Este documento presenta conceptos básicos de estadística como variables discretas y continuas, funciones de probabilidad y distribuciones de probabilidad. Las variables discretas toman valores separados como enteros, mientras que las variables continuas pueden tomar valores decimales. Las funciones de probabilidad evalúan la probabilidad de que ocurra un suceso. Finalmente, las distribuciones de probabilidad describen variables aleatorias discretas o continuas.

1. ANALISIS DE DATOS EXPERIMENTALES
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ENTRADA 4:
“Conceptos básicos de Estadística”
1.- Variable Discreta
Es la variable cuantitativa, quiere decir de cantidad. Estas observaciones se
agrupan en categorías. Toman valores separados en el cual se aceptan cantidades
completas.
Ejemplo:
La cantidad de hermanos de 5 niños: 3, 4, 1, 3, 2.
La edad de los alumnos de un grupo de clase de alumnos del ITM.
2.- Variable Continua
Las variables continuas son diferentes a las variables discretas, ya que se
categorizan diferentes, se aceptan valores enteros como decimales continuamente.
Ejemplo:
Los promedios parciales de un alumno durante el semestre.
Los costos de las diferentes marcas de galletas en la cafetería.
3.-Funcion de probabilidad
Es la función que se refiere a la evaluación del grado de confianza, para verificar
que ocurra o no un suceso.
Ejemplo:
Ejemplo de 2 dados
Se realiza el siguiente experimento: se lanzan dos dados, uno rojo y otro azul.
Se llamará una función de probabilidad o función de masa de probabilidad de la
variable aleatoria discreta .

2. ANALISIS DE DATOS EXPERIMENTALES
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El espacio maestral para este experimento es:
Este ejercicio es parecido al ejercicio de clase del Jueves 22 de Agosto, donde
obtenemos la cantidad de veces con más probabilidad de obtener al lanzar los dados,
visualizados en una gráfica.
4.-Distribucion de probabilidad
Esta variable puede ser realizada por dos tipos de variables:
Variables aleatorias discretas
Son llamadas así debido a que pueden ser