SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 19
Descargar para leer sin conexión
Prof.: Maria E. Briceño
Variable Aleatoria:
Se denomina variable aleatoria (o estocástica) a la función que adjudica eventos posibles
a números reales (cifras), cuyos valores se miden en experimentos de tipo aleatorio.
Estos valores posibles representan los resultados de experimentos que todavía no se
llevaron a cabo o cantidades inciertas.
VariablesAleatoriaDiscreta:
Una variable aleatoria es discreta si los números a los que da lugar
son números enteros. La forma de calcular las probabilidades de una
variable discreta es a través de la función de probabilidad.
VariableAleatoria Continua:
Una variable es continua en caso de que los números a los que dé lugar no sean números
enteros. Es decir, tengan decimales. La probabilidad de que se dé un suceso determinado
correspondiente a una variable aleatoria continua viene establecida por la función de
densidad.
-Función de distribución de probabilidad:
La distribución de probabilidad es un modelo teórico que describe la forma en que
varían los resultados de un experimento aleatorio, es decir, nos da todas las
probabilidades de todos los posibles resultados que podrían obtenerse cuando se realiza
un experimento aleatorio. Se clasifican como discretas o continuas.
En la distribución de probabilidad discreta está permitido tomar solo un número
limitado de valores. En la continua, llamada función de densidad y función de
distribución.
La función de distribución describe el comportamiento probabilístico de una variable
aleatoria x asociada a un experimento aleatorio y se representa como: f(x) y es la
Probabilidad de que X tome un valor x, es decir, P(X=x)
Función aculada F(x)
La función de distribución acumulada asociada a una variable aleatoria real: X (mayúscula) sujeta a
cierta ley de distribución de probabilidad, es una función matemática de la variable real: x(minúscula);
que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual que x. Intuitivamente, asumiendo la
función f como la ley de distribución de probabilidad, la FDA sería la probabilidad de que la variable
aleatoria “ X ” , tome valores menores o iguales a “x”, es decir, P(X ≤ x )
Representación grafica de la distribución de probabilidad : para variable aleatoria discreta
y variable aleatoria continua
f(X=x) = P(X=x)
F(X ≤ x) = P(X ≤ x)
f(X)
Valor Esperado, Varianza y Desviación de una Variable
Aleatoria Discreta:
• Valor Esperado: La media «µ» o valor esperado «E(X)» es un promedio ponderado
de los valores que asume la variable aleatoria cuando los pesos son las
probabilidades. Es una medida de tendencia central. Cuando se trabaja con una
variable aleatoria discreta, la media o valor esperado se calcula mediante
la siguiente formula:
‚ P(X=x)= f(X=x)
La media µ de una variable aleatoria discreta X se encuentra al multiplicar cada posible
valor de X por su propia probabilidad y luego sumar todos los productos.
Varianza: La varianza, o V(X), es un promedio ponderado de las desviaciones al cuadrado
de una variable aleatoria de su media. La varianza o V(X) se
calcula con la siguiente formula:
Se debe recordar que la varianza es una medida de variabilidad o dispersión y se mide en las
mismas unidades que en variable aleatoria original.
• :Desviación estándar
La desviación estándar σ es la raíz cuadrada positiva de la varianza y mide en cuanto se
aleja o se acerca los valores de la variable al valor promedio calculado « µ » .
σ = √
Ejercicios:
Se lanza un par de dados. Se define la variable aleatoria {X} como la suma de las puntuaciones
