Distribuciones de probabilidad en sistemas automatizados
En sistemas automatizados, necesitamos medir la fiabilidad de los componentes. El tercer problema nos muestra cómo calcular la probabilidad de un resultado específico en múltiples pruebas. Si un sensor tiene 90% de probabilidad de detectar correctamente un objeto, ¿cuál es la probabilidad de obtener exactamente 17 detecciones correctas en 20 pruebas?
Usando la distribución binomial, calculamos que esta probabilidad es aproximadamente 19.01%. Este tipo de cálculo es crucial cuando diseñamos sistemas que deben cumplir con estándares específicos de calidad y precisión.
Para eventos que ocurren aleatoriamente en un intervalo fijo, como alertas de error, usamos la distribución de Poisson. En el cuarto problema, con un promedio de 4 alertas por hora, la probabilidad de recibir exactamente 7 alertas es 5.95%.
El quinto problema aborda la distribución normal, perfecta para modelar características físicas como tiempos de operación. Si el tiempo de operación de un sistema de calibración sigue una distribución normal media=100horas,desviacioˊnestaˊndar=15horas, aproximadamente el 68.26% de los sistemas operarán entre 85 y 115 horas sin fallar.
🔍 Dato importante: La regla empírica de la distribución normal establece que aproximadamente el 68% de los datos se encuentran a una desviación estándar de la media, lo que explica por qué 273 de 400 sistemas caen en el rango especificado.