En cuanto a la primera pregunta:
Este es el tipo de situación en la que se daría una distribución binomial: si hay $p$ probabilidad de que ocurra uno de los siguientes sucesos $r$ veces en una secuencia, hay que tener en cuenta el número de secuencias en las que también se produce ese suceso.
Por ejemplo, digamos que tiro una moneda al aire $5$ veces: cuántas veces aparece cabezas $2$ ¿tiempos? Bueno, primero, ¿cuántas secuencias de $5$ volteretas tienen $2$ ¿Aparecen cabezas? Así es. $\binom 5 2$ . A partir de ahí, la probabilidad de $2$ éxitos es la probabilidad $p$ de voltear cabezas, al poder de $2$ veces la probabilidad $1-p$ de voltear la cruz, al poder de $5-2=3$ .
Más concretamente, la probabilidad viene dada por
$$P(\text{2 heads in 5 flips}) = \binom 5 2 p^2(1-p)^3$$
Tenga en cuenta que no he dicho explícitamente $p=1/2$ por una razón, que tal vez no estoy lanzando una moneda justa. Mi motivación para hacer esto es porque no quiero que se te crucen algunos cables en la cabeza con la forma en que se realiza el cálculo, por lo que quiero reiterar - mi moneda no es necesariamente justa en este escenario.
Vale, digamos que quiero como máximo $2$ cabezas. Podemos simplemente generalizar lo anterior: encontrar la probabilidad de $0,1,$ y $2$ cabezas; es decir
$$\begin{align} P(\text{at most 2 heads}) &= P(\text{0 heads}) + P(\text{1 heads}) + P(\text{2 heads})\\ &= \binom 5 0 p^0(1-p)^5 + \binom 5 1 p^1(1-p)^4 + \binom 5 2 p^2(1-p)^3\\ &= \sum_{k=0}^2 \binom 5 k p^k(1-p)^{5-k} \end{align}$$
En general: supongamos que tenemos una secuencia de $n$ ensayos, todos independientes entre sí. Definimos el resultado de cada uno de ellos como un éxito o un fracaso, con probabilidades $p$ y $1-p$ respectivamente. Entonces la distribución binomial dice que la probabilidad de $r$ éxitos (donde $r$ es un número entero comprendido entre $0$ a $n$ ) viene dada por
$$P(r \; \text{successes}) = \binom n r p^r (1-p)^{n-r}$$
Si queremos "como máximo" un cierto número de aciertos, como mínimo, o lo que sea, simplemente sumamos lo anterior repetidamente, utilizando lo que sea $r$ son los más aplicables.
En tu escenario, OP, $n=5, p=1/30.$ En la primera pregunta, queremos $r\geq 2$ (así que suma sobre $r=2,3,4,5$ ).
Si quieres profundizar en este tema, Khan Academy es probablemente un buen recurso para empezar. Aquí tiene un enlace.
En mi opinión, la segunda cuestión es más benigna que el problema anterior de la distribución binomial. Consideremos el planteamiento complementario: ¿cuál es la probabilidad de que no ¿repetición? Los hay $30(29)(28)(27)(26)$ formas de elegir a los alumnos para evitar repeticiones; divídalo por el número total de posibles selecciones de alumnos, $30^5$ y eso te da la probabilidad de no tener un alumno repetidor. Por tanto, la probabilidad de que repita es $1$ menos eso.
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¿Debemos suponer que en cada clase se elige a un alumno uniformemente al azar?