obtenidas. Hallar la función de probabilidad, la esperanza matemática y la varianza
Se lanza un par de dados. Se define la variable aleatoria como la suma de las puntuaciones obtenidas. Hallar la función de probabilidad, la esperanza matemática y la varianza
X P(X=x) F(X ≤ x) X.P(X)
2 1/36 1/36 2/36
3 2/36 3/36 6/36
4 3/36 6/36 12/36
5 4/36 10/36 20/36
6 5/36 15/36 30/36
7 6/36 21/36 42/36
8 5/36 26/36 40/36
x2 . P(X)
4/36
18/36
48/36
100/36
180/36
294/36
320/36
X P(X=x) F(X ≤ x) X.P(X) x2 . P(X)
9 4/36 30/36 36/36 324/36
10 3/36 33/36 30/36 300/36
11 2/36 35/36 22/36 242/36
12 1/36 36/36 12/36 144/36
∑252/36 ∑54.83
µ = 7
= 54.83‐‐(7̂ ^ 2)
=5.83
=√5.83
= 2.415
µ=E(x)
Continuación
P(X ≤ 6 ) = 15/36
P(X ≥ 10) = 6/36
P( 9 < X ≤ 12) =6/36
2) Sea X una variable aleatoria discreta cuya función de probabilidad es::
X P(X=x) F( X ≤ x) X.P(X) x2 . P(X)
0 0.1 0-1 0 0
1 0.2 0.3 0.2 0.2
2 0.1 0.4 0.2 0.4
3 0.4 0.8 3.6
445 0.1 1
2.5
4
5
0.1
0.1
0.9
1.0
1.6
2.5 8.3
2.5
= 8.3 –(2.5 )^2
=2.05
= 1.432
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 1 2 3 4 5 6
f(x)
probabilidad
Variable X (discreta)
DIAGRAMA DE FRECUENCIA
3)Se lanza 3 monedas juntas, sea X la variable aleatoria que indica el numero de caras obtenidas .
Hallar :
a) Función de probabilidad y su acumulada
b) La esperanza, varianza y desviación
c) P(X sea como mínimo 2 ),
d) P(X sea como maximo1)
Solución : C
C
S
=
X P(X=x) F( X ≤ x) X.P(X) x2 .P(X)
0 1/8 1/8 0 0
1 3/8 4/8 3/8 3/8
2
3
3/8
1/8
7/8
8/8
6/8
3/8
12/8
9/8
= 1
=12/8 =24/8
1.5
= 3 −(1.5)
= √ 0.75
= 0.866
c) P(X sea como mínimo 2 )=P(X≥2)= 4/8=0.5
d) P(X sea como maximo1) = P(X≤1)= F( 1) = 0.5
a)
b)
X 0 1 2 3 4
f(x) 0.3 0.25 0.25 0.1 0.1
EJERCICIOS
1) Una variable aleatoria discreta X toma todos los valores enteros entre 0 y 4 con la siguiente
función:
Se pide:
a) Completar la tabla y calcular la función acumulada (F(X))
b) Su esperanza, varianza y desviación
c) Representar los datos en un diagrama de frecuencias
2) Se lanzan dos dados juntos y sea X la variable aleatoria que representa el producto de las
caras de los dados, elaborar la tabla de distribución de probabilidad y determinar: a) La función
de probabilidad f(x) y su acumulada (F(X)), b) Su esperanza, varianza y desviación, c)
Representar los datos en un diagrama de frecuencias, d) ¿Cuál es la probabilidad de que X sea
como máximo 8?, e) ¿Cuál es la probabilidad de que X sea como mínimo 4?
3) En una región se cobra a los visitantes de los parques naturales, estimando que la variable
aleatoria número de personas que visitan el parque en coche sigue la siguiente distribución:
X 1 2 3 4 5
P(X =x ) 0,15 0,2 0,35 0,2 0,1
a) Hallar el número medio de visitantes por vehículos
b) Hallar cuánto debe pagar cada visitante para que la ganancia por coche sea 2 euros
c) Representar los datos en un diagrama de frecuencia aculada
d) Determinar P(X≥2).
4) Se lanza un par de dados. Se define la variable aleatoria {X} como el producto de las
puntuaciones obtenidas. Hallar (de acuerdo al espacio muestral),a)La función de
probabilidad, b) La esperanza matemática y c)La varianza
5)En un recipiente hay 5 marcadores rojos, 4 marcadores verdes y 3 marcadores negros . Si se
selecciona al azar dos marcadores (sin reemplazo) y la variable aleatoria X es el numero de
marcadores rojos extraídos, determine :
a) Función de probabilidad y su acumulada
b) La esperanza, varianza y desviación
c) P(X sea como mínimo 2 ),
d) P(X sea como maximo1)
e)Que como mínimo hayan 2 marcadores rojos en los seleccionados

