Sol- FASE 4 - Plantilla guía 1601

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Portada
	ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD
	FASE 4 - DISCUSIÓN
	PRESENTADO POR:
				Integrante 1:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
				Integrante 2:
				Integrante 3:
				Integrante 4:
				Integrante 5:
	GRUPO:
					 211622_248
	PRESENTADO A:
				LUIS ALCIDES MURILLO
	UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
	ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA
	CCAV -
	2023 - 16_1
Base de Datos
	MUNICIPIO DEL SINIESTRO	EDAD CONDUCTOR	NÚMERO DE PERSONAS FALLECIDAS	NÚMERO DE PERSONAS HERIDAS	VELOCIDAD REGISTRADA (km/H)	COSTO ACCIDENTE (MILLONES DE PESOS)	NIVEL EDUCATIVO DEL CONDUCTOR	AÑOS DE EXPERIENCIA DEL CONDUCTOR	HISTÓRICO DE INFRACCIONES		V. CUANTITATIVAS
	Melgar	20	3	2	75.5	243	Superior	1	1		EDAD CONDUCTOR
	Ibagué	30	4	4	34.6	39.2	Bachiller	5	6		NÚMERO DE PERSONAS FALLECIDAS
	Espinal	26	1	4	76.4	270.5	Bachiller	3	3		NÚMERO DE PERSONAS HERIDAS
	Espinal	25	0	6	56.8	196.2	Bachiller	2	8		VELOCIDAD REGISTRADA (km/H)
	Ibagué	48	4	3	82.8	273.6	Superior	2	3		COSTO ACCIDENTE (MILLONES DE PESOS)
	Espinal	22	4	3	115.9	363.7	Bachiller	5	6		AÑOS DE EXPERIENCIA DEL CONDUCTOR
	Espinal	32	0	1	66.1	262.5	Bachiller	5	7		HISTÓRICO DE INFRACCIONES
	Ibagué	21	3	1	110.6	314.9	Superior	5	5
	Melgar	39	0	3	93	340	Bachiller	6	8
	Ibagué	39	2	3	44.9	168.8	Bachiller	6	7
	Espinal	28	3	5	54	191.1	Superior	4	7
	Ibagué	38	1	5	33.9	227.7	Superior	3	3
	Espinal	26	3	3	71.8	138.7	Superior	1	1
	Melgar	26	1	6	63.6	163.5	Superior	5	2
	Melgar	44	1	4	93.2	361.8	Superior	4	6
	Espinal	20	3	5	93.4	318.3	Bachiller	3	4
	Ibagué	28	4	4	90.4	105.3	Bachiller	6	6
	Espinal	52	0	3	133.3	141	Bachiller	4	4
	Espinal	26	0	3	95	273.4	Superior	2	8
	Ibagué	29	2	4	99.6	322	Superior	1	0
	Melgar	25	0	5	82.7	301	Bachiller	4	4
	Melgar	24	4	4	76	127.5	Superior	2	7
	Ibagué	27	3	5	56.5	15.1	Superior	2	3
	Melgar	29	2	2	124.6	255.9	Superior	4	3
	Espinal	26	1	5	102.2	339.7	Bachiller	2	6
	Ibagué	24	4	5	106.3	162.1	Bachiller	6	8
	Ibagué	33	2	6	73.9	348.5	Bachiller	3	6
	Ibagué	34	4	2	43.2	395.8	Bachiller	3	5
	Ibagué	28	0	3	57.9	175.4	Superior	6	2
	Ibagué	36	4	4	47.4	172.7	Superior	4	2
	Ibagué	16	0	5	101	29.9	Bachiller	6	7
	Ibagué	27	2	4	96.3	395.8	Bachiller	2	5
	Ibagué	23	3	2	75.9	51.1	Bachiller	2	3
	Ibagué	23	3	4	57.3	82.8	Bachiller	1	0
	Ibagué	22	4	3	137.6	397.9	Superior	5	2
	Ibagué	31	3	3	132.2	138.8	Superior	2	3
	Ibagué	28	1	4	80	236.2	Bachiller	2	8
	Ibagué	25	1	4	51.7	178.8	Superior	3	2
	Melgar	18	0	4	102.1	380.3	Bachiller	1	0
	Espinal	37	1	2	43.4	136.4	Superior	1	0
	Ibagué	32	4	4	115.6	236.9	Superior	1	1
	Ibagué	24	4	5	52.4	164.8	Superior	4	2
	Melgar	25	0	4	65.9	275.1	Superior	2	3
	Ibagué	19	3	3	110.1	93.1	Superior	1	1
	Espinal	40	3	4	71.1	259.9	Superior	1	0
	Ibagué	33	2	4	89.1	308.6	Bachiller	9	8
	Melgar	35	1	2	58.5	393.8	Superior	17	16
	Ibagué	33	4	5	116.8	394	Superior	9	6
	Espinal	32	4	1	116.5	323.4	Superior	10	6
	Melgar	25	3	3	131.6	170.9	Bachiller	8	7
	Espinal	23	3	4	113.1	262.9	Superior	4	7
	Melgar	22	1	4	41.8	192.7	Bachiller	1	0
	Espinal	24	4	6	32.9	272.8	Bachiller	7	7
	Ibagué	26	2	4	37.2	376.1	Bachiller	2	2
	Melgar	30	1	1	53.1	3.5	Superior	12	15
	Melgar	23	4	2	100.4	237.9	Superior	7	3
	Melgar	21	2	2	94.1	147	Superior	4	4
	Espinal	21	4	6	35.4	28.7	Bachiller	2	6
	Espinal	25	3	3	133.8	150.3	Superior	8	3
	Espinal	23	3	4	93.5	305	Superior	6	2
	Espinal	42	4	4	68.3	264.2	Superior	19	16
	Melgar	25	4	6	60.7	294.1	Bachiller	3	5
	Melgar	46	0	2	69.2	341.5	Bachiller	20	12
	Melgar	29	1	2	38.2	366.9	Superior	11	18
	Melgar	32	4	4	85.6	356.3	Superior	12	19
	Ibagué	21	1	1	87.5	53.9	Superior	2	5
	Melgar	33	1	3	120.7	284.8	Bachiller	15	16
	Ibagué	20	2	6	119.2	209.1	Superior	1	1
	Melgar	33	0	3	100.5	378.8	Bachiller	13	15
	Ibagué	24	4	3	116.6	52.5	Bachiller	2	2
	Melgar	33	2	5	126	10.7	Superior	2	2
	Ibagué	32	0	3	92.6	111.8	Superior	0	0
	Espinal	25	2	2	66	153.3	Bachiller	2	7
	Ibagué	25	0	6	77	105.7	Superior	3	2
	Melgar	37	0	2	89.2	130.5	Bachiller	1	0
	Espinal	25	2	3	46	327.3	Bachiller	3	8
	Ibagué	26	2	5	135.8	94.2	Superior	0	0
	Ibagué	30	3	6	126.7	26	Bachiller	0	0
	Espinal	35	2	4	75.4	93.5	Superior	0	2
	Ibagué	33	3	1	114.7	72.2	Superior	0	1
	Melgar	29	1	6	93.2	12.5	Bachiller	1	0
	Melgar	34	2	4	103.6	64.6	Bachiller	0	2
	Espinal	40	2	3	129.9	86.3	Bachiller	2	5
	Melgar	38	1	3	100.8	174.1	Bachiller	1	1
	Melgar	23	3	1	85.3	389.7	Bachiller	1	1
	Espinal	30	4	4	101.9	213.1	Superior	1	0
	Melgar	26	2	4	94.1	138.2	Bachiller	3	7
	Melgar	21	2	1	80.8	22.3	Bachiller	0	1
	Ibagué	28	3	4	116.4	185.8	Superior	0	0
	Ibagué	26	3	3	120.6	131.2	Bachiller	3	7
	Melgar	40	4	2	81.6	368.8	Superior	1	0
	Melgar	24	3	1	126	166.5	Superior	3	4
