Trabalho de Bioestatistica

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL PARAGUAY
Trabalho de bioestatística
Professor: Dr.Carlos Melgarejo
Alunos: Isabella Lemos Amaro dos Santos
 	Atividades
MEDIA=1934/56
MEDIANA= limite inf.+N/2-FA * (i)	56/2=28
Fab MEDIANA=24+28-14*5
10
MEDIANA=24+7=31
1.
 (
EDADES
Nº DE
 
PERSONAS
MARCA DE
 
CLASE
Fi
 
.
 
X
F.
acumulada
18
 
a 23
14
20,5
287
14
24
 
a 29
10
26,5
265
24
30
 
a 35
8
32,5
260
32
36
 
a 41
6
38,5
231
38
42
 
a 47
7
44,5
311,5
45
48
 
a 53
7
50,5
353,5
52
54
 
a 59
4
56,5
226,5
56
TOTAL
56
)Calcular la media, mediana y moda
MODA= Limite inf. + frec. Absoluta – frec. Absoluta anterior* A (i)
(frec. Absoluta- frec. Absoluta ant.)+( frec. Absoluta- frec. Absoluta
post.)
MODA= 18+14-0=14 *5
(14-0)+(14-10)= 18
MODA= 18+3,88= 21,88
2. EJERCICIO DE APLICACIÓN
a) ¿Cuál es la probabilidad de que un paciente seleccionado aleatoriamente entre en remisión al final de seis semanas?
P(D): 14/131=11%
b) ¿Cuál es la probabilidad de que un paciente que recibe placebo logre la remisión al final de	las	seis	semanas? P(A):2/44=4,5%
c) ¿Cuál es la probabilidad de que un paciente seleccionado aleatoriamente haya entrado en remisión y sea uno de los que recibió placebo? P(D): 2/131=1,5%
d) ¿Cuál es la probabilidad de que un paciente seleccionado aleatoriamente sea uno de los que recibieron dosis de 2,4 g/día o esté en la lista de pacientes mejorados, o posea ambas condiciones?
P(CUE): (43-36-15)/131=49%
3. Ejercicio de aplicación
El 30% de los pacientes de un instituto se encuentra infectados de sifilis, el 40% se encuentra infectado de HIV y el 10% se encuentran con ambas enfermedades. Se elige un paciente al azar. Calcula:
a. La probabilidad de que no se encuentre enfermo por ambos microorganismos. 40/100=0,4*100=40%
b. Si un paciente este infectado por sífilis, ¿Cuál es la probabilidad de que este enfermo por el HIV también?
10/80=0,33*100=33%
	
	SIFILIS/POSITIVO
	SIFILIS/NEGATIVO
	
	HIV/POSITIVO
	10
	30
	40
	HIV/NEGATIVO
	20
	40
	60
	
	30
	70
	100
4. Ejercicio de aplicación
Las probabilidades de que una mujer embarazada se realice el test de toxoplasma son de 80%, el de VDRL (SIFILIS) es de 75% y la de HIV es de 70%. Calcula:
a. La probabilidad de realizar los tres exámenes. 0,8*0,75+0,7:0,42*100: 42%
b. La probabilidad de no realizar ningún test 0,2*0,25*03:0,015-100: 1,58%
5. Ejercicio de aplicación
Dos tratamientos nuevos para mal de Parkinson se encuentran aplicando en 30 pacientes. Observe los resultados y calcula:
	
	TRATAMIENTO B
EXITOSO
	TRATAMIENTO B NO
EXITOSO
	
	TRATAMIENTO A
EXITOSO
	10
	6
	16
	TRATAMIENTO A NO
EXISTOSO
	8
	6
	14
	
	18
	12
	30
a. ¿Cuál es la probabilidad de que ambos tratamientos aplicado sea exitoso? 10/30: 0,33*100= 33%
b. Suponiendo que el tratamiento B fue exitoso ¿Cuál es la probabilidad de que el tratamiento A fue también exitoso?
10/18:0,55*100=55%
6. EJERCICIO DE APLICACIÓN
Suponga que se sabe que en cierta población 10 por ciento es daltónica. Si se extrae una muestra aleatoria de 25 personas de esa población, encuentre la probabilidad que:
a) Existan 4 daltónicos
DATOS:	P(4)= 25 C 4 x 0.104(1 - 0,10)25-4
p=0.10	P(4)= 12.650 x 0,0001 x (0,9)21
n=25	P(4)= 0,1384
x=4	P(4)= 14%
P(x=4)=?
b) Existan 5 daltónicos
p=0.10	P(5)= 25 C 5 x 0.105(1-0.10)25-5
n=25	P(5)=53,130 x 0,00001 x (0,9)20
x=5	P(5)=0,0645
P(x=5)=?	P(5)= 6,45%
c) Existan 6 daltónicos
p=0.10	P(6)= 25 C 6 x 0.106(1-0.10)25-6
n=25	P(6)=177,100 x 0,000001 x (0,9)19
x=6	P(6)=0,0239
P(x=6)=?	P(6)=2,4%
7. EJERCICIO DE APLICACION
En referencia al ejemplo anterior, suponga que el suicidio futuro de adolescentes en la población analizada seguirá una distribución de Poisson. ¿Cuál es la probabilidad de que un mes seleccionado aleatoriamente sea uno en el que ocurrirán tres o cuatro suicidios?
	
