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Definiciones 
Variable Discreta 
Una variable discreta es una variable que sólo puede tomar valores dentro de un 
conjunto numerable, es decir, no acepta cualquier valor sino sólo aquellos que 
pertenecen al conjunto. En estas variables se dan de modo inherente separaciones 
entre valores observables sucesivos. Dicho con más rigor, se define una variable 
discreta como la variable que hay entre dos valores observables (potencialmente), 
hay por lo menos un valor no observable (potencialmente). Como ejemplo, el 
número de animales en una granja (0, 1, 2, 3...). 
Variable Continua 
Una variable continua puede tomar un valor cualquiera dentro de un intervalo 
predeterminado. Y siempre entre dos valores observables va a existir un tercer 
valor intermedio que también podría tomar la variable continua. Una variable 
continua toma valores a lo largo de un continuo, esto es, en todo un intervalo de 
valores. Un atributo esencial de una variable continua es que, a diferencia de una 
variable discreta, nunca puede ser medida con exactitud; el valor observado 
depende en gran medida de la precisión de los instrumentos de medición. Con una 
variable continua hay inevitablemente un error de medida. Como ejemplo, la 
estatura de una persona (1.710m, 1.715m, 1.174m....) 
Función de Probabilidad 
Lógicamente, una vez tenemos un suceso, nos preocupa saber si hay muchas o 
pocas posibilidades de que al realizar la experiencia se haya verificado. 
Por lo tanto, sería interesante el tener alguna función que midiera el grado de 
confianza a depositar en que se verifique el suceso. 
A esta función la denominaremos función de probabilidad. 
La función de probabilidad será, pues, una aplicación entre el conjunto de resultados 
y el conjunto de números reales, que asignará a cada suceso la probabilidad de que 
se verifique. 
La notación: P(A) significará: probabilidad de que se verifique el suceso A.
Pero claro, de funciones de probabilidad asociadas a priori a una experiencia aleatoria 
podría haber muchas. 
Lo que se hace para decir qué es y qué no es una función de probabilidad es construir 
una serie de propiedades (denominadas axiomas) que se exigirán a una función para 
poder ser catalogada como función de probabilidad. 
Y, ¿cuáles son estos axiomas? 
Pues los siguientes: 
Sea S el conjunto de sucesos. 
Axioma 1: Para cualquier suceso A, la probabilidad debe ser mayor o igual que 0. 
Axioma 2: P(Ω) = 1 
Axioma 3: Para sucesos Ai, de modo que cada par de sucesos no tengan ningún 
resultado común, se verifica que: 
De este modo, puede haber muchas funciones de probabilidad que se podrían asociar 
con la experiencia. 
El problema pasa entonces al investigador para decidir cuál o cuáles son las funciones 
de probabilidad más razonables asociadas con la experiencia que está manejando. 
Distribución de Probabilidad 
Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores que pueden 
representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo. 
Es decir, describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro, constituye 
una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que se puede diseñar un 
escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de 
diversos fenómenos naturales 
Toda distribución de probabilidad es generada por una variable (porque puede tomar 
diferentes valores) aleatoria x (porque el valor tomado es totalmente al azar), y puede 
ser de dos tipos:
VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (x). 
Porque solo puede tomar valores enteros y un número finito de ellos. Por ejemplo: 
X Variable que nos define el número de alumnos aprobados en la materia de 
probabilidad en un grupo de 40 alumnos (1, 2 ,3…ó los 40). 
PROPIEDADES DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (X) 
p(xi)<1 Las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x deben ser 
mayores o iguales a cero y menores o iguales a 1. 
E p(xi) = 1 La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores 
que toma x debe ser igual a 1. 
EJEMPLO 
Para variable aleatoria discreta 
Tenemos una moneda que al lanzarla puede dar sólo dos resultados: o cara (50%), o 
cruz (50%)

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  • 1. Definiciones Variable Discreta Una variable discreta es una variable que sólo puede tomar valores dentro de un conjunto numerable, es decir, no acepta cualquier valor sino sólo aquellos que pertenecen al conjunto. En estas variables se dan de modo inherente separaciones entre valores observables sucesivos. Dicho con más rigor, se define una variable discreta como la variable que hay entre dos valores observables (potencialmente), hay por lo menos un valor no observable (potencialmente). Como ejemplo, el número de animales en una granja (0, 1, 2, 3...). Variable Continua Una variable continua puede tomar un valor cualquiera dentro de un intervalo predeterminado. Y siempre entre dos valores observables va a existir un tercer valor intermedio que también podría tomar la variable continua. Una variable continua toma valores a lo largo de un continuo, esto es, en todo un intervalo de valores. Un atributo esencial de una variable continua es que, a diferencia de una variable discreta, nunca puede ser medida con exactitud; el valor observado depende en gran medida de la precisión de los instrumentos de medición. Con una variable continua hay inevitablemente un error de medida. Como ejemplo, la estatura de una persona (1.710m, 1.715m, 1.174m....) Función de Probabilidad Lógicamente, una vez tenemos un suceso, nos preocupa saber si hay muchas o pocas posibilidades de que al realizar la experiencia se haya verificado. Por lo tanto, sería interesante el tener alguna función que midiera el grado de confianza a depositar en que se verifique el suceso. A esta función la denominaremos función de probabilidad. La función de probabilidad será, pues, una aplicación entre el conjunto de resultados y el conjunto de números reales, que asignará a cada suceso la probabilidad de que se verifique. La notación: P(A) significará: probabilidad de que se verifique el suceso A.
  • 2. Pero claro, de funciones de probabilidad asociadas a priori a una experiencia aleatoria podría haber muchas. Lo que se hace para decir qué es y qué no es una función de probabilidad es construir una serie de propiedades (denominadas axiomas) que se exigirán a una función para poder ser catalogada como función de probabilidad. Y, ¿cuáles son estos axiomas? Pues los siguientes: Sea S el conjunto de sucesos. Axioma 1: Para cualquier suceso A, la probabilidad debe ser mayor o igual que 0. Axioma 2: P(Ω) = 1 Axioma 3: Para sucesos Ai, de modo que cada par de sucesos no tengan ningún resultado común, se verifica que: De este modo, puede haber muchas funciones de probabilidad que se podrían asociar con la experiencia. El problema pasa entonces al investigador para decidir cuál o cuáles son las funciones de probabilidad más razonables asociadas con la experiencia que está manejando. Distribución de Probabilidad Una distribución de probabilidad indica toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo. Es decir, describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro, constituye una herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de diversos fenómenos naturales Toda distribución de probabilidad es generada por una variable (porque puede tomar diferentes valores) aleatoria x (porque el valor tomado es totalmente al azar), y puede ser de dos tipos:
  • 3. VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (x). Porque solo puede tomar valores enteros y un número finito de ellos. Por ejemplo: X Variable que nos define el número de alumnos aprobados en la materia de probabilidad en un grupo de 40 alumnos (1, 2 ,3…ó los 40). PROPIEDADES DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA (X) p(xi)<1 Las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x deben ser mayores o iguales a cero y menores o iguales a 1. E p(xi) = 1 La sumatoria de las probabilidades asociadas a cada uno de los valores que toma x debe ser igual a 1. EJEMPLO Para variable aleatoria discreta Tenemos una moneda que al lanzarla puede dar sólo dos resultados: o cara (50%), o cruz (50%)