	Espinal	31	1	5	109.5	254.1	Bachiller	0	1
	Melgar	21	3	3	90.3	136.5	Bachiller	1	0
	Espinal	23	1	5	133.6	162	Superior	1	1
	Melgar	29	1	4	112.5	215.6	Superior	3	7
	Ibagué	23	0	2	98.6	246.3	Bachiller	1	0
	Espinal	21	0	3	126.9	248.9	Superior	0	1
	Ibagué	24	2	3	109.4	277.3	Superior	3	7
	Espinal	23	0	2	105.5	129.4	Bachiller	2	8
	Ibagué	32	2	3	83.6	279.3	Bachiller	3	2
	Melgar	20	3	3	112.7	385.3	Superior	2	8
	Espinal	36	1	3	109.3	211.7	Superior	3	6
	Ibagué	37	3	3	97.5	380.9	Superior	2	2
	Ibagué	24	4	2	98.9	11.6	Superior	3	8
	Melgar	23	4	3	89.9	21.9	Bachiller	2	5
	Melgar	25	0	2	130.7	233.3	Bachiller	3	5
	Melgar	44	2	2	104	63.5	Superior	2	8
	Melgar	24	3	2	117.7	155.8	Superior	0	0
	Espinal	19	0	6	120.6	246.1	Bachiller	0	2
	Espinal	25	1	4	119.7	396	Bachiller	0	2
	Ibagué	28	2	6	120	264.4	Superior	2	4
	Espinal	34	4	4	103	341.4	Superior	1	0
	Ibagué	19	4	3	124.4	173.8	Superior	0	2
	Melgar	28	0	4	140.5	61.1	Bachiller	3	3
	Melgar	58	4	5	116.1	139.7	Bachiller	30	17
	Melgar	20	0	3	103	143.4	Superior	2	4
	Espinal	24	0	4	103.6	179.5	Superior	3	7
	Espinal	32	1	3	112.4	72.9	Bachiller	3	5
	Ibagué	30	3	4	102.2	288	Superior	1	1
	Ibagué	57	2	4	109.8	329.4	Bachiller	1	1
	Ibagué	28	4	6	113.2	274.1	Bachiller	1	0
	Ibagué	31	3	6	94.7	208	Superior	1	1
	Ibagué	22	2	4	94	175.4	Bachiller	2	2
	Ibagué	45	2	3	134.3	214.1	Bachiller	3	3
	Ibagué	28	4	4	111.6	34.4	Bachiller	0	2
	Ibagué	36	3	5	95.1	85.1	Superior	2	5
	Ibagué	21	1	3	116.3	28.6	Bachiller	1	1
	Ibagué	26	1	5	127.5	71.7	Bachiller	0	2
	Ibagué	36	3	3	138.7	15.7	Bachiller	3	6
	Ibagué	23	4	3	96.1	302.3	Superior	1	1
	Ibagué	40	0	3	116.4	140.7	Superior	1	0
	Ibagué	27	2	4	101.6	134	Bachiller	1	1
	Ibagué	32	2	3	114.7	231.1	Bachiller	1	1
	Ibagué	21	3	4	100.5	149	Superior	2	7
	Ibagué	21	2	3	117.9	277.8	Superior	2	2
	Ibagué	34	2	2	130.2	326.7	Superior	1	1
	Ibagué	35	4	6	129.2	44.5	Bachiller	1	1
	Espinal	21	4	4	95.9	309.5	Bachiller	2	2
	Espinal	30	3	3	137	171.8	Superior	2	7
	Espinal	27	0	3	129.8	112	Bachiller	3	5
	Melgar	41	3	4	125.5	84.5	Bachiller	1	0
	Ibagué	44	0	3	103.7	328.5	Bachiller	2	3
	Melgar	20	1	5	92.6	39.7	Bachiller	0	1
	Espinal	31	0	6	89.2	145.1	Superior	0	1
	Espinal	27	4	4	119.8	118	Superior	1	0
	Melgar	47	4	4	99.8	164.5	Superior	1	1
	Melgar	25	0	6	125.7	86.3	Superior	3	3
	Melgar	20	4	5	111.8	24.3	Superior	3	4
	Espinal	22	4	6	134.5	5.2	Superior	0	2
	Melgar	30	4	2	139.6	13.5	Bachiller	3	6
	Melgar	31	2	4	107	261.8	Bachiller	3	3
	Espinal	34	4	4	97.7	318.5	Bachiller	0	0
	Melgar	23	4	4	100	81.7	Superior	3	8
	Ibagué	33	4	3	111	177.7	Superior	0	2
	Ibagué	30	2	2	117.2	186.5	Superior	3	8
	Espinal	262	4	96	231.1	Superior	1	0
	Melgar	19	3	4	136.8	34.5	Superior	0	1
	Espinal	22	0	5	134.3	275.4	Superior	3	5
	Ibagué	26	2	1	98.7	184.7	Superior	1	0
	Melgar	34	2	4	113.7	65.2	Bachiller	0	0
	Espinal	34	4	3	117.1	238	Superior	3	6
	Melgar	39	0	4	84	359.3	Superior	3	2
	Melgar	35	0	5	133.8	319.3	Superior	0	1
	Espinal	22	2	5	130.9	216	Bachiller	3	6
	Melgar	26	3	3	124.5	217.5	Bachiller	0	2
	Espinal	62	4	4	104.8	319.6	Bachiller	20	11
	Espinal	27	3	1	86.5	176.7	Bachiller	0	0
	Espinal	40	3	4	110.1	322.8	Superior	2	6
	Ibagué	45	3	5	137	326.5	Superior	3	8
	Ibagué	50	2	5	90.1	10.7	Bachiller	0	2
	Melgar	52	1	2	132	268.1	Superior	3	7
	Melgar	28	2	1	83.4	1.5	Superior	3	3
	Espinal	24	0	4	71.8	108.2	Superior	2	3
	Espinal	25	1	5	116.3	208.3	Bachiller	0	0
	Ibagué	26	1	4	73.2	18.4	Bachiller	2	6
	Ibagué	39	0	3	46.3	32.1	Bachiller	2	4
	Espinal	26	1	4	60.7	137.1	Superior	0	2
	Espinal	25	2	4	118.3	136.5	Bachiller	1	1
	Ibagué	27	0	4	38.3	107	Bachiller	3	4
	Espinal	21	2	6	86.7	96.7	Bachiller	2	3
	Melgar	26	2	3	83	220.9	Bachiller	3	7
	Espinal	31	1	2	95.8	326.2	Bachiller	0	2
	Ibagué	24	0	6	92.8	342.5	Superior	0	1
	Espinal	29	2	4	98.4	139.3	Bachiller	1	0
	Ibagué	36	2	4	44.1	339.4	Bachiller	3	5
	Ibagué	23	1	5	49.4	182.4	Bachiller	3	2
	Ibagué	22	2	3	93.8	1.4	Bachiller	0	0
	Ibagué	32	4	2	45.9	304.3	Bachiller	0	1
	Ibagué	36	0	1	110.7	306.5	Bachiller	1	0
	Ibagué	24	0	2	56.6	74	Superior	2	3
	Ibagué	28	3	4	65.8	68.5	Bachiller	2	4
	Ibagué	29	0	4	111.9	135.2	Superior	2	3
	Ibagué	26	0	4	106.5	25.2	Bachiller	2	3
	Ibagué	37	0	2	32.1	323.2	Superior	2	8
	Ibagué	39	4	3	102.1	115.8	Bachiller	0	1
	Ibagué	33	3	3	40.4	355.5	Superior	0	1
	Ibagué	30	4	3	122.2	26.7	Superior	3	3
	Ibagué	33	3	2	99.6	197.4	Bachiller	3	5
	Ibagué	20	1	5	121.1	176.7	Bachiller	1	0
	Ibagué	27	4	6	102.7	46.6	Bachiller	1	0
	Ibagué	33	4	4	81.4	63.4	Bachiller	2	2
	Ibagué	37	2	4	48.2	60.6	Superior	0	2
	Ibagué	26	2	2	33.8	81.4	Bachiller	3	7
	Ibagué	24	1	4	37	52.7	Superior	3	6
	Ibagué	27	1	5	99.4	352.2	Superior	2	8
	Ibagué	26	0	2	137	384	Bachiller	3	7
	Ibagué	19	0	4	66.9	160.6	Superior	2	6
	Ibagué	38	1	2	68.4	298.3	Bachiller	1	0
	Ibagué	24	1	6	79.4	323.8	Bachiller	3	8
