Distribuciones Estadisticas
Enviado por dorothy10 • 1 de Marzo de 2015 • 575 Palabras (3 Páginas) • 205 Visitas
3.1.1 Variables aleatorias
En cualquier experimento aleatorio tenemos resultados cualitativos o
cuantitativos. Con el objeto de facilitar el estudio matemático, a cada uno de estos
resultados le hacemos corresponder un número real.
Por ejemplo, el resultado de tomar un español al azar y medir su estatura es un
número; el resultado de tomar una familia al azar y anotar el número de hijos es un
número; el resultado de aplicar un tratamiento a un enfermo y observar si se cura o no,
es un dato cualitativo, que puede convertirse en cuantitativo asignando un "1" al
enfermo que se cura y un "0" al enfermo que no se cura.
En realidad lo que estamos haciendo es asignar a cada suceso del espacio muestral
un número, pero esta asignación no tiene por qué ser única.
Pongamos un ejemplo: lanzamos dos dados al aire y a cada suceso elemental le
podemos asignar la suma, el producto, etc., de los números que aparecen en las caras
superiores.
Al igual que los resultados de un fenómeno aleatorio no son predecibles, los
resultados de una variable aleatoria tampoco lo son, pero podemos calcular la
probabilidad de que ocurra un determinado suceso.
A veces puede ocurrir que los valores que toma la variable aleatoria son los
mismos, pero no ocurre lo mismo con las probabilidades. Pongamos un ejemplo.
Se dispone de dos fármacos A y B distintos para curar una misma enfermedad; los
resultados de la variable aleatoria solamente pueden ser 1 ó 0 y uno de ellos puede
curar el 20% de los casos y el otro el 70%.
Para tener identificada una variable aleatoria no basta con indicar los valores que
pueda tomar, hay que indicar también sus probabilidades.
Una variable aleatoria X es toda función que toma diversos valores
numéricos (dependientes del resultado de un fenómeno aleatorio) con
distintas probabilidades.
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Cuando la variable aleatoria toma un número finito o infinito numerable* de
valores, diremos que es una "variable aleatoria discreta".
Veamos ejemplos:
En el caso del lanzamiento de un dado perfecto, la variable aleatoria X= "número
que sale en la cara superior" puede tomar los valores X={1, 2, 3, 4, 5, 6} con
probabilidades P(X)={1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6}.
Si consideramos la variable aleatoria X= "número de varones en una familia de
dos hijos", X={0, 1, 2} y P(X)={1/4, 1/2, 1/4}.
(Observar el espacio muestral del experimento aleatorio).
En general diremos, que una variable aleatoria discreta estará identificada si
conocemos sus posibles valores X = {x1,x2 , ...,xn} y sus respectivas
probabilidades P(X = xi ) = Pi
Observemos que la suma de
...