Más contenido relacionado

Similar a Variable Aleatoria

Diapositivas probabilidades
Diapositivas probabilidadesDiapositivas probabilidades
Diapositivas probabilidadesEliasGoncalves4
 
Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad
Variables Aleatorias y Distribuciones de ProbabilidadVariables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad
Variables Aleatorias y Distribuciones de ProbabilidadJuliho Castillo
 
Distribución de Probabilidades Discretas (1).pdf
Distribución de Probabilidades Discretas (1).pdfDistribución de Probabilidades Discretas (1).pdf
Distribución de Probabilidades Discretas (1).pdfHerreraRoger
 
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upgPresentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upgEdgar López
 
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upgPresentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upgEdgar López
 
Tema 6. variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
Tema 6. variables aleatorias y distribuciones de probabilidadTema 6. variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
Tema 6. variables aleatorias y distribuciones de probabilidadAna Lopez
 
Presentacion diapostvas 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas 2da parte inferencia estad upgPresentacion diapostvas 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas 2da parte inferencia estad upgEdgar López
 
Tr bases 3
Tr bases 3Tr bases 3
Tr bases 304921
 
Repaso estadistica y probabilidades
Repaso estadistica y probabilidadesRepaso estadistica y probabilidades
Repaso estadistica y probabilidadesricardohurtadolopez
 
Documento 05 variable_aleatoria
Documento 05 variable_aleatoriaDocumento 05 variable_aleatoria
Documento 05 variable_aleatoriaLuis Tapia Nuñez
 

Similar a Variable Aleatoria (20)

Diapositivas probabilidades
Diapositivas probabilidadesDiapositivas probabilidades
Diapositivas probabilidades
 
PROBABILIDAD IV
PROBABILIDAD IVPROBABILIDAD IV
PROBABILIDAD IV
 
Variables aleatorias discretas
Variables aleatorias discretasVariables aleatorias discretas
Variables aleatorias discretas
 
Clase 9 Variables aleatorias.pdf
Clase 9 Variables aleatorias.pdfClase 9 Variables aleatorias.pdf
Clase 9 Variables aleatorias.pdf
 
Estadistica Aplicada
Estadistica AplicadaEstadistica Aplicada
Estadistica Aplicada
 
Variable aleatoria
Variable aleatoriaVariable aleatoria
Variable aleatoria
 
Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad
Variables Aleatorias y Distribuciones de ProbabilidadVariables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad
Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad
 
4 varible aleatoriadiscreta (1)
4 varible aleatoriadiscreta (1)4 varible aleatoriadiscreta (1)
4 varible aleatoriadiscreta (1)
 
Distribución de Probabilidades Discretas (1).pdf
Distribución de Probabilidades Discretas (1).pdfDistribución de Probabilidades Discretas (1).pdf
Distribución de Probabilidades Discretas (1).pdf
 
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upgPresentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
 
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upgPresentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas7 2da parte inferencia estad upg
 
Clase 9 (2).pptx
Clase 9 (2).pptxClase 9 (2).pptx
Clase 9 (2).pptx
 
18032020_641am_5e7216dd3337f.pptx
18032020_641am_5e7216dd3337f.pptx18032020_641am_5e7216dd3337f.pptx
18032020_641am_5e7216dd3337f.pptx
 
VARIABLE ALEATORIA.pptx
VARIABLE ALEATORIA.pptxVARIABLE ALEATORIA.pptx
VARIABLE ALEATORIA.pptx
 
Tema 6. variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
Tema 6. variables aleatorias y distribuciones de probabilidadTema 6. variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
Tema 6. variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
 
Presentacion diapostvas 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas 2da parte inferencia estad upgPresentacion diapostvas 2da parte inferencia estad upg
Presentacion diapostvas 2da parte inferencia estad upg
 
Tr bases 3
Tr bases 3Tr bases 3
Tr bases 3
 
Repaso estadistica y probabilidades
Repaso estadistica y probabilidadesRepaso estadistica y probabilidades
Repaso estadistica y probabilidades
 
D1 repaso estadistica
D1 repaso estadisticaD1 repaso estadistica
D1 repaso estadistica
 
Documento 05 variable_aleatoria
Documento 05 variable_aleatoriaDocumento 05 variable_aleatoria
Documento 05 variable_aleatoria
 

