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El proceso de estandarización nos permite calcular probabilidades para variables aleatorias normales cuya media y desviación estándar son distintas a 0 y 1, respectivamente? ¡CIERTO! ? ¡FALSO! ¡CORRECTA! ? ¿Cuál es la fórmula para estandarizar? ¡INCORRECTA! ? Si X≈N(3,1.5), asocia cada gráfica con su probabilidad de la variable X después de estandarizar cada resultado. P(X≤3.45) P(X≤0.5) P(X≥1.5) ? P(X≥2) Si X≈N(3,1.5), asocia cada gráfica con su probabilidad de la variable X después de estandarizar cada resultado. P(X≤0.5) P(X≤3.45) ? P(X≥1.5) P(X≥2) P(X≥1.5) Si X≈N(3,1.5), asocia cada gráfica con su probabilidad de la variable X después de estandarizar cada resultado. P(X≤3.45) P(X≤0.5) ? P(X≥2) P(X≤0.5) Si X≈N(3,1.5), asocia cada gráfica con su probabilidad de la variable X después de estandarizar cada resultado. P(X≥1.5) P(X≥2) ? P(X≤3.45) P(2 ≤ X ≤ 2.5)= Completa las siguientes igualdades, toma en cuenta que X≈N(3,1.5): (Redondea a dos decimales) P(0.67 ≤ Z ≤ 1.33)= 0.11450 P(-0.67 ≤ Z ≤ -0.33)= ? 0.38073 P(-2 ≤ Z ≤ -1.33)= 0.88549 ? P(0 ≤ X ≤ 5)= Completa las siguientes igualdades, toma en cuenta que X≈N(3,1.5): (Redondea a dos decimales) P(0.67 ≤ Z ≤ 1.33)= 0.41150 P(-2 ≤ Z ≤ 1.33)= ? 0.88073 0.11927 ? P(-2 ≤ Z ≤ -1.33)= En una ciudad se estima que la temperatura máxima en el mes de junio, sigue una distribución normal, con media 23° y desviación típica 5°. Calcula es la probabilidad de que la temperatura oscile entre 21° y 27°. 34.56% 44.35% 78.81% 65.51% |