_francesca.ricci
(70 punti)
2' di lettura

1) Possiamo rappresentare il numero di studenti che dimenticano la propria calcolatrice con una variabile aleatoria X che è una binomiale di parametri n = 200 (numero degli studenti) e

[math]p = \frac{1}{100}[/math]
(probabilità di successo).

Quindi, possiamo calcolare la probabilità che tutti gli studenti abbiano con sé la calcolatrice nel modo seguente:

[math]P = \left(1 - \frac{1}{100}\right)^{200} = 0.0134[/math]

La probabilità che vi siano più di due studenti senza calcolatrice è data da:

[math]P(X > 2) = P(X \geq 3)[/math]

Possiamo calcolare tale probabilità sfruttando la seguente proprietà:

[math]P(X \geq 3) = 1 - P(X = 0) - P(X = 1) - P(X = 2)[/math]

Procediamo sostituendo i valori numerici:

[math]P(X \geq 3) = 1 - \binom{200}{0} \left(\frac{1}{100}\right)^0 \left(1 - \frac{1}{100}\right)^{200} - \binom{200}{1} \left(\frac{1}{100}\right)^1 \left(1 - \frac{1}{100}\right)^{199} - \binom{200}{2} \left(\frac{1}{100}\right)^2 \left(1 - \frac{1}{100}\right)^{198} = [/math]

Svolgendo i calcoli si ottiene:

[math]P(X \geq 3) = 0.3233213[/math]

2) Proviamo ora a calcolare la stessa probabilità sfruttando l'approssimazione di Poisson.

Ricordiamo che una variabile aleatoria binomiale di parametri n e p può essere approssimata con una di Poisson di parametro np. In questo caso, quindi, la variabile di Poisson da utilizzare ha parametro:

[math]\lambda = np = \frac{200}{100} = 2[/math]

La probabilità richiesta è quindi:

[math]P(X \geq 3) = 1 - e^{-2} \left(1 + 2 + \frac{2}{2}\right) = 1 - 5e^{-2} = 0.3233236[/math]

3) Ripetiamo ora lo stesso calcolo utilizzando l'approssimazione normale. In questo caso, per ottenere una variabile W approssimabile con una normale standard, sottraiamo ad X la sua media e dividiamo tutto per

[math]\sigma \cdot \sqrt{n}[/math]
:

[math]P(X \geq 3) = P(X > 2.5) = P\left(\frac{X - \mu}{\sigma \cdot \sqrt{n}} \geq \frac{2.5 - \mu}{\sigma \cdot \sqrt{n}}\right) = P\left(W \geq \frac{2.5 - \mu}{\sigma \cdot \sqrt{n}}\right)[/math]

Sostituiamo i valori numerici:

[math]P(X \geq 3) = P\left(W \geq \frac{2.5 - 2}{\sqrt{0.01 \cdot 0.99} \cdot \sqrt{200}}\right) = [/math]

[math]1 - \Phi\left(\frac{0.5}{1.407}\right) = [/math]

[math]1 - \Phi(0.35537) \approx 0.3611695[/math]

Possiamo notare dai risultati ottenuti che l'approssimazione normale è molto meno precisa rispetto ai metodi utilizzati precedentemente.

Potrebbe interessarti