	Ibagué	23	3	4	52.1	93.7	Bachiller	0	0
	Ibagué	48	4	4	68.7	310.7	Bachiller	2	4
	Ibagué	33	1	4	81.6	127.2	Superior	0	0
	Ibagué	27	4	5	118.5	117.3	Superior	3	3
	Ibagué	45	2	3	133.8	337	Superior	0	1
	Ibagué	20	3	3	62.3	260.1	Superior	2	4
	Ibagué	28	4	4	52.8	129.7	Bachiller	2	2
	Ibagué	31	3	3	46.5	354.8	Bachiller	2	6
	Ibagué	23	3	5	72.1	350.5	Bachiller	0	2
	Ibagué	22	1	4	39.1	58.8	Superior	1	1
	Ibagué	27	4	4	66.8	143.5	Superior	2	8
	Ibagué	22	1	4	46.2	6.9	Superior	2	2
	Ibagué	35	2	3	140.8	69.6	Bachiller	2	2
	Ibagué	22	0	4	90	134.7	Superior	1	0
	Melgar	30	1	4	48.6	77.8	Superior	2	7
	Ibagué	30	2	5	49.3	68.5	Superior	1	1
	Melgar	16	1	6	103.4	70.8	Bachiller	1	0
	Ibagué	31	2	5	45.7	169.2	Bachiller	1	1
	Melgar	20	1	3	101.8	21.9	Superior	0	1
	Ibagué	26	0	2	129.6	399.1	Bachiller	2	6
	Ibagué	32	2	3	64	287.5	Bachiller	3	2
	Ibagué	32	2	3	80.9	336.4	Bachiller	0	1
	Melgar	30	2	5	96.8	262	Superior	3	8
	Melgar	43	3	1	76.6	62.1	Bachiller	3	5
	Ibagué	21	0	4	81.6	26.7	Bachiller	1	1
	Melgar	28	1	1	137.7	47.1	Superior	1	1
	Melgar	27	0	4	74.5	65.9	Superior	2	8
	Melgar	23	0	4	96.3	148.7	Bachiller	0	2
	Espinal	26	3	4	85.8	261.3	Bachiller	1	0
	Melgar	20	1	3	32.8	256.6	Bachiller	0	1
	Melgar	28	2	3	72.3	275.5	Bachiller	8	5
	Ibagué	34	1	2	65.7	386.7	Bachiller	8	2
	Melgar	50	4	3	42.6	89.1	Bachiller	20	11
	Melgar	36	1	2	98.3	344.6	Bachiller	10	4
	Ibagué	20	0	3	111.9	30.8	Superior	1	1
	Espinal	50	0	2	79.6	394.8	Bachiller	12	17
	Espinal	33	3	3	120.2	77	Bachiller	7	4
	Ibagué	38	2	2	74.3	55.8	Superior	13	17
	Melgar	33	4	6	111.3	310.2	Bachiller	15	16
	Espinal	59	1	2	119.1	143.3	Bachiller	12	10
	Melgar	45	1	2	117.9	178.3	Superior	9	7
	Ibagué	37	3	2	43.4	48.2	Superior	12	17
	Espinal	58	2	4	83.9	328.4	Superior	13	16
	Melgar	42	2	4	90.1	257.8	Bachiller	7	8
	Espinal	38	4	3	38	82	Superior	17	20
	Espinal	46	4	3	40.4	166.7	Superior	9	3
	Ibagué	35	3	4	130	344.4	Superior	7	3
	Espinal	28	4	2	110.9	23.8	Superior	9	7
	Melgar	33	0	1	127.6	164.6	Superior	10	8
	Melgar	28	4	3	46.7	314.3	Bachiller	9	8
	Espinal	21	3	3	65.1	103.4	Superior	2	4
	Ibagué	37	1	3	131.1	113.5	Superior	10	7
	Melgar	24	0	5	47.9	38	Superior	5	8
	Ibagué	29	2	3	36	284.3	Bachiller	6	3
	Melgar	37	1	2	34.3	353.8	Bachiller	3	6
	Ibagué	39	3	4	97.8	356.3	Superior	3	7
	Espinal	43	4	3	109.5	323.7	Superior	4	7
	Espinal	40	4	4	48.5	81.8	Superior	6	5
	Melgar	25	2	6	138.5	297.7	Superior	3	4
	Melgar	36	4	6	137.8	338.5	Bachiller	5	5
	Ibagué	22	4	3	63.4	367.4	Bachiller	4	5
	Espinal	36	4	1	125.2	45	Superior	3	2
	Melgar	47	1	3	74.6	153.7	Bachiller	2	3
	Melgar	38	1	3	103.8	305.6	Superior	4	5
	Melgar	24	4	4	88.5	151.4	Superior	1	0
	Espinal	25	0	3	92	364.8	Bachiller	3	4
	Ibagué	25	1	3	131.6	81.8	Bachiller	5	4
	Ibagué	38	2	3	115.3	43.8	Bachiller	3	7
	Espinal	23	1	6	59.2	72.2	Bachiller	4	4
	Melgar	28	2	2	66.3	233.9	Bachiller	6	7
	Espinal	37	4	5	35.9	89.6	Superior	6	3
	Ibagué	30	2	1	77.4	94.7	Superior	2	8
	Ibagué	37	2	1	95.8	28.3	Bachiller	3	6
	Espinal	28	3	2	90.5	141	Bachiller	2	4
	Melgar	27	3	4	100.7	248.9	Bachiller	3	6
	Ibagué	27	2	5	113	306.3	Bachiller	4	2
	Melgar	38	4	1	84.2	266.2	Bachiller	4	2
	Melgar	56	3	2	113.5	175.3	Bachiller	5	6
	Ibagué	40	2	5	32.3	15.3	Bachiller	4	5
	Espinal	37	2	3	135.3	202.3	Bachiller	6	6
	Espinal	25	1	3	120.4	215.3	Bachiller	3	3
	Ibagué	40	3	4	88.4	75.6	Superior	4	7
	Espinal	38	4	1	100.7	102	Superior	2	4
	Melgar	42	3	5	118.3	277	Superior	6	8
	Espinal	24	1	5	115.9	148.6	Bachiller	3	2
	Melgar	34	2	5	84	137.3	Bachiller	4	5
	Melgar	35	1	1	46.9	44.7	Bachiller	3	5
	Espinal	47	2	2	103.7	78.2	Superior	3	2
	Ibagué	29	3	2	43.1	378.7	Superior	5	7
	Melgar	32	3	1	41.2	221	Bachiller	4	6
	Ibagué	27	4	6	102.7	46.6	Bachiller	1	1
	Ibagué	33	4	4	81.4	63.4	Bachiller	2	7
	Espinal	37	2	4	48.2	60.6	Superior	0	1
	Espinal	26	2	2	33.8	81.4	Bachiller	3	3
	Melgar	24	1	4	37	52.7	Superior	3	4
	Ibagué	27	1	5	99.4	352.2	Superior	2	3
	Espinal	26	0	2	137	384	Bachiller	3	6
	Melgar	19	0	4	66.9	160.6	Superior	2	6
	Melgar	38	1	2	68.4	298.3	Bachiller	1	0
	Ibagué	24	1	6	79.4	323.8	Bachiller	3	4
	Ibagué	23	3	4	52.1	93.7	Bachiller	0	1
	Ibagué	48	4	4	68.7	310.7	Bachiller	2	4
	Ibagué	33	1	4	81.6	127.2	Superior	0	0
	Ibagué	27	4	5	118.5	117.3	Superior	3	7
	Ibagué	45	2	3	133.8	337	Superior	0	2
	Ibagué	20	3	3	62.3	260.1	Superior	2	2
	Ibagué	28	4	4	52.8	129.7	Bachiller	2	6
	Ibagué	31	3	3	46.5	354.8	Bachiller	2	8
	Ibagué	23	3	5	72.1	350.5	Bachiller	0	2
	Ibagué	22	1	4	39.1	58.8	Superior	1	1
	Ibagué	27	4	4	66.8	143.5	Superior	2	6
	Ibagué	22	1	4	46.2	6.9	Superior	2	6
	Ibagué	35	2	3	140.8	69.6	Bachiller	2	3
	Ibagué	22	0	4	90	134.7	Superior	1	1
	Ibagué	30	1	4	48.6	77.8	Superior	2	8
	Ibagué	30	2	5	49.3	68.5	Superior	1	1
	Ibagué	16	1	6	103.4	70.8	Bachiller	1	1
	Ibagué	31	2	5	45.7	169.2	Bachiller	1	0
	Ibagué	20	1	3	101.8	21.9	Superior	0	1
