1. Variable discreta: Una Variable Discreta sería por ejemplo: El número de perros
que tienes en tu casa, porque se cuentan en enteros (1 perro, 2 perros, 3 perros,
etc.), porque no puede existir 1/2 de perro o 3.5 perros, o el número de CD que
compraste (1 cd, 2 cd, 3cds) porque no puedes comprar 2 y medio CD. Ed decir
las variables discretas sufren variaciones en cantidades enteras (1, 2, 3 , 4 ,etc.)
Variable continúa: Las Variables Continuas, sería como la medida de una tabla,
(1 cm, 1.5cm, 3.58 cm, etc.), o el peso de algo, (2.6 kg 3.7 kg), Aquí las variables
sufren variaciones continuas, y no se brinca de 1 a 2, la variación es continua
porque entre el 1 y el 2, existen infinidad de cantidades (1.2, 1.02, 1.0009, 1.999,
etc.).
Función de probabilidad: En teoría de la probabilidad, una función de
probabilidad (también denominada función de masa de probabilidad) es una
función que asocia a cada punto de su espacio muestral X la probabilidad de que
ésta lo suma. La gráfica de una función de probabilidad de masa, note que todos
los valores no son negativos, y la suma de ellos es igual a 1.La función de masa
de probabilidad de un Dado. Todos los números tienen la misma probabilidad de
aparecer cuando este es tirado.
En concreto, si el espacio muestral, E de la variable aleatoria X consta de los
puntos x1, x2,..., xk, la función de probabilidad P asociada a X es
P(x_i) = p_i,,
Donde pi es la probabilidad del suceso X = xi.
Por definición de probabilidad,
sum_1^kP(x_i) = 1.
Distribución de probabilidad: La distribución de probabilidad de una variable
aleatoria discreta se presenta como la lista de los distintos valores xi que puede
tomar la variable aleatoria X, junto con sus probabilidades asociadas f(xi) = P(X =
xi), esto es, el conjunto de parejas {xi, f(xi)}.