La probabilidad de que a un auto se le ponche una llanta al pasar por un túnel es de 0.0093, calcula la probabilidad de que entre 512 autos a 2 se le ponche la llanta
A.
0.096948081
B.
0.153875995
C.
0.183173984
D.
0.174440248
2.
La probabilidad de que a un auto se le ponche una llanta al pasar por un túnel es de 0.00014, calcula la probabilidad de que entre 4905 autos a 1 se le ponche la llanta
A.
0.345570791
B.
0.345570791
C.
0.118651731
D.
0.027159381
3.
La probabilidad de que a un auto se le ponche una llanta al pasar por un túnel es de 0.00058, calcula la probabilidad de que entre 2106 autos a 0 se le ponche la llanta
A.
0.219917962
B.
0.089541797
C.
0.294793549
D.
0.360084425
4.
La probabilidad de que a un auto se le ponche una llanta al pasar por un túnel es de 0.00217, calcula la probabilidad de que entre 1063 autos a 0 se le ponche la llanta
A.
0.203721244
B.
0.264950398
C.
0.229721463
D.
0.099588359
5.
El 2.6% de los mail que recibe una persona es publicidad, calcula la probabilidad de que en 124 correos recibidos 1 sea publicidad
A.
0.128300877
B.
0.206821013
C.
0.222263649
D.
0.179144501
6.
El 3.2% de los mail que recibe una persona es publicidad, calcula la probabilidad de que en 132 correos recibidos 4 sea publicidad
A.
0.069691039
B.
0.194188946
C.
0.164050822
D.
0.115491778
7.
El 0.7% de los mail que recibe una persona es publicidad, calcula la probabilidad de que en 189 correos recibidos 1 sea publicidad
A.
0.033998248
B.
0.352361333
C.
0.233087022
D.
0.102791377
8.
El 5.6% de los mail que recibe una persona es publicidad, calcula la probabilidad de que en 131 correos recibidos 3 sea publicidad
A.
0.115380136
B.
0.141071447
C.
0.042878778
D.
0.078639679
9.
El 9.1% de los mail que recibe una persona es publicidad, calcula la probabilidad de que en 120 correos recibidos 5 sea publicidad
A.
0.09073291
B.
0.066470997
C.
0.042609613
D.
0.023411875
10.
El 5% de los conductores que pasan por una caseta de cobro traen el cambio exacto, ¿Cuál es la probabilidad de que 217 automoviles 4 traiga exacto el cambio
A.
0.011205019
B.
0.02431489
C.
0.043969427
D.
0.068152612
11.
El 3.2% de los conductores que pasan por una caseta de cobro traen el cambio exacto, ¿Cuál es la probabilidad de que 190 automoviles 4 traiga exacto el cambio
A.
0.158425906
B.
0.130284462
C.
0.160538252
D.
0.139438939
12.
El 4.9% de los conductores que pasan por una caseta de cobro traen el cambio exacto, ¿Cuál es la probabilidad de que 190 automoviles 5 traiga exacto el cambio
A.
0.126705451
B.
0.108876864
C.
0.052757661
D.
0.081862304
13.
El 1.4% de los conductores que pasan por una caseta de cobro traen el cambio exacto, ¿Cuál es la probabilidad de que 268 automoviles 1 traiga exacto el cambio
A.
0.193805983
B.
0.206616187
C.
0.16520484
D.
0.088062282
14.
Las solicitudes de informacion que recibe una agencia de comercio tiene una media de ʎ = 3.24, calcula la probabilidad de que cualquier dia la agencia reciba 4 solicitudes
A.
0.179826908
B.
0.116527837
C.
0.062925032
D.
0.0291253
15.
Las solicitudes de informacion que recibe una agencia de comercio tiene una media de ʎ = 7.392, calcula la probabilidad de que cualquier dia la agencia reciba 1 solicitudes
A.
0.016834069
B.
0.004554672
C.
0.041479147
D.
0.076653463
16.
Las solicitudes de informacion que recibe una agencia de comercio tiene una media de ʎ = 4.8, calcula la probabilidad de que cualquier dia la agencia reciba 3 solicitudes
A.
0.161590698
B.
0.182028837
C.
0.151690698
D.
0.174747684
17.
Las solicitudes de informacion que recibe una agencia de comercio tiene una media de ʎ = 2.282, calcula la probabilidad de que cualquier dia la agencia reciba 4 solicitudes
A.