	Ibagué	26	0	2	129.6	399.1	Bachiller	2	8
	Ibagué	32	2	3	64	287.5	Bachiller	3	7
	Ibagué	32	2	3	80.9	336.4	Bachiller	0	0
	Melgar	30	2	5	96.8	262	Superior	3	5
	Melgar	43	3	1	76.6	62.1	Bachiller	3	7
	Ibagué	21	0	4	81.6	26.7	Bachiller	1	0
	Melgar	28	1	1	137.7	47.1	Superior	1	1
	Melgar	27	0	4	74.5	65.9	Superior	2	2
	Melgar	23	0	4	96.3	148.7	Bachiller	0	0
	Espinal	26	3	4	85.8	261.3	Bachiller	1	0
	Melgar	20	1	3	32.8	256.6	Bachiller	0	1
	Melgar	28	2	3	72.3	275.5	Bachiller	8	2
	Ibagué	34	1	2	65.7	386.7	Bachiller	8	7
	Melgar	50	4	3	42.6	89.1	Bachiller	20	20
	Melgar	36	1	2	98.3	344.6	Bachiller	10	6
	Ibagué	20	0	3	111.9	30.8	Superior	1	1
	Espinal	50	0	2	79.6	394.8	Bachiller	12	13
	Espinal	33	3	3	120.2	77	Bachiller	7	6
	Ibagué	38	2	2	74.3	55.8	Superior	13	16
	Melgar	33	4	6	111.3	310.2	Bachiller	15	11
	Espinal	59	1	2	119.1	143.3	Bachiller	12	14
	Melgar	45	1	2	117.9	178.3	Superior	9	4
	Ibagué	37	3	2	43.4	48.2	Superior	12	19
	Espinal	58	2	4	83.9	328.4	Superior	13	17
	Melgar	42	2	4	90.1	257.8	Bachiller	7	7
	Espinal	38	4	3	38	82	Superior	17	19
	Espinal	46	4	3	40.4	166.7	Superior	9	5
	Ibagué	35	3	4	130	344.4	Superior	7	5
	Espinal	28	4	2	110.9	23.8	Superior	9	3
	Melgar	33	0	1	127.6	164.6	Superior	10	7
	Melgar	28	4	3	46.7	314.3	Bachiller9	6
	Espinal	21	3	3	65.1	103.4	Superior	2	8
	Ibagué	37	1	3	131.1	113.5	Superior	10	4
	Melgar	24	0	5	47.9	38	Superior	5	5
	Ibagué	29	2	3	36	284.3	Bachiller	6	5
	Melgar	37	1	2	34.3	353.8	Bachiller	3	5
	Ibagué	39	3	4	97.8	356.3	Superior	3	6
	Espinal	43	4	3	109.5	323.7	Superior	4	2
	Espinal	40	4	4	48.5	81.8	Superior	6	5
	Melgar	25	2	6	138.5	297.7	Superior	3	8
	Melgar	36	4	6	137.8	338.5	Bachiller	5	6
	Ibagué	22	4	3	63.4	367.4	Bachiller	4	4
	Espinal	36	4	1	125.2	45	Superior	3	4
	Melgar	47	1	3	74.6	153.7	Bachiller	2	7
	Melgar	38	1	3	103.8	305.6	Superior	4	7
	Melgar	24	4	4	88.5	151.4	Superior	1	1
	Espinal	25	0	3	92	364.8	Bachiller	3	5
	Ibagué	25	1	3	131.6	81.8	Bachiller	5	6
	Ibagué	38	2	3	115.3	43.8	Bachiller	3	6
	Espinal	23	1	6	59.2	72.2	Bachiller	4	8
	Melgar	28	2	2	66.3	233.9	Bachiller	6	5
	Espinal	37	4	5	35.9	89.6	Superior	6	4
	Ibagué	30	2	1	77.4	94.7	Superior	2	3
	Ibagué	37	2	1	95.8	28.3	Bachiller	3	7
	Espinal	28	3	2	90.5	141	Bachiller	2	4
	Melgar	27	3	4	100.7	248.9	Bachiller	3	8
	Ibagué	27	2	5	113	306.3	Bachiller	4	8
	Melgar	38	4	1	84.2	266.2	Bachiller	4	7
	Melgar	56	3	2	113.5	175.3	Bachiller	5	4
	Ibagué	40	2	5	32.3	15.3	Bachiller	4	4
	Ibagué	37	2	3	135.3	202.3	Bachiller	6	6
	Ibagué	25	1	3	120.4	215.3	Bachiller	3	5
	Ibagué	40	3	4	88.4	75.6	Superior	4	2
	Ibagué	38	4	1	100.7	102	Superior	2	4
	Ibagué	42	3	5	118.3	277	Superior	6	8
	Ibagué	24	1	5	115.9	148.6	Bachiller	3	2
	Ibagué	34	2	5	84	137.3	Bachiller	4	7
	Melgar	35	1	1	46.9	44.7	Bachiller	3	6
	Espinal	47	2	2	103.7	78.2	Superior	3	7
	Ibagué	29	3	2	43.1	378.7	Superior	5	7
	Melgar	32	3	1	41.2	221	Bachiller	4	6
EJERCICIO 1
	Ejercicio 1: Cada estudiante elegirá uno de los siguientes conceptos (sin repetir) y publicará en el foro la elección y posteriormente la definición.
	Evidencia trabajo colaborativo
	Nombre del Estudiante	Rol	Concepto	Literal
				a	b	c	d	e
		Moderador	Jenny Milena Acosta Bedoya
		Creativo
		Colaborador antifraude
		Evaluador
		Investigador
	Tabla 1. Definiciones de Conceptos
	ESTUDIANTE	CONCEPTO	DEFINICIÓN
		DISTRIBUCIÓN BINOMIAL	La distribución binomial es un modelo estadístico que describe el número de éxitos en una secuencia de ensayos independientes, donde cada ensayo tiene dos posibles resultados: éxito o fracaso. Está caracterizada por dos parámetros: el número de ensayos (n) y la probabilidad de éxito en cada ensayo (p).
		DISTRIBUCIÓN POISSON	La distribución de Poisson es un modelo estadístico que describe la probabilidad de que ocurra un número determinado de eventos en un intervalo de tiempo o espacio específico. Esta distribución es adecuada cuando se cumplen las siguientes condiciones: los eventos ocurren de manera independiente, la tasa promedio de ocurrencia es constante y no hay ocurrencias múltiples en un intervalo de tiempo o espacio infinitesimalmente pequeño.
La distribución de Poisson está caracterizada por un único parámetro, λ (lambda), que representa la tasa promedio de ocurrencia de eventos por intervalo
		DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA	La distribución hipergeométrica es una distribución de probabilidad discreta que describe la probabilidad de obtener un cierto número de éxitos en una muestra extraída sin reemplazo de una población finita. Esta distribución es útil cuando estamos interesados en contar el número de éxitos en una muestra sin reemplazo, en contraste con la distribución binomial que se utiliza cuando la muestra se realiza con reemplazo.
