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DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
Un experimento aleatorio se puede llevar a cabo para tomar distintas
decisiones . Sin embargo, aunque el propósito sea distinto cuando se realiza,
este no cambia su comportamiento por el simple hecho de que los propósitos
cambien.
El medio por el cual expresamos lo que nos interesa al realizar un experimento
aleatorio es el de variable aleatoria
Una variable aleatoria se aquella que asume valores de acuerdo con los
resultados de un experimento aleatorio.
Si queremos ser más formales con la definición de variable aleatoria,
podemos decir :
Una variable aleatoria es una función de valor real que tiene como dominio el
espacio muestral asociado a un experimento aleatorio.
Las variables aleatorias generalmente son designadas por las letras X, Y, Z.
Veamos los siguientes ejemplos:
Se lanza una moneda cuatro veces. El espacio muestral correspondiente es
Si nos interesa el número de caras que se obtienen, entonces definimos la
variable X = número de caras en los cuatro lanzamientos, los resultados son:
X = 0 que se identifica con
X = 1 que se identifica con
X = 2 que se identifica con
X = 3 que se identifica con
X = 4 que se identifica con
Si designamos
A = Se obtienen 4 sellos
B = Se obtiene una cara
C = Se obtiene dos caras
D = Se obtiene tres caras
E = Se obtiene cuatro caras
Se obtiene
Estos resultados se resumen en la siguiente tabla que llamaremos
DUSTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
Obsérvese que
En general, para cualquier distribución de probabilidad discreta debe darse que
la suma de las probabilidades de todos los valores que pueda asumir la
variable debe ser igual a uno (1)
X 0 1 2 3 4
1/16 1/4 3/8 1/4 1/16
Otro ejemplo:
Se lanzan dos dados una vez y definimos la variable X = Suma de puntos de las
dos caras. Hallemos la distribución de probabilidad de esta variable.
Cuando se lanzan dos dados hay 36 resultados posibles y las distintas sumas de
puntos son:
2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12
con las probabilidades respectivas:
1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 2, 1
Por tanto, la distribución de probabilidad de esta variable es
X 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36 5/36 4/36 3/36 2/36 1/36
Ahora tienen significado expresiones como
Que significa que el resultado de la suma es menor o igual a 5 y
Note que
VARIABLE ALEATORIA DISCRETA
Los resultados de un experimento aleatorio se pueden dar en forma discreta o
en forma continua.
Una variable aleatoria discreta X es aquella que solo puede tomar algunos
valores entre dos números dados.
X = Número de puntos que muestra la cara superior de un dado después de su
lanzamiento
Y= Edades en años de los empleados de una empresa.
La distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta es una tabla,
gráfica, fórmula o cualquier otro medio que se use para especificar todos los
valores posibles de la variable, junto a sus respectivas probabilidades.
Cuando en el ejemplo anterior se calculó se utilizó un procedimiento
que conduce a un concepto de suma importancia como es el concepto de
función de distribución acumulada o acumulativa que se denota y se define
como
VARIABLE ALEATORIA CONTINUA
Una variable aleatoria continua es aquella que puede tomar cualquier valor
entre dos números prefijados.
Ejemplo:
Suponga una circunferencia de longitud 1 a la que se la han hecho 10
divisiones consecutivas a igual distancia denotadas 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.54, 0.6,
0.7, 0.8, 0.9, (0.0 coincide con 1)
En el centro de la circunferencia se coloca una aguja equilibrada que se hace
girar en igual sentido a como lo hacen las manecillas del reloj.
Como la aguja puede detenerse en cualquier posición, considere X la variable
aleatoria que representa al número correspondiente a esa posición, luego el
valor de X es un número entre 0 y 1.
Cualquier posición de la aguja puede expresarse mediante esta variable,
entonces un evento puede ser:
Como para asignar la probabilidad a los distintos eventos no se pueden
realizar conteos , se utiliza un modelo denominado de distribución uniforme
que se define así:
En caso de que se trate de una probabilidad del tipo se le asigna el
valor de cero.