Último

osciloscopios Mediciones Electricas ingenieria.pdf
osciloscopios Mediciones Electricas ingenieria.pdfosciloscopios Mediciones Electricas ingenieria.pdf
osciloscopios Mediciones Electricas ingenieria.pdfIvanRetambay
 
TERMODINAMICA YUNUS SEPTIMA EDICION, ESPAÑOL
TERMODINAMICA YUNUS SEPTIMA EDICION, ESPAÑOLTERMODINAMICA YUNUS SEPTIMA EDICION, ESPAÑOL
TERMODINAMICA YUNUS SEPTIMA EDICION, ESPAÑOLdanilojaviersantiago
 
LA APLICACIÓN DE LAS PROPIEDADES TEXTUALES A LOS TEXTOS.pdf
LA APLICACIÓN DE LAS PROPIEDADES TEXTUALES A LOS TEXTOS.pdfLA APLICACIÓN DE LAS PROPIEDADES TEXTUALES A LOS TEXTOS.pdf
LA APLICACIÓN DE LAS PROPIEDADES TEXTUALES A LOS TEXTOS.pdfbcondort
 
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptxCLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptxbingoscarlet
 
TEXTURA Y DETERMINACION DE ROCAS SEDIMENTARIAS
TEXTURA Y DETERMINACION DE ROCAS SEDIMENTARIASTEXTURA Y DETERMINACION DE ROCAS SEDIMENTARIAS
TEXTURA Y DETERMINACION DE ROCAS SEDIMENTARIASfranzEmersonMAMANIOC
 
hitos del desarrollo psicomotor en niños.docx
hitos del desarrollo psicomotor en niños.docxhitos del desarrollo psicomotor en niños.docx
hitos del desarrollo psicomotor en niños.docxMarcelaArancibiaRojo
 
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.pptaCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.pptCRISTOFERSERGIOCANAL
 
Mapas y cartas topográficas y de suelos.pptx
Mapas y cartas topográficas y de suelos.pptxMapas y cartas topográficas y de suelos.pptx
Mapas y cartas topográficas y de suelos.pptxMONICADELROCIOMUNZON1
 
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integralFalla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integralsantirangelcor
 
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdfManual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdfedsonzav8
 
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...Dr. Edwin Hernandez
 
PPT ELABORARACION DE ADOBES 2023 (1).pdf
PPT ELABORARACION DE ADOBES 2023 (1).pdfPPT ELABORARACION DE ADOBES 2023 (1).pdf
PPT ELABORARACION DE ADOBES 2023 (1).pdfalexquispenieto2
 
Tinciones simples en el laboratorio de microbiología
Tinciones simples en el laboratorio de microbiologíaTinciones simples en el laboratorio de microbiología
Tinciones simples en el laboratorio de microbiologíaAlexanderimanolLencr
 
Controladores Lógicos Programables Usos y Ventajas
Controladores Lógicos Programables Usos y VentajasControladores Lógicos Programables Usos y Ventajas
Controladores Lógicos Programables Usos y Ventajasjuanprv
 
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptxProcesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptxJuanPablo452634
 
Reporte de Exportaciones de Fibra de alpaca
Reporte de Exportaciones de Fibra de alpacaReporte de Exportaciones de Fibra de alpaca
Reporte de Exportaciones de Fibra de alpacajeremiasnifla
 
clases de porcinos generales de porcinos
clases de porcinos generales de porcinosclases de porcinos generales de porcinos
clases de porcinos generales de porcinosDayanaCarolinaAP
 
PERFORACIÓN Y VOLADURA EN MINERÍA APLICADO
PERFORACIÓN Y VOLADURA EN MINERÍA APLICADOPERFORACIÓN Y VOLADURA EN MINERÍA APLICADO
PERFORACIÓN Y VOLADURA EN MINERÍA APLICADOFritz Rebaza Latoche
 
Obras paralizadas en el sector construcción
Obras paralizadas en el sector construcciónObras paralizadas en el sector construcción
Obras paralizadas en el sector construcciónXimenaFallaLecca1
 