		DISTRIBUCIÓN NORMAL	La distribución normal, también conocida como distribución de Gauss o distribución gaussiana, es una de las distribuciones de probabilidad más importantes y ampliamente utilizadas en estadística. Se caracteriza por tener una forma de campana simétrica y se describe completamente por dos parámetros: la media (μ) y la desviación estándar (σ).
		DISTRIBUCIÓN UNIFORME CONTINUA	La distribución continua se refiere a un tipo de distribución de probabilidad en la que las variables aleatorias pueden tomar valores en un rango continuo, como los números reales. A diferencia de las distribuciones discretas, donde los valores posibles son contables y distintos, las distribuciones continuas pueden tener una cantidad infinita de posibles valores dentro de un intervalo.
Una de las distribuciones continuas más simples es la distribución uniforme. En una distribución uniforme, la probabilidad de que una variable aleatoria tome cualquier valor dentro de un intervalo dado es constante. Esto significa que todos los valores dentro del intervalo tienen la misma probabilidad de ocurrencia.
La distribución uniforme se caracteriza por dos parámetros: a y b, que representan los límites inferior y superior del intervalo, respectivamente
PLANTEAMIENTO 1
	Planteamiento 1
	Suponga que la variable histórico de infracciones tiene una media de 4. Construya una tabla de distribución de Poisson para x entre 0 y 60 y responda las siguientes preguntas
	x	p(k)	Promedio (µ)	4
	0	1.83%	Probabilidad total	100%
	1	7.33%
	2	14.65%
	3	19.54%		Estudiante:	JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	4	19.54%		Pregunta a. ¿Cuál es la probabilidad de que en un accidente el conductor tenga más de 5 infracciones en su registro?
	5	15.63%		Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		21.5%
	6	10.42%		la probabilidad de que en un accidente el conductor tenga màs de 5 cinco infracciones, es del 21.5%, ya que sumamos los porcentejes es apartir de sexto dato, por se màs de 5
	7	5.95%
	8	2.98%
	9	1.32%
	10	0.53%
	11	0.19%		Estudiante:	JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	12	0.06%		Pregunta b. ¿Cuál es la probabilidad de que en un accidente el conductor tenga a lo sumo 8 infracciones en su registro?
	13	0.02%		Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		97.9%
	14	0.01%		La probabilidad es del 98% en tèrminos redondeados, ya que vemos que a los sumo 8 infracciones, incluye el dato 8 de nustra variable.
	15	0.00%
	16	0.00%
	17	0.00%
	18	0.00%
	19	0.00%		Estudiante:	JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	20	0.00%		Pregunta c. ¿Cuál es la probabilidad de que en un accidente el conductor tenga menos de 15 infracciones en su registro?
	21	0.00%		Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		100.0%
	22	0.00%		La probabilidad es del 100%, ya que si observamos la distribuciòn de poisson en los x que etàn entre 0 y sesenta, vemos que para el dato nùmero 14, la sumatoria nos arroja un valor porcentual, que se realciona en este resultado obtenido
	23	0.00%
	24	0.00%
	25	0.00%
	26	0.00%
	27	0.00%		Estudiante:	JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	28	0.00%		Pregunta d. ¿Cuál es la probabilidad de que en un accidente el conductor tenga exactamente 3 infracciones en su registro?
	29	0.00%		Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		19.5%
	30	0.00%Para que el conductor tenga exactamente 3 infracciones debemos observar que en la distribuciòn de Poisson, el dato de la casilla tres el que corresponde al valor señalado
	31	0.00%
	32	0.00%
	33	0.00%
	34	0.00%
	35	0.00%		Estudiante:	JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	36	0.00%		Pregunta e. ¿Cuál es la probabilidad de que en un accidente el conductor tenga más de 12 infracciones en su registro?
	37	0.00%		Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		11.1%
	38	0.00%		Se concluye que para que el conductor tenga màs de 12 infracciones, debemos realizar la sumatoria de de la distribuciòn de los datos que van desde 0 a 60, desde la casilla nùmero 13 en adelante y asì se obtiene el valor.
	39	0.00%
	40	0.00%
	41	0.00%
	42	0.00%
	43	0.00%
	44	0.00%
	45	0.00%
	46	0.00%
	47	0.00%
	48	0.00%
	49	0.00%
	50	0.00%
	51	0.00%
	52	0.00%
	53	0.00%
	54	0.00%
	55	0.00%
	56	0.00%
	57	0.00%
	58	0.00%
	59	0.00%
	60	0.00%
PLANTEAMIENTO 2
	Planteamiento 2
	Suponga que la variable velocidad se distribuye normalmente. Calcule las siguientes probabilidades:
	VELOCIDAD REGISTRADA (km/H)
	75.5
	34.6		Media 	89.86
	76.4		Desviación Estándar	30.389
	56.8
	82.8		Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	115.9		Pregunta a. ¿Cuál es la probabilidad de que la velocidad en el momento del accidente haya sido mayor que 90km/h?
	66.1
	110.6			x	90
	93			F(x)	50.18%		f(x<90)
	44.9			f(x)	49.82%		f(x>90)
	54
	33.9
	71.8
	63.6
	93.2		de acuerdo a la distribuciòn de los datos en cuanto a que la velocidad haya sido mayor, la probabilidad de que en el momento del accidente la velocidad haya sido mayor a 90 km/h, es del 49.82%
	93.4
	90.4
	133.3		Estudiante:		JENNY ILENA ACOSTA BEDOYA
	95		Pregunta b. ¿Cuál es la probabilidad de que la velocidad en el momento del accidente haya sido mayor que 120 km/h?
	99.6
	82.7			x	120
	76			F(x)	83.93%		f(x<120)
	56.5			f(x)	16.07%		f(x>120)
	124.6
	102.2
	106.3
	73.9
	43.2		de acuerdo a la distribuciòn de los datos en cuanto a que la velocidad haya sido mayor, la probabilidad de que la velocidad en el momento del accidente haya sido mayor que 120 km/h es de 16.07%
	57.9
	47.4
	101		Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	96.3		Pregunta c.¿Cuál es la probabilidad de que la velocidad en el momento del accidente haya sido menor que 50 km/h?
	75.9
	57.3			x	50
	137.6			F(x)	9.48%		f(x<50)
	132.2			f(x)	90.52%		f(x>50)
	80
	51.7
	102.1
	43.4
	115.6		De acuerdo a la distribuciòn de los datos en cuanto a que la velocidad haya sido menor, La probabilidad de que el accidente haya sido menor que 50 Km/h, es del 9.48%
	52.4
	65.9
	110.1		Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	71.1		Pregunta d. ¿Cuál es la probabilidad de que la velocidad en el momento del accidente haya sido un valor entre 50 y 100 km/h?
	89.1
	58.5			x	50		100
	116.8			F(x)	9.48%		63.07%
	116.5			f(x)	53.59%
	131.6
	113.1
	41.8
	32.9
	37.2		de acuerdo a la distribuciòn de los datos en cuanto a que la velocidad haya sido entre un rango de dos valores, primero hayamos la distribuciòn para el rango màs pequeño y luego para el rango màs grande, entonces La probabilidad de que el accidente haya sido entre 50 Km/h, y 100 km/h es del 53.59%
	53.1
	100.4
	94.1		Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	35.4		Pregunta e. ¿Cuál es la probabilidad de que la velocidad en el momento del accidente haya menor que 80 km/h?