Los valores de probabilidad asociados a eventos que tienen que ver con
variables aleatorias continuas se determinan evaluando la integral definida de
una cierta función llamada función de densidad continua. Esta función de
densidad se dice que es la distribución de probabilidad de X y debe cumplir
las siguientes propiedades:
1)
2) El área total bajo la curva debe ser igual a 1
3) = Área bajo la curva entre a y b siempre y cuando a y b
queden dentro del dominio de la variable
La función de densidad asociada a una variable que está caracterizada
porque la probabilidad está dada por la longitud del intervalo se le llama
distribución rectangular en el intervalo (a , b)
Como el área total sobre la curva es el área del rectángulo de la base b-a y
altura se tiene que , luego,
La función de distribución acumulativa queda definida y denotada como

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  • 1. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD Un experimento aleatorio se puede llevar a cabo para tomar distintas decisiones . Sin embargo, aunque el propósito sea distinto cuando se realiza, este no cambia su comportamiento por el simple hecho de que los propósitos cambien. El medio por el cual expresamos lo que nos interesa al realizar un experimento aleatorio es el de variable aleatoria Una variable aleatoria se aquella que asume valores de acuerdo con los resultados de un experimento aleatorio. Si queremos ser más formales con la definición de variable aleatoria, podemos decir : Una variable aleatoria es una función de valor real que tiene como dominio el espacio muestral asociado a un experimento aleatorio. Las variables aleatorias generalmente son designadas por las letras X, Y, Z.
  • 2. Veamos los siguientes ejemplos: Se lanza una moneda cuatro veces. El espacio muestral correspondiente es Si nos interesa el número de caras que se obtienen, entonces definimos la variable X = número de caras en los cuatro lanzamientos, los resultados son: X = 0 que se identifica con X = 1 que se identifica con X = 2 que se identifica con X = 3 que se identifica con X = 4 que se identifica con
  • 3. Si designamos A = Se obtienen 4 sellos B = Se obtiene una cara C = Se obtiene dos caras D = Se obtiene tres caras E = Se obtiene cuatro caras Se obtiene
  • 4. Estos resultados se resumen en la siguiente tabla que llamaremos DUSTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD Obsérvese que En general, para cualquier distribución de probabilidad discreta debe darse que la suma de las probabilidades de todos los valores que pueda asumir la variable debe ser igual a uno (1) X 0 1 2 3 4 1/16 1/4 3/8 1/4 1/16
  • 5. Otro ejemplo: Se lanzan dos dados una vez y definimos la variable X = Suma de puntos de las dos caras. Hallemos la distribución de probabilidad de esta variable. Cuando se lanzan dos dados hay 36 resultados posibles y las distintas sumas de puntos son: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 con las probabilidades respectivas: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 2, 1 Por tanto, la distribución de probabilidad de esta variable es X 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36 5/36 4/36 3/36 2/36 1/36
  • 6. Ahora tienen significado expresiones como Que significa que el resultado de la suma es menor o igual a 5 y Note que
  • 7. VARIABLE ALEATORIA DISCRETA Los resultados de un experimento aleatorio se pueden dar en forma discreta o en forma continua. Una variable aleatoria discreta X es aquella que solo puede tomar algunos valores entre dos números dados. X = Número de puntos que muestra la cara superior de un dado después de su lanzamiento Y= Edades en años de los empleados de una empresa. La distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta es una tabla, gráfica, fórmula o cualquier otro medio que se use para especificar todos los valores posibles de la variable, junto a sus respectivas probabilidades. Cuando en el ejemplo anterior se calculó se utilizó un procedimiento que conduce a un concepto de suma importancia como es el concepto de función de distribución acumulada o acumulativa que se denota y se define como
  • 8. VARIABLE ALEATORIA CONTINUA Una variable aleatoria continua es aquella que puede tomar cualquier valor entre dos números prefijados. Ejemplo: Suponga una circunferencia de longitud 1 a la que se la han hecho 10 divisiones consecutivas a igual distancia denotadas 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.54, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, (0.0 coincide con 1) En el centro de la circunferencia se coloca una aguja equilibrada que se hace girar en igual sentido a como lo hacen las manecillas del reloj. Como la aguja puede detenerse en cualquier posición, considere X la variable aleatoria que representa al número correspondiente a esa posición, luego el valor de X es un número entre 0 y 1.
  • 9. Cualquier posición de la aguja puede expresarse mediante esta variable, entonces un evento puede ser: Como para asignar la probabilidad a los distintos eventos no se pueden realizar conteos , se utiliza un modelo denominado de distribución uniforme que se define así: En caso de que se trate de una probabilidad del tipo se le asigna el valor de cero.
  • 10. Los valores de probabilidad asociados a eventos que tienen que ver con variables aleatorias continuas se determinan evaluando la integral definida de una cierta función llamada función de densidad continua. Esta función de densidad se dice que es la distribución de probabilidad de X y debe cumplir las siguientes propiedades: 1) 2) El área total bajo la curva debe ser igual a 1 3) = Área bajo la curva entre a y b siempre y cuando a y b queden dentro del dominio de la variable La función de densidad asociada a una variable que está caracterizada porque la probabilidad está dada por la longitud del intervalo se le llama distribución rectangular en el intervalo (a , b)
  • 11. Como el área total sobre la curva es el área del rectángulo de la base b-a y altura se tiene que , luego, La función de distribución acumulativa queda definida y denotada como