0.00652708
B.
0.020021718
C.
0.052642553
D.
0.115343018
18.
El número de buques que llegan a un puerto durante el día tiene una media de ʎ = 1.953, calcula la probabilidad de que 4 buques arriben a cierta hora del día
A.
0.085984587
B.
0.03358558
C.
0.010932106
D.
0.003050058
19.
El número de buques que llegan a un puerto durante el día tiene una media de ʎ = 11.319, calcula la probabilidad de que 3 buques arriben a cierta hora del día
A.
0.008303128
B.
0.002934227
C.
0.018796622
D.
0.035459828
20.
El número de buques que llegan a un puerto durante el día tiene una media de ʎ = 0.885, calcula la probabilidad de que 1 buques arriben a cierta hora del día
A.
0.010548998
B.
0.047679089
C.
0.365252043
D.
0.161624029
21.
El número de buques que llegan a un puerto durante el día tiene una media de ʎ = 3.906, calcula la probabilidad de que 5 buques arriben a cierta hora del día
A.
0.027038534
B.
0.099244556
C.
0.055378462
D.
0.152449394
22.
Durante el inventario del almacén del puerto de Guaymas la cantidad de errores de conteo que un empleado comete es una variable aleatoria ʎ = 1.089, Calcula la probabilidad de que un empleado cometa 1 errores
A.
0.366506085
B.
0.07244121
C.
0.199562563
D.
0.01972212
23.
Durante el inventario del almacén del puerto de Guaymas la cantidad de errores de conteo que un empleado comete es una variable aleatoria ʎ = 6.279, Calcula la probabilidad de que un empleado cometa 1 errores
A.
0.077372236
B.
0.011774851
C.
0.121455067
D.
0.036967146
24.
Durante el inventario del almacén del puerto de Guaymas la cantidad de errores de conteo que un empleado comete es una variable aleatoria ʎ = 3.483, Calcula la probabilidad de que un empleado cometa 1 errores
A.
0.186307043
B.
0.188345382
C.
0.106980788
D.
0.216302477
25.
Durante el inventario del almacén del puerto de Guaymas la cantidad de errores de conteo que un empleado comete es una variable aleatoria ʎ = 4.802, Calcula la probabilidad de que un empleado cometa 5 errores
A.
0.057593652
B.
0.095949442
C.
0.139867991
D.
0.174762171
26.
El número esperado de accidentes laborales en una empresa es de 2.752 mensualmente, calcula la probabilidad de el próximo mes ocurra 1 accidente
A.
0.175577967
B.
0.221623406
C.
0.241595282
D.
0.152476903
27.
El número esperado de accidentes laborales en una empresa es de 3.29 mensualmente, calcula la probabilidad de el próximo mes ocurran 4 accidentes
A.
0.065616649
B.
0.181862646
C.
0.030839825
D.
0.119665621
28.
El número esperado de accidentes laborales en una empresa es de 2.664 mensualmente, calcula la probabilidad de el próximo mes ocurran 4 accidentes
A.
0.013162807
B.
0.034586955
C.
0.146205981
D.
0.077898547
29.
El número esperado de accidentes laborales en una empresa es de 5.264 mensualmente, calcula la probabilidad de el próximo mes ocurran 5 accidentes
A.
0.075662445
B.
0.152910263
C.
0.114988518
D.
0.174289813
30.
En una fábrica de puertas control de calidad observó que el número medio de imperfecciones en la madera era de 3.339, ¿Cuál es la probabilidad de encontrar 3 con imperfecciones
A.
0.220084132
B.
0.12268503
C.
0.068274219
D.
0.183715229
31.
En una fábrica de puertas control de calidad observó que el número medio de imperfecciones en la madera era de 5.28, ¿Cuál es la probabilidad de encontrar 0 con imperfecciones
A.
0.070984411
B.
0.005092431
C.
0.026888035
D.
0.124932564
32.
En una fábrica de puertas control de calidad observó que el número medio de imperfecciones en la madera era de 5.475, ¿Cuál es la probabilidad de encontrar 2 con imperfecciones
A.
0.171781774
B.
0.114614307
C.
0.06280236
D.
0.156878332
33.
En una fábrica de puertas control de calidad observó que el número medio de imperfecciones en la madera era de 3.51, ¿Cuál es la probabilidad de encontrar 2 con imperfecciones
A.