POISSON= 2,75 X=4
E=2,71828
P:2,75 4*2,71828-2,75
4! P:0,1523
P:15,23%
8. EJERCICIO DE APLICACIÓN
La temperatura media de 19,3º C de una determinada ciudad permite que el virus de la influenza se transmita de persona a persona. ¿Cuál es la probabilidad de que la temperatura aumente a 4ºC para disminuir la transmisión?
D estandar: 4ºC Media: 19,3ºC
X: 23,3ºC	Z= 23,3 – 19,3
4
Z= 1
Z= 0,8413 Z=84,13%
9. EJERCICIO DE APLICACIÓN
El 21% de la población se encuentra colonizada en las vías respiratorias superiores por una cepa de Staphylococcus aureus resistente a la meticilina. ¿Cuál es la probabilidad de encontrar 4 pacientes colonizados si se desea tomar de forma aleatoria 30 muestras de la población?
p=21%	P(4)= 30.c. 0,214(1-0,21)30-4
n=30	P(4)= 27405 . 0,00194481. 0,7926
x=4	P(4)= 0,1161
P(x=4)=	P(4)=11,61%
10. EJERCICIO DE APLICACIÓN
El 34% de la población ya se enfermó de sífilis. ¿Cuál es la probabilidad de encontrar 4; 5 y 6 personas con memoria inmunologica de una muestra de 15 personas?
p=34%	P(4)= 15.C.0,344(1-0,34)15-4
n=15	P(4)= 1365. 0,01336336. 0,6611
x=4	P(4)= 0,1888
P(x=4)=?	P(4)= 18,9%
p=34%	P(5)= 15.C.0,345(1-0,34)15-5
n=15	P(5)= 3003. 0,0045435424. 0,6610
x=5	P(5)= 0,2139
P(x=5)=?	P(5)=21,39%
p=34%	P(6)= 15.C.0,346(1-0,34)15-6
n=15	P(6)= 5005. 0,001544804416. 0,669
x=6	P(6)= 0,1837
P(x=6)=?	P(6)= 18,37%
11. Un determinado medicamento es fabricado utilizando una nueva máquina, se identifica que un promedio de 0,2 POR MINUTO de los medicamentos sale sin el principio activo. Determine las probabilidades de encontrar 1 medicamento sin principio activo en 3 minutos.
POISSON: O,2*3: O,6	P: O,61*2,71828-O,6 X: 1		1!
E: 2,71828	P: O,6*0.5488:
P: 0,329 * 1OO: 33%
12. EJERCICIO DE APLICACIÓN
Si un banco de sangre recibe en promedio de 6 bolsas de sangre del grupo O negativo por día.
¿Cuáles son las probabilidades de que reciba:
a. 4 bolsas del grupo O negativo POISSON: 6	P: 64 X 2,71828-6 X: 4		4!
E: 2,71828	P: 0,1338
P: 13,38%
b. 10 bolsas del grupo O negativo en dos días consecutivos
P:1210 X 2,71828
10!
POISSON: 12	P:0,1048
X:6	P:10,48%
E:2,71828
13. EJERCICIO DE APLICACIÓN
La producción de estetoscopio en un año trae consigo una probabilidad de defecto del 2%, si se toma un lote de 85 estetoscopio. ¿Cuál es la probabilidad de que existan 4 estetoscopio con defectos?
2DIVIDO 1OO: O,O2*85: 1,7
POISSON: 1,7	P: 1,74*2,71828-1,7
X: 4	4!
E: 2,71828	P: 0,063
P: 6,3%
Probabilidades para la variable normal estándar Ejemplos
1. Encuentre (𝒁 > 𝟏, 𝟓)
(𝒁 > 𝟏, 𝟓) = 𝟏 − 0,9332 0,0668: 6,60%
2. Encuentre (𝟎, 𝟓 < 𝒁 < 𝟐)
(0,5 < 𝑍 < 2,00) =
0,9772-0,5915: 0,2857 28,57%
3. Encuentre (𝒁 ≤ 𝟐):
4. Encuentre (𝒁 < 𝟐, 𝟎𝟎) = 𝟎, 𝟗𝟕𝟕𝟐 ) 𝟗𝟕, 𝟕%
P(-2<Z<-0,5)
(−2,00 < 𝑍 < −0,5) = 0,9772 − 0,6915 = 0,2857 28,57% =