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PROBABILIDAD Y ESTADISTICA, APLICACION ABRAHAM GOMEZ AVALOZ. caso Blim

Enviado por   •  14 de Mayo de 2018  •  698 Palabras (3 Páginas)  •  395 Visitas

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Personas en promedio que entran al sitio sin suscripción “sin campaña de publicidad”, gracias a redes de mercadeo: 5 personas por cada 5 minutos.

El número de personas que visitarían el sitio en promedio gracias a la campaña de publicidad aumentaría 8 veces más, 45 personas por cada 5 minutos (40 de la campaña más 5 que en promedio ya entraban sin la campaña.).

En promedio se suscribirían 9 personas por cada 60 minutos.

El promedio necesario para cubrir la inversión es de 4 personas por cada hora. Con esto se denota que es rentable la campaña de publicidad por confiabilidad del mas, menos 200 porciento, pero se busca también considerar las ganancias después de este porcentaje para nuevos proyectos futuros.

¿Cuál es la probabilidad de que la publicidad atraiga a más de 20 personas por cada 5 minutos?

Dividiendo todo entre 10.

P(X>2)= 1-P(X)=1-.29=.61[pic 3]

Se corroborara la rentabilidad del más menos 200 por ciento en la siguiente pregunta:

¿Cuál es la probabilidad de que se logren conseguir más de 4 personas suscritas por cada hora?

P(X>4)= 1-P(X)=1-(.014+.004+.001)=.98[pic 4]

La probabilidad de que se logren conseguir más de 4 personas suscritas es del 98%, significa que es muy rentable conseguir la inversión y las utilidades.

La empresa de Blim tiene otra variable que puede tomar en cuenta, ya que el 90% no tendrá suscripción, se intentara conocer la probabilidad de que al menos 2 personas no tengan cuenta en el sitio.

Con el modelo binomial se calculara esta probabilidad:

P=.9 X≥2

P(X≥2) = 1 – P(X

P(X≥2) = 1 – P(X

Conclusiones:

Con estos modelo denotamos la probabilidad de éxito para asegurar una confiabilidad en los datos obtenidos, con el modelo de probabilidad de Poisson y el modelo binomial, logramos obtener una variable más a considerar para una toma de decisión. Esta toma de decisión viene muy bien respaldada por los números, pero aun así, si no se calculan todas la variables, los cálculos no podrían ni siquiera ofrecer todos los posibles resultados después de la toma de decisiones, pero si se tienen todas la variables, o las más importantes, se obtiene un estudio confiable.

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