10 ejemplos de Distribución binomial

Aprende a reconocer un experimento binomial y resuelve diez problemas con fórmula, combinaciones y probabilidades verificadas.

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La distribución binomial calcula la probabilidad de obtener un número concreto de éxitos en varios ensayos independientes. Aquí resolverás diez problemas completos y aprenderás a comprobar si una situación realmente cumple las condiciones del modelo.

Qué es un experimento binomial

Un experimento es binomial cuando tiene un número fijo de ensayos n, dos resultados por ensayo, probabilidad de éxito p constante e independencia entre ensayos. La variable X cuenta cuántos éxitos ocurren.

Fórmula de la distribución binomial

Elemento Significado Uso
P(X = k) Probabilidad de k éxitos C(n,k) × pᵏ × (1-p)ⁿ⁻ᵏ
C(n,k) Combinaciones n! / (k! × (n-k)!)
Media Éxitos esperados μ = np
Varianza Dispersión σ² = np(1-p)

10 problemas resueltos de distribución binomial

Cada caso declara n, k y p, desarrolla el coeficiente combinatorio y muestra el resultado decimal y porcentual.

  1. 1

    Obtener exactamente 3 caras en 5 lanzamientos

    Condiciones: 5 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,5 constante. Sustitución: P(X = 3) = C(5,3) × 0,5^3 × 0,5^2 = 10 × 0,125 × 0,25 = 0,3125 (31,25 %).

  2. 2

    Encontrar exactamente 2 piezas defectuosas entre 10

    Condiciones: 10 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,1 constante. Sustitución: P(X = 2) = C(10,2) × 0,1^2 × 0,9^8 = 45 × 0,01 × 0,43046721 = 0,19371 (19,371 %).

  3. 3

    No obtener ningún acierto en 8 intentos

    Condiciones: 8 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,25 constante. Sustitución: P(X = 0) = C(8,0) × 0,25^0 × 0,75^8 = 1 × 1 × 0,10011292 = 0,100113 (10,0113 %).

  4. 4

    Obtener exactamente un seis en 6 lanzamientos

    Condiciones: 6 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,166667 constante. Sustitución: P(X = 1) = C(6,1) × 0,166667^1 × 0,833333^5 = 6 × 0,16666667 × 0,40187757 = 0,401878 (40,1878 %).

  5. 5

    Obtener exactamente 9 respuestas favorables entre 12

    Condiciones: 12 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,7 constante. Sustitución: P(X = 9) = C(12,9) × 0,7^9 × 0,3^3 = 220 × 0,04035361 × 0,027 = 0,2397 (23,97 %).

  6. 6

    Conseguir 4 productos conformes de 4

    Condiciones: 4 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,9 constante. Sustitución: P(X = 4) = C(4,4) × 0,9^4 × 0,1^0 = 1 × 0,6561 × 1 = 0,6561 (65,61 %).

  7. 7

    Registrar exactamente 3 ventas en 15 contactos

    Condiciones: 15 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,2 constante. Sustitución: P(X = 3) = C(15,3) × 0,2^3 × 0,8^12 = 455 × 0,008 × 0,06871948 = 0,250139 (25,0139 %).

  8. 8

    No observar fallos en 20 dispositivos

    Condiciones: 20 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,05 constante. Sustitución: P(X = 0) = C(20,0) × 0,05^0 × 0,95^20 = 1 × 1 × 0,35848592 = 0,358486 (35,8486 %).

  9. 9

    Que exactamente 2 de 7 vehículos elijan una ruta

    Condiciones: 7 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,4 constante. Sustitución: P(X = 2) = C(7,2) × 0,4^2 × 0,6^5 = 21 × 0,16 × 0,07776 = 0,261274 (26,1274 %).

  10. 10

    Obtener exactamente 5 respuestas correctas de 9

    Condiciones: 9 ensayos independientes, dos resultados por ensayo y p = 0,6 constante. Sustitución: P(X = 5) = C(9,5) × 0,6^5 × 0,4^4 = 126 × 0,07776 × 0,0256 = 0,250823 (25,0823 %).

Cómo calcular media y varianza

Para una distribución Bin(n,p), la media es np y la varianza es np(1-p). En el caso de 10 piezas con p = 0,1, la media es 1 defecto y la varianza es 0,9.

Errores frecuentes en problemas binomiales

Evita estas confusiones al aplicar el procedimiento.

Confundir éxito con resultado favorable

Éxito es solo el resultado que se decide contar; puede ser un defecto o un fallo.

Olvidar la independencia

Si un ensayo modifica la probabilidad del siguiente, el modelo necesita revisarse.

Calcular solo pᵏ

También intervienen C(n,k) y la probabilidad de los n-k fracasos.

Ejercicios de distribución binomial

Comprueba las condiciones y fórmulas básicas del modelo.

0 de 10 seleccionadasResponde y comprueba al final.

0 de 10Sin comprobar
1¿Un experimento binomial tiene un número fijo de ensayos?
2¿La probabilidad de éxito puede cambiar en cada ensayo?
3¿Cara o cruz proporciona dos resultados por ensayo?
4¿C(5,3) es igual a 10?
5¿P(X=0) usa el factor p⁰?
6¿La media de Bin(10; 0,2) es 2?
7¿La varianza binomial es np²?
8¿Muestrear sin reemplazo mantiene siempre ensayos independientes?
9¿X cuenta el número de éxitos?
10¿La práctica cuenta dentro de los diez problemas editoriales?

Preguntas frecuentes sobre distribución binomial

¿Cuál es la diferencia entre experimento y distribución binomial?

El experimento define los ensayos y sus condiciones; la distribución asigna probabilidades al número de éxitos.

¿Qué valores puede tomar X?

Los enteros desde 0 hasta n.

¿Éxito debe significar algo positivo?

No. Es simplemente el resultado que se cuenta.

¿Se puede usar con extracciones sin reemplazo?

Solo como aproximación cuando el cambio de probabilidad es despreciable; estrictamente, la independencia puede fallar.

Información editorial y cita

Cita APA (7.ª edición)

Editorial Ejemplode. (2026, 16 de julio). 10 ejemplos de Distribución binomial. 10ejemplos. https://10ejemplos.com/ciencias/matematicas/distribucion-binominal/

Adapta esta referencia a las indicaciones de tu centro o profesor.

Responsable editorial

Editorial Ejemplode

Actualización

16 de julio de 2026

Publicado el 29 de noviembre de 2012.

Criterios de revisión

Revisamos la claridad, la corrección y la utilidad de los ejemplos.

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