Utilice la distribución acumulativa para

demostrar que P (X = 7 u 8) = 0.0. Aunque

esta probabilidad es cero, se afirma

que X puede adoptar valores enteros de

1 a 10. ¿Cómo explica usted la contradicción

en esas dos afirmaciones?

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