CHARLA DE INDUCCIÓN SEGURIDAD Y SALUD OCUPACIONAL
CHARLA DE INDUCCIÓN SEGURIDAD Y SALUD OCUPACIONALCHARLA DE INDUCCIÓN SEGURIDAD Y SALUD OCUPACIONAL
CHARLA DE INDUCCIÓN SEGURIDAD Y SALUD OCUPACIONALKATHIAMILAGRITOSSANC
 

Último (20)

osciloscopios Mediciones Electricas ingenieria.pdf
osciloscopios Mediciones Electricas ingenieria.pdfosciloscopios Mediciones Electricas ingenieria.pdf
osciloscopios Mediciones Electricas ingenieria.pdf
 
TERMODINAMICA YUNUS SEPTIMA EDICION, ESPAÑOL
TERMODINAMICA YUNUS SEPTIMA EDICION, ESPAÑOLTERMODINAMICA YUNUS SEPTIMA EDICION, ESPAÑOL
TERMODINAMICA YUNUS SEPTIMA EDICION, ESPAÑOL
 
LA APLICACIÓN DE LAS PROPIEDADES TEXTUALES A LOS TEXTOS.pdf
LA APLICACIÓN DE LAS PROPIEDADES TEXTUALES A LOS TEXTOS.pdfLA APLICACIÓN DE LAS PROPIEDADES TEXTUALES A LOS TEXTOS.pdf
LA APLICACIÓN DE LAS PROPIEDADES TEXTUALES A LOS TEXTOS.pdf
 
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptxCLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
 
TEXTURA Y DETERMINACION DE ROCAS SEDIMENTARIAS
TEXTURA Y DETERMINACION DE ROCAS SEDIMENTARIASTEXTURA Y DETERMINACION DE ROCAS SEDIMENTARIAS
TEXTURA Y DETERMINACION DE ROCAS SEDIMENTARIAS
 
hitos del desarrollo psicomotor en niños.docx
hitos del desarrollo psicomotor en niños.docxhitos del desarrollo psicomotor en niños.docx
hitos del desarrollo psicomotor en niños.docx
 
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.pptaCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
 
Mapas y cartas topográficas y de suelos.pptx
Mapas y cartas topográficas y de suelos.pptxMapas y cartas topográficas y de suelos.pptx
Mapas y cartas topográficas y de suelos.pptx
 
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integralFalla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
 
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdfManual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
 
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...
Propuesta para la creación de un Centro de Innovación para la Refundación ...
 
PPT ELABORARACION DE ADOBES 2023 (1).pdf
PPT ELABORARACION DE ADOBES 2023 (1).pdfPPT ELABORARACION DE ADOBES 2023 (1).pdf
PPT ELABORARACION DE ADOBES 2023 (1).pdf
 
Tinciones simples en el laboratorio de microbiología
Tinciones simples en el laboratorio de microbiologíaTinciones simples en el laboratorio de microbiología
Tinciones simples en el laboratorio de microbiología
 
Controladores Lógicos Programables Usos y Ventajas
Controladores Lógicos Programables Usos y VentajasControladores Lógicos Programables Usos y Ventajas
Controladores Lógicos Programables Usos y Ventajas
 
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptxProcesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
 
Reporte de Exportaciones de Fibra de alpaca
Reporte de Exportaciones de Fibra de alpacaReporte de Exportaciones de Fibra de alpaca
Reporte de Exportaciones de Fibra de alpaca
 
clases de porcinos generales de porcinos
clases de porcinos generales de porcinosclases de porcinos generales de porcinos
clases de porcinos generales de porcinos
 
PERFORACIÓN Y VOLADURA EN MINERÍA APLICADO
PERFORACIÓN Y VOLADURA EN MINERÍA APLICADOPERFORACIÓN Y VOLADURA EN MINERÍA APLICADO
PERFORACIÓN Y VOLADURA EN MINERÍA APLICADO
 
Obras paralizadas en el sector construcción
Obras paralizadas en el sector construcciónObras paralizadas en el sector construcción
Obras paralizadas en el sector construcción
 
CHARLA DE INDUCCIÓN SEGURIDAD Y SALUD OCUPACIONAL
CHARLA DE INDUCCIÓN SEGURIDAD Y SALUD OCUPACIONALCHARLA DE INDUCCIÓN SEGURIDAD Y SALUD OCUPACIONAL
CHARLA DE INDUCCIÓN SEGURIDAD Y SALUD OCUPACIONAL
 

