Distribuciones Discretas de Probabilidad

¿Qué es una distribución?

Lista de todos los resultados de un experimento y la probabilidad asociada a cada uno de ellos.

Los posibles resultados de un experimento y la probabilidad de que cada uno se presente.

Donde nos muestra:

Características

La probabilidad de un resultado en particular se encuentra entre 0 y 1, inclusive.

Los resultados son eventos mutuamente excluyentes.

La lista es exhaustiva.

La suma de las probabilidades de los diversos eventos es igual a 1.

Por lo tanto:

Ejemplo:

Variables Aleatorias

Media, Varianza y Desviación estándar

Capítulo 6-Distribuciones Discretas de la Probabilidad

¿Qué es?

Cantidad que resulta de un experimento que, por azar, puede adoptar diferentes valores.

Ejemplo:

Una variable aleatoria puede ser:

Discreta

Continua

Una variable aleatoria que solo adopta valores claramente separados.

Una variable aleatoria discreta adopta solo cierto número de valores separados.

Una variable aleatoria discreta asume valores fraccionarios o decimales.

De esta manera:

El Banco de las Carolinas cuenta el número de tarjetas de crédito pertenecientes a un grupo de clientes.

Una variable aleatoria puede ser continua.

Mide algo.

Cuando está:

Posible suponer una infinidad de valores, con ciertas limitaciones.

Ejemplo

Los tiempos de los vuelos comerciales.

De esta manera indagamos en:

Media

Varianza y Desviación Estándar

La media constituye un valor típico para representar la posición central de una distribución de probabilidad.

Es el valor promedio de la variable aleatoria.

Valor esperado

Promedio ponderado en el que los posibles valores de una variable aleatoria se ponderan con sus correspondientes probabilidades de ocurrir.

Teniendo las siguientes:

Que le interesa el número de caras que aparecen en tres lanzamientos de una moneda.

Donde suponemos:

¿Cuál es la distribución de probabilidad del número de caras?

Cuestionamiento:

Hay 8 resultados posibles.

Donde

Ejemplificaremos 4 de ellos.

Resultado posible

Lanzamiento de la moneda

Número de caras

Segundo

Primero

Tercero

Cruz

1

2

Cruz

Cruz

3

Cruz

4

Cruz

Cruz

Cara

Cara

Donde tenemos:

Cruz

Cara

Cruz

Cara

0

1

1

2

Lista de resultados

Distribución de la probabilidad

Los eventos relativos a cero, una, dos y tres caras en tres lanzamientos de una moneda.

Donde

A partir del listado de resultados.

Número de caras

Probabilidad del resultado.

Tabla de distribuciones

x

P(x)

0

1

2

1/8=0.125

3/8=0.375

3/8=0.375

3

1/8=0.125

Total = 8/8 = 1000

En este experimento nos interesa la posibilidad de que salga una cara en tres lanzamientos.

A partir de un:

Dado el ejemplo anterior:

La variable aleatoria es el número de caras.

Donde

La probabilidad del evento que
tiene una variable aleatoria igual a 1.

De esta manera:

¿Qué es?

Ejemplo:

Por consiguiente:

El número de tarjetas es la variable aleatoria.

Donde:

image

Estos deben estar separados por cierta distancia.

Donde:

Las calificaciones de los jueces por destreza técnica y formas artísticas en una competencia de patinaje artístico.

Ejemplo:

image

image

Calificaciones

7.5

8.9

9.7

Son discretos

Una distancia entre las calificaciones.

Pues tiene:

De esta manera:

Donde es:

La presión medida en libras por pulgada cuadrada de un nuevo neumático.

La variable aleatoria es la presión de la llanta.

La variable aleatoria es el tiempo medido en horas.

Donde:

Donde:

image

image

Las distribuciones continuas son el resultado de algún tipo de medición.

De esta manera:

Como:

El peso de cada estudiante de un curso.

La duración de cada canción de álbum.

La edad en años de empleados en una empresa.

Donde:

De esta manera:

También denominado:

Que por consiguiente es:

Fórmula

image

Representada a través de una:

Donde es calculada de la siguiente manera:

La media constituye no describe el grado de dispersión en una distribución.

A partir de que:

La varianza sí lo hace.

De esta manera:

Fórmula

A partir de una

image

Se podrá calcular de la siguiente manera:

Pasos para su cálculo

Son los siguinetes:

1

2

3

La media se resta de cada valor de la variable aleatoria y la diferencia se eleva al cuadrado.

Cada diferencia al cuadrado se multiplica por su probabilidad.

Se suman los productos resultantes para obtener la varianza.

Se tiene:

De esta manera:

Realizado por: Nicole Sheyla Rocha Escalera.