	133.8
	93.5			x	80
	68.3			F(x)	37.28%		f(x<80)
	60.7			f(x)	62.72%		f(x>80)
	69.2
	38.2
	85.6
	87.5
	120.7		De acuerdo a la distribuciòn de los datos en cuanto a que la velocidad haya sido menor, la probabilidad de que en el momento del accidente la velocidad haya sido menor de 80 km/h, es del 37.28%
	119.2
	100.5
	116.6
	126
	92.6
	66
	77
	89.2
	46
	135.8
	126.7
	75.4
	114.7
	93.2
	103.6
	129.9
	100.8
	85.3
	101.9
	94.1
	80.8
	116.4
	120.6
	81.6
	126
	109.5
	90.3
	133.6
	112.5
	98.6
	126.9
	109.4
	105.5
	83.6
	112.7
	109.3
	97.5
	98.9
	89.9
	130.7
	104
	117.7
	120.6
	119.7
	120
	103
	124.4
	140.5
	116.1
	103
	103.6
	112.4
	102.2
	109.8
	113.2
	94.7
	94
	134.3
	111.6
	95.1
	116.3
	127.5
	138.7
	96.1
	116.4
	101.6
	114.7
	100.5
	117.9
	130.2
	129.2
	95.9
	137
	129.8
	125.5
	103.7
	92.6
	89.2
	119.8
	99.8
	125.7
	111.8
	134.5
	139.6
	107
	97.7
	100
	111
	117.2
	96
	136.8
	134.3
	98.7
	113.7
	117.1
	84
	133.8
	130.9
	124.5
	104.8
	86.5
	110.1
	137
	90.1
	132
	83.4
	71.8
	116.3
	73.2
	46.3
	60.7
	118.3
	38.3
	86.7
	83
	95.8
	92.8
	98.4
	44.1
	49.4
	93.8
	45.9
	110.7
	56.6
	65.8
	111.9
	106.5
	32.1
	102.1
	40.4
	122.2
	99.6
	121.1
	102.7
	81.4
	48.2
	33.8
	37
	99.4
	137
	66.9
	68.4
	79.4
	52.1
	68.7
	81.6
	118.5
	133.8
	62.3
	52.8
	46.5
	72.1
	39.1
	66.8
	46.2
	140.8
	90
	48.6
	49.3
	103.4
	45.7
	101.8
	129.6
	64
	80.9
	96.8
	76.6
	81.6
	137.7
	74.5
	96.3
	85.8
	32.8
	72.3
	65.7
	42.6
	98.3
	111.9
	79.6
	120.2
	74.3
	111.3
	119.1
	117.9
	43.4
	83.9
	90.1
	38
	40.4
	130
	110.9
	127.6
	46.7
	65.1
	131.1
	47.9
	36
	34.3
	97.8
	109.5
	48.5
	138.5
	137.8
	63.4
	125.2
	74.6
	103.8
	88.5
	92
	131.6
	115.3
	59.2
	66.3
	35.9
	77.4
	95.8
	90.5
	100.7
	113
	84.2
	113.5
	32.3
	135.3
	120.4
	88.4
	100.7
	118.3
	115.9
	84
	46.9
	103.7
	43.1
	41.2
	102.7
	81.4
	48.2
	33.8
	37
	99.4
	137
	66.9
	68.4
	79.4
	52.1
	68.7
	81.6
	118.5
	133.8
	62.3
	52.8
	46.5
	72.1
	39.1
	66.8
	46.2
	140.8
	90
	48.6
	49.3
	103.4
	45.7
	101.8
	129.6
	64
	80.9
	96.8
	76.6
	81.6
	137.7
	74.5
	96.3
	85.8
	32.8
	72.3
	65.7
	42.6
	98.3
	111.9
	79.6
	120.2
	74.3
	111.3
	119.1
	117.9
	43.4
	83.9
	90.1
	38
	40.4
	130
	110.9
	127.6
	46.7
	65.1
	131.1
	47.9
	36
	34.3
	97.8
	109.5
	48.5
	138.5
	137.8
	63.4
	125.2
	74.6
	103.8
	88.5
	92
	131.6
	115.3
	59.2
	66.3
	35.9
	77.4
	95.8
	90.5
	100.7
	113
	84.2
	113.5
	32.3
	135.3
	120.4
	88.4
	100.7
	118.3
	115.9
	84
	46.9
	103.7
	43.1
	41.2
PLANTEAMIENTO 3
	Planteamiento 3
	Suponiendo que en un accidente en el que se involucran 5 personas y la probabilidad de fallecer es del 36%. Construya una tabla con valores entre 0 y 5 aplicando la distribución Binomial y responda las siguientes preguntas:
	x	p(k)
	0	10.737418240%
	1	30.198988800%		n	5
	2	33.973862400%		x
	3	19.110297600%		p	36%
	4	5.374771200%		q	64%
	5	0.604661760%
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	Pregunta a. 	¿Cuál es la probabilidad de que haya exactamente 1 persona fallecida?
	Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		30.2%
	Según la distribuciòn binomial obtentida, la probabilidad de que exactamente haya una persona fallecida es del 30.2%, que es el segundo valor màs alto obtentino de la distribuciòn
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	Pregunta b.	¿Cuál es la probabilidad de que a lo sumo 4 personas fallezcan?
	Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado99.4%
	Esta probabilidad nos indica que la distribuciòn fuè realizada correctamente, ya que vemos que, para llegar a un 100% donde se vean involucradas 5 personas, hay una diferencia de 0.6%
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	Pregunta c.	¿Cuál es la probabilidad de que más de 3 personas fallezcan?
	Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		6.0%
	Según la distribuciòn binomial obtentida la probabilidad de que màs de tres personas se toman a partir del dato nùmero cuatro y se obtiene un 6% 
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	Pregunta d.	¿Cuál es la probabilidad de que al menos 2 personas fallezcan?
	Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		59.1%
	Según la distribuciòn binomial obtentida, para calcular esta probabilidad, debemos tener en cuenta la sumatoria de los datos, desde el dato dos al dato cinco, y de esta manera se obtiene un 59%
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA
	Pregunta e.	¿Cuál es la probabilidad de que ninguna persona fallezca?
	Planteamiento de la probabilidad p(k)		Resultado		10.7%
	Según la distribuciòn binomial obtentida, al observar la tabla, vemos en los datos que esta probabilidad se asocia con un valor de cero.
PLANTEAMIENTO 4
	Planteamiento 4
	Suponga que la variable costo del accidente tiene distribución uniformemente continua. Calcule las siguientes probabilidades:
	COSTO ACCIDENTE (MILLONES DE PESOS)
	243
	39.2		a	1.40
	270.5		b	399.100
	196.2
	273.6
	363.7		Estudiante:		Jenny Milena Acosta Bedoya
	262.5		Pregunta a. ¿Cuál es la probabilidad de que el costo del accidente haya sido mayor que 50 (millones de pesos)?
	314.9
	340			x	50 M
	168.8		(x-a)/(b-a)	F(x)	0.12
	191.1			f(x)	0.88
	227.7
	138.7
	163.5
	361.8
	318.3		De acuerdo a la distribuciòn uniforme, la probabilidad de que el costo del accidente haya sido mayor de 50 MLL, es del 0.88%
	105.3
	141
	273.4
	322		Estudiante:		Jenny Milena Acosta Bedoya
	301		Pregunta b. ¿Cuál es la probabilidad de que el costo del accidente haya sido menor que 100 (millones de pesos)?
	127.5
	15.1			x	100
	255.9		(x-a)/(b-a)	F(x)	0.25
	339.7			f(x)	0.75
	162.1
	348.5
	395.8
	175.4
	172.7		De acuerdo con la distribuciòn uniofrme, la probabilidad de que el costo del accidente haya sido menor de 100 MLL es del 25%
	29.9
	395.8
	51.1
	82.8		Estudiante:		Jenny Milena Acosta Bedoya
	397.9		Pregunta c. ¿Cuál es la probabilidad de que el costo del accidente haya sido un valor entre 20 y 200 (millones de pesos)?