Variable Aleatoria

  • 1. Prof.: Maria E. Briceño
  • 2. Variable Aleatoria: Se denomina variable aleatoria (o estocástica) a la función que adjudica eventos posibles a números reales (cifras), cuyos valores se miden en experimentos de tipo aleatorio. Estos valores posibles representan los resultados de experimentos que todavía no se llevaron a cabo o cantidades inciertas. VariablesAleatoriaDiscreta: Una variable aleatoria es discreta si los números a los que da lugar son números enteros. La forma de calcular las probabilidades de una variable discreta es a través de la función de probabilidad. VariableAleatoria Continua: Una variable es continua en caso de que los números a los que dé lugar no sean números enteros. Es decir, tengan decimales. La probabilidad de que se dé un suceso determinado correspondiente a una variable aleatoria continua viene establecida por la función de densidad.
  • 3.
  • 4. -Función de distribución de probabilidad: La distribución de probabilidad es un modelo teórico que describe la forma en que varían los resultados de un experimento aleatorio, es decir, nos da todas las probabilidades de todos los posibles resultados que podrían obtenerse cuando se realiza un experimento aleatorio. Se clasifican como discretas o continuas. En la distribución de probabilidad discreta está permitido tomar solo un número limitado de valores. En la continua, llamada función de densidad y función de distribución. La función de distribución describe el comportamiento probabilístico de una variable aleatoria x asociada a un experimento aleatorio y se representa como: f(x) y es la Probabilidad de que X tome un valor x, es decir, P(X=x)
  • 5. Función aculada F(x) La función de distribución acumulada asociada a una variable aleatoria real: X (mayúscula) sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad, es una función matemática de la variable real: x(minúscula); que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual que x. Intuitivamente, asumiendo la función f como la ley de distribución de probabilidad, la FDA sería la probabilidad de que la variable aleatoria “ X ” , tome valores menores o iguales a “x”, es decir, P(X ≤ x )
  • 6. Representación grafica de la distribución de probabilidad : para variable aleatoria discreta y variable aleatoria continua f(X=x) = P(X=x) F(X ≤ x) = P(X ≤ x) f(X)
  • 7. Valor Esperado, Varianza y Desviación de una Variable Aleatoria Discreta: • Valor Esperado: La media «µ» o valor esperado «E(X)» es un promedio ponderado de los valores que asume la variable aleatoria cuando los pesos son las probabilidades. Es una medida de tendencia central. Cuando se trabaja con una variable aleatoria discreta, la media o valor esperado se calcula mediante la siguiente formula: ‚ P(X=x)= f(X=x) La media µ de una variable aleatoria discreta X se encuentra al multiplicar cada posible valor de X por su propia probabilidad y luego sumar todos los productos.
  • 8. Varianza: La varianza, o V(X), es un promedio ponderado de las desviaciones al cuadrado de una variable aleatoria de su media. La varianza o V(X) se calcula con la siguiente formula: Se debe recordar que la varianza es una medida de variabilidad o dispersión y se mide en las mismas unidades que en variable aleatoria original.
  • 9. • :Desviación estándar La desviación estándar σ es la raíz cuadrada positiva de la varianza y mide en cuanto se aleja o se acerca los valores de la variable al valor promedio calculado « µ » . σ = √