0.132733548
B.
0.189079129
C.
0.215474791
D.
0.184166488
34.
En un reclusorio los intentos de escape por mes presentan una media de ʎ = 4.681, calcula la probabilidad de que el próximo mes se presenten 4 intento de escape
A.
0.185443174
B.
0.1736119
C.
0.135446217
D.
0.09057482
35.
En un reclusorio los intentos de escape por mes presentan una media de ʎ = 10.396, calcula la probabilidad de que el próximo mes se presenten 5 intento de escape
A.
0.103391351
B.
0.030918946
C.
0.053572226
D.
0.079562409
36.
En un reclusorio los intentos de escape por mes presentan una media de ʎ = 9.135, calcula la probabilidad de que el próximo mes se presenten 3 intento de escape
A.
0.087023936
B.
0.031285484
C.
0.013699172
D.
0.057158579
37.
En un reclusorio los intentos de escape por mes presentan una media de ʎ = 0.92, calcula la probabilidad de que el próximo mes se presenten 0 intento de escape
A.
0.051720333
B.
0.168653258
C.
0.366637518
D.
0.398519041
38.
En un período de inventario una tienda departamental los errores de conteo que cometen los empleados muestran un promedio de 3.892, Calcula la probabilidad de que cometan 3 errores o menos en el siguiente inventario
A.
0.454849209
B.
0.254359022
C.
0.099818795
D.
0.000342425
39.
En un período de inventario una tienda departamental los errores de conteo que cometen los empleados muestran un promedio de 1.82, Calcula la probabilidad de que cometan 3 errores o menos en el siguiente inventario
A.
0.725259666
B.
0.888056876
C.
0.456912618
D.
0.162025751
40.
En un período de inventario una tienda departamental los errores de conteo que cometen los empleados muestran un promedio de 6.93, Calcula la probabilidad de que cometan 3 errores o menos en el siguiente inventario
A.
0.000978001
B.
0.031239744
C.
0.085488239
D.
0.007755547
41.
En un período de inventario una tienda departamental los errores de conteo que cometen los empleados muestran un promedio de 5.358, Calcula la probabilidad de que cometan 3 errores o menos en el siguiente inventario
A.
0.097560479
B.
0.553401535
C.
0.380068051
D.
0.218316013
42.
En una estación de bomberos se recibe un promedio de 7 servicios de incendio de maleza. ¿Cual es la probabilidad de el siguiente mes se reporten 7 servicios? (CECM)
A.
0.104444863
B.
0.065278039
C.
0.036265577
D.
0.146222808
43.
En una fábrica de ensamblade de coches se fabrican en promedio 3 piezas de cierto tipo por minuto. ¿Calcula la probabilidad de fabricar 9 piezas en 2 minutos? (BAMS)
A.
0.01126448
B.
0.068838489
C.
0.041303093
D.
0.02252896
44.
En un salón de belleza se atiende un promedio de una persona en 45 minutos. encuentra la probabilidad de que en 2 horas se atiendan menos de 3 personas. (MCOG)
A.
0.721426944
B.
0.069483451
C.
0.501824925
D.
0.721426944
45.
En un autobus se suben en promedio 30 personas cada hora. ¿cual es la probabilidad de que suba el mismo número de personas en 30 minutos? (FMB)
A.
0.001596114
B.
0.000855061
C.
0.000442273
D.
0.000221137
46.
Un lavado de autos recibe un promedio de 8 autos por hora, calcula la probabilidad de que lleguen 2 o menos autos en media hora. (JARC)
A.
0.238103306
B.
0.43347012
C.
0.628836935
D.
0.785130387
47.
En una tienda departamental de deportes venden 50 balones en las 8 horas de servicio como promedio. ¿Cual es la probabilidad de que en 1 hora vendan 5 balones? (ISGC)
A.
0.122734969
B.
0.153418711
C.
0.159811157
D.
0.142688533
48.
En el hotel "Lucho" reciben un promedio de 8 clientes por hora, ¿cual es la probabilidad de que en la siguiente hora lleguen 6 clientes? (GGVG)
A.
0.057252288
B.
0.091603662
C.
0.122138215
D.
0.139586532
49.
Un promedio de 15 personas llegan al restaurant "El Reencuentro" cada hora, ¿cual es la probabilidad de que en cierta hora del día lleguen 9 o 10 personas al restaurante? (AJPC)