	138.8
	236.2
	178.8			F(x1)	0.05
	380.3			F(x2)	0.50		45%
	136.4			f(x1)	0.95
	236.9			f(x1)	0.50
	164.8
	275.1
	93.1		De acuerdo a la distribuciòn unioforme para dos intervaalos, o dos valores, la probabilidad de que el costo del accidente haya sido un valor entre (20 y 200) es del 45%
	259.9
	308.6
	393.8
	394		Estudiante:		Jenny Milena Acosta Bedoya
	323.4		Pregunta d. ¿Cuál es la probabilidad de que el costo del accidente haya sido mayor que 300 (millones de pesos)?
	170.9
	262.9			x	300
	192.7			F(x)	0.75
	272.8			f(x)	0.25
	376.1
	3.5
	237.9
	147
	28.7		De acuerdo con la distribuciòn uniforme la probabilidad de que el costo del accidente haya sido mayor que 300 MLL, es del 25%
	150.3
	305
	264.2
	294.1		Estudiante:		Jenny Mielna Acosta Bedoya
	341.5		Pregunta e. ¿Cuál es la probabilidad de que el costo del accidente haya sido un valor entre 80 y 250 (millones de pesos)?
	366.9
	356.3			F(x1)	0.20
	53.9			F(x2)	0.63		0.43
	284.8			f(x1)	0.80
	209.1			f(x2)	0.37
	378.8
	52.5
	10.7
	111.8		De acuerdo a la distribuciòn unioforme para dos intervaalos, o dos valores, la probabilidad de que el costo del accidente haya sido un valor entre (80 y 250) es del 43%
	153.3
	105.7
	130.5
	327.3
	94.2
	26
	93.5
	72.2
	12.5
	64.6
	86.3
	174.1
	389.7
	213.1
	138.2
	22.3
	185.8
	131.2
	368.8
	166.5
	254.1
	136.5
	162
	215.6
	246.3
	248.9
	277.3
	129.4
	279.3
	385.3
	211.7
	380.9
	11.6
	21.9
	233.3
	63.5
	155.8
	246.1
	396
	264.4
	341.4
	173.8
	61.1
	139.7
	143.4
	179.5
	72.9
	288
	329.4
	274.1
	208
	175.4
	214.1
	34.4
	85.1
	28.6
	71.7
	15.7
	302.3
	140.7
	134
	231.1
	149
	277.8
	326.7
	44.5
	309.5
	171.8
	112
	84.5
	328.5
	39.7
	145.1
	118
	164.5
	86.3
	24.3
	5.2
	13.5
	261.8
	318.5
	81.7
	177.7
	186.5
	231.1
	34.5
	275.4
	184.7
	65.2
	238
	359.3
	319.3
	216
	217.5
	319.6
	176.7
	322.8
	326.5
	10.7
	268.1
	1.5
	108.2
	208.3
	18.4
	32.1
	137.1
	136.5
	107
	96.7
	220.9
	326.2
	342.5
	139.3
	339.4
	182.4
	1.4
	304.3
	306.5
	74
	68.5
	135.2
	25.2
	323.2
	115.8
	355.5
	26.7
	197.4
	176.7
	46.6
	63.4
	60.6
	81.4
	52.7
	352.2
	384
	160.6
	298.3
	323.8
	93.7
	310.7
	127.2
	117.3
	337
	260.1
	129.7
	354.8
	350.5
	58.8
	143.5
	6.9
	69.6
	134.7
	77.8
	68.5
	70.8
	169.2
	21.9
	399.1
	287.5
	336.4
	262
	62.1
	26.7
	47.1
	65.9
	148.7
	261.3
	256.6
	275.5
	386.7
	89.1
	344.6
	30.8
	394.8
	77
	55.8
	310.2
	143.3
	178.3
	48.2
	328.4
	257.8
	82
	166.7
	344.4
	23.8
	164.6
	314.3
	103.4
	113.5
	38
	284.3
	353.8
	356.3
	323.7
	81.8
	297.7
	338.5
	367.4
	45
	153.7
	305.6
	151.4
	364.8
	81.8
	43.8
	72.2
	233.9
	89.6
	94.7
	28.3
	141
	248.9
	306.3
	266.2
	175.3
	15.3
	202.3
	215.3
	75.6
	102
	277
	148.6
	137.3
	44.7
	78.2
	378.7
	221
	46.6
	63.4
	60.6
	81.4
	52.7
	352.2
	384
	160.6
	298.3
	323.8
	93.7
	310.7
	127.2
	117.3
	337
	260.1
	129.7
	354.8
	350.5
	58.8
	143.5
	6.9
	69.6
	134.7
	77.8
	68.5
	70.8
	169.2
	21.9
	399.1
	287.5
	336.4
	262
	62.1
	26.7
	47.1
	65.9
	148.7
	261.3
	256.6
	275.5
	386.7
	89.1
	344.6
	30.8
	394.8
	77
	55.8
	310.2
	143.3
	178.3
	48.2
	328.4
	257.8
	82
	166.7
	344.4
	23.8
	164.6
	314.3
	103.4
	113.5
	38
	284.3
	353.8
	356.3
	323.7
	81.8
	297.7
	338.5
	367.4
	45
	153.7
	305.6
	151.4
	364.8
	81.8
	43.8
	72.2
	233.9
	89.6
	94.7
	28.3
	141
	248.9
	306.3
	266.2
	175.3
	15.3
	202.3
	215.3
	75.6
	102
	277
	148.6
	137.3
	44.7
	78.2
	378.7
	221
PLANTEAMIENTO 5
	Planteamiento 5
	Suponga que de 20 personas involucradas en un accidente 6 de ellas fallecen. Si se toman de forma aleatoria 5 personas involucradas.
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA					Tabla # 1
	Pregunta a.	¿Cuál es la probabilidad de que haya exactamente 3 persona fallecida?						x	f(x)
								0	12.91%
	N	20		n	5			1	38.74%
	S	6		s	3			2	35.22%
								3	11.74%
	RESULTADOS (x)	p(x)						4	1.35%
	3	11.7%						5	0.04%
	la probabilidad de que exctamente hayan 3 personas fallecidas nos la da la distribucion hipergeomètrica con un dato en la casilla 3, que se corresponde con el 11.7%
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA					Tabla # 2
	Pregunta b.	¿Cuál es la probabilidad de que haya a lo sumo 4 personas fallecidas?						x	f(x)
								0	12.91%
	N	20		n	5			1	38.74%
	S	6		s	4			2	35.22%
								3	11.74%
	RESULTADOS(x)	p(x)						4	1.35%
	4	100.0%						5	0.04%
	la probabilidad de que a los sumo hayan 4 personas fallecidas es del 100%
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA					Tabla # 3
	Pregunta c.	¿Cuál es la probabilidad de que más de 3 personas fallezcan?						x	f(x)
								0	12.91%
	N	20		n	5			1	38.74%
	S	6		s	3			2	35.22%
								3	11.74%
	RESULTADOS (x)	p(x)						4	1.35%
	4 y 5	1.4%						5	0.04%
	La probabilidad de que màs de 3 personas fallezcan es del 1.4%
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA					Tabla # 4
	Pregunta d.	¿Cuál es la probabilidad de que al menos 2 personas fallezcan?						x	f(x)
								0	12.91%
	N	20		n	5			1	38.74%
	S	6		s	2			2	35.22%
								3	11.74%
	RESULTADOS (x)	p(x)						4	1.35%
	2,3,4 Y 5	48.3%						5	0.04%
	La probabilidad de que al menos doas personas fallezcan es del 48.3%
	Estudiante:		JENNY MILENA ACOSTA BEDOYA					Tabla # 5
	Pregunta e.	¿Cuál es la probabilidad de que ninguna persona fallezca?						x	f(x)
								0	12.91%
	N	20		n	5			1	38.74%
	S	6		s	0			2	35.22%
								3	11.74%
	RESULTADOS (x)	p(x)						4	1.35%
	0	12.9%						5	0.04%
	La probabilidad de que ninguna persona fallezca es del 12.91%
EJERCICIO 3
	CONCLUSIÓN PLANTEAMIENTOS 1, 3 y 5
	CONCLUSIÓN PLANTEAMIENTOS 1: 
Al utilizar la distribución de Poisson se pueden obtener varias conclusiones como por ejemplo modelar el comportamiento de una variable discreta que representa el número de ocurrencias de un evento en un intervalo de tiempo o espacio.
donde se puede calcular la probabilidad de que ocurran un determinado número de eventos en ese intervalo, dado que se conoce la tasa media de ocurrencia de esos eventos y tambien donde se puede utilizar la distribución de Poisson como una aproximación a la distribución 
	CONCLUSIÓN PLANTEAMIENTOS 3: La conclusión que se puede obtener de esta información es que se está hablando de un evento que tiene dos resultados posibles (fallecer o no fallecer) y que sigue una distribución binomial con n=5 (número de personas involucradas) y p=0.36 (probabilidad de fallecer).