  • 10. Ejercicios: Se lanza un par de dados. Se define la variable aleatoria {X} como la suma de las puntuaciones obtenidas. Hallar la función de probabilidad, la esperanza matemática y la varianza Se lanza un par de dados. Se define la variable aleatoria como la suma de las puntuaciones obtenidas. Hallar la función de probabilidad, la esperanza matemática y la varianza X P(X=x) F(X ≤ x) X.P(X) 2 1/36 1/36 2/36 3 2/36 3/36 6/36 4 3/36 6/36 12/36 5 4/36 10/36 20/36 6 5/36 15/36 30/36 7 6/36 21/36 42/36 8 5/36 26/36 40/36 x2 . P(X) 4/36 18/36 48/36 100/36 180/36 294/36 320/36
  • 11. X P(X=x) F(X ≤ x) X.P(X) x2 . P(X) 9 4/36 30/36 36/36 324/36 10 3/36 33/36 30/36 300/36 11 2/36 35/36 22/36 242/36 12 1/36 36/36 12/36 144/36 ∑252/36 ∑54.83 µ = 7 = 54.83‐‐(7̂ ^ 2) =5.83 =√5.83 = 2.415 µ=E(x) Continuación
  • 12. P(X ≤ 6 ) = 15/36 P(X ≥ 10) = 6/36 P( 9 < X ≤ 12) =6/36
  • 13. 2) Sea X una variable aleatoria discreta cuya función de probabilidad es:: X P(X=x) F( X ≤ x) X.P(X) x2 . P(X) 0 0.1 0-1 0 0 1 0.2 0.3 0.2 0.2 2 0.1 0.4 0.2 0.4 3 0.4 0.8 3.6 445 0.1 1 2.5 4 5 0.1 0.1 0.9 1.0 1.6 2.5 8.3 2.5 = 8.3 –(2.5 )^2 =2.05 = 1.432
  • 14. 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 1 2 3 4 5 6 f(x) probabilidad Variable X (discreta) DIAGRAMA DE FRECUENCIA
  • 15. 3)Se lanza 3 monedas juntas, sea X la variable aleatoria que indica el numero de caras obtenidas . Hallar : a) Función de probabilidad y su acumulada b) La esperanza, varianza y desviación c) P(X sea como mínimo 2 ), d) P(X sea como maximo1) Solución : C C S =
  • 16. X P(X=x) F( X ≤ x) X.P(X) x2 .P(X) 0 1/8 1/8 0 0 1 3/8 4/8 3/8 3/8 2 3 3/8 1/8 7/8 8/8 6/8 3/8 12/8 9/8 = 1 =12/8 =24/8 1.5 = 3 −(1.5) = √ 0.75 = 0.866 c) P(X sea como mínimo 2 )=P(X≥2)= 4/8=0.5 d) P(X sea como maximo1) = P(X≤1)= F( 1) = 0.5 a) b)
  • 17. X 0 1 2 3 4 f(x) 0.3 0.25 0.25 0.1 0.1 EJERCICIOS 1) Una variable aleatoria discreta X toma todos los valores enteros entre 0 y 4 con la siguiente función: Se pide: a) Completar la tabla y calcular la función acumulada (F(X)) b) Su esperanza, varianza y desviación c) Representar los datos en un diagrama de frecuencias 2) Se lanzan dos dados juntos y sea X la variable aleatoria que representa el producto de las caras de los dados, elaborar la tabla de distribución de probabilidad y determinar: a) La función de probabilidad f(x) y su acumulada (F(X)), b) Su esperanza, varianza y desviación, c) Representar los datos en un diagrama de frecuencias, d) ¿Cuál es la probabilidad de que X sea como máximo 8?, e) ¿Cuál es la probabilidad de que X sea como mínimo 4?
  • 18. 3) En una región se cobra a los visitantes de los parques naturales, estimando que la variable aleatoria número de personas que visitan el parque en coche sigue la siguiente distribución: X 1 2 3 4 5 P(X =x ) 0,15 0,2 0,35 0,2 0,1 a) Hallar el número medio de visitantes por vehículos b) Hallar cuánto debe pagar cada visitante para que la ganancia por coche sea 2 euros c) Representar los datos en un diagrama de frecuencia aculada d) Determinar P(X≥2). 4) Se lanza un par de dados. Se define la variable aleatoria {X} como el producto de las puntuaciones obtenidas. Hallar (de acuerdo al espacio muestral),a)La función de probabilidad, b) La esperanza matemática y c)La varianza
  • 19. 5)En un recipiente hay 5 marcadores rojos, 4 marcadores verdes y 3 marcadores negros . Si se selecciona al azar dos marcadores (sin reemplazo) y la variable aleatoria X es el numero de marcadores rojos extraídos, determine : a) Función de probabilidad y su acumulada b) La esperanza, varianza y desviación c) P(X sea como mínimo 2 ), d) P(X sea como maximo1) e)Que como mínimo hayan 2 marcadores rojos en los seleccionados