	CONCLUSIÓN PLANTEAMIENTOS 5: 
La conclusión que se puede obtener de esta información es que se está hablando de un evento que implica una muestra aleatoria de 5 personas de un total de 20 personas involucradas en un accidente en el que 6 fallecieron. Se puede modelar esta situación utilizando una distribución hipergeométrica. La distribución hipergeométrica se utiliza para modelar eventos en los que se extrae una muestra aleatoria sin reemplazo de un grupo finito de elementos que se dividen en dos categorías (en este caso, personas que fallecieron y personas que no fallecieron en el accidente).
	PROPUESTA DE SOLUCIÓN PLANTEAMIENTOS 1, 3 y 5
	PROPUESTA DE SOLUCIÓN PLANTEAMIENTOS 1: La propuesta de soluciòn que se puede obtener de esta información es que se está hablando de una variable que sigue una distribución de Poisson, y que la media de esta variable es 4. A partir de esta tabla, se pueden responder varias preguntas, por ejemplo:
¿Cuál es la probabilidad de que la variable tome un valor mayor o igual a 10? Se puede buscar en la tabla la probabilidad acumulada desde x=10 hasta x=60.
¿Cuál es el valor esperado de la variable? El valor esperado en una distribución de Poisson es igual a la media, es decir, 4.
¿Cuál es la varianza de la variable? En una distribución de Poisson, la varianza es igual a la media, por lo tanto la varianza es también 4.
¿Cuál es la probabilidad de que la variable tome un valor entre 2 y 5? Se puede buscar en la tabla las probabilidades para cada valor en ese rango y sumarlas.
	PROPUESTA DE SOLUCIÓN PLANTEAMIENTOS 2: Para construir la tabla con valores entre 0 y 5 aplicando la distribución binomial se obtiene la probabilidad de que el número de personas que fallezcan en el accidente tome cada valor posible en ese rango, dado que sigue una distribución binomial con n=5 y p=36% con estos datos se pueden responder varias preguntas, por ejemplo:
¿Cuál es la probabilidad de que no fallezca ninguna persona? Se puede buscar en la tabla la probabilidad para x=0.
¿Cuál es la probabilidad de que fallezca al menos una persona? Se puede buscar en la tabla la probabilidad acumulada desde x=1 hasta x=5.
¿Cuál es el valor esperado del número de personas que fallecen en el accidente? El valor esperado en una distribución binomial es igual a n*p, es decir, 1.8 en este caso.
¿Cuál es la varianza del número de personas que fallecen en el accidente? En una distribución binomial, la varianza es igual a np(1-p), por lo tanto la varianza es 1.15.
¿Cuál es la probabilidad de que fallezcan exactamente 2 personas? Se puede buscar en la tabla la probabilidad para x=2.
Regenerate response
	PROPUESTA DE SOLUCIÓN PLANTEAMIENTOS 5: se construye una tabla con los valores posibles para la distribución hipergeométrica y se utiliza la distrubuciòn hipergeomètrica en excel. La tabla mostrará la probabilidad de que la muestra aleatoria de 5 personas contenga cada número posible de personas que fallecieron en el accidente.
A partir de esta tabla, se pueden responder varias preguntas, por ejemplo:
¿Cuál es la probabilidad de que ninguna de las personas en la muestra haya fallecido? Se puede buscar en la tabla la probabilidad para x=0.
¿Cuál es la probabilidad de que al menos una persona en la muestra haya fallecido? Se puede buscar en la tabla la probabilidad acumulada desde x=1 hasta x=5.
¿Cuál es el valor esperado del número de personas que fallecieron en la muestra? El valor esperado en una distribución hipergeométrica es igual a n*f, donde n es el tamaño de la muestra (5 en este caso) y f es la proporción de elementos en la población que pertenecen a la categoría de interés (en este caso, el número de personas que fallecieron dividido entre el número total de personas involucradas en el accidente).
¿Cuál es la varianza del número de personas que fallecieron en la muestra? En una distribución hipergeométrica, la varianza es igual a nf(1-f)*(N-n)/(N-1), donde N es el tamaño total de la población (20 en este caso).
¿Cuál es la probabilidad de que exactamente 2 personas en la muestra hayan fallecido? Se puede buscar en la tabla la probabilidad para x=2.EJERCICIO 4
	CONCLUSIÓN PLANTEAMIENTOS 2 Y 4
	CONCLUSIÓN PLANTEAMIENTOS 2: La conclusión que se puede obtener de esta información es que se está hablando de una variable aleatoria continua, que se distribuye normalmente. La distribución normal es una distribución de probabilidad muy utilizada en estadística debido a su capacidad para modelar muchos fenómenos naturales y sociales.
	CONCLUSIÓN PLANTEAMIENTOS 4: se concluye que conociendo los valores màximos y minimos, es útil para analizar el riesgo financiero asociado con el accidente y para calcular la probabilidad de que el costo del accidente esté por encima o por debajo de ciertos valores específicos. Por ejemplo, si se sabe que el costo máximo que la empresa puede asumir es de 200, se puede calcular la probabilidad de que el costo del accidente supere este límite.
	PROPUESTA DE SOLUCIÓN PLANTEAMIENTOS 2 Y 4
	proPUESTA DE SOLUCIÓN PLANTEAMIENTOS 2: aplicando la dietrubuciòn normal con la formula de excel pudimos responder a las preguntas como por ejemplo: ¿Cuál es la probabilidad de que la velocidad en el momento del accidente haya sido mayor que 90km/h?, a lo cual se respondiò que es de un valor del 49%. La distribución normal con media 89.86 y desviación estándar 30.38 se puede utilizar para modelar una variable aleatoria que se distribuye normalmente con esos parámetros. A partir de esta distribución, se pueden calcular diversas probabilidades y realizar inferencias estadísticas sobre la variable en cuestión.
Algunas posibles soluciones que se pueden obtener aplicando la distribución normal con estos parámetros son:
Calcular la probabilidad de que un valor aleatorio de la variable esté en un cierto rango. Por ejemplo, se puede calcular la probabilidad de que la velocidad esté entre dos valores dados o la probabilidad de que la velocidad sea mayor o menor que cierto valor.
	proPUESTA DE SOLUCIÓN PLANTEAMIENTOS 4: Calcular la probabilidad de que el costo del accidente esté dentro de un cierto rango: dado que la distribución uniforme es continua, la probabilidad de que el costo del accidente esté dentro de un rango específico se puede calcular como la proporción de la longitud de ese rango en comparación con la longitud total del intervalo. Por ejemplo, si se quiere saber la probabilidad de que el costo del accidente esté entre 20 y 200 (millones de pesos) podemos aplicar la distribuciòn uniforme en excel y obtener que es del 45%
CONFERENCIA WEB
		ANEXAR PANTALLAZO COMO EVIDENCIA DE PARTICIPACIÓN EN LAS WEB CONFERENCIAS (o visualización de las grabaciones) 
BIBLIOGRAFÍA
		BIBLIOGRAFÍA (Formato Norma APA 7a Versión)
		Devore, J. L., Peck, R. B., & Velleman, P. F.Estadística para Ingenieros y Científicos.9na edición.2014.Cengage Learning.
		Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P.Metodología de la Investigación. 6ta edición.2014.McGraw-Hill.
		García Villoria, A., & Sarabia Alegría, J. M.Modelos de Probabilidad y Estadística.2da edición.2017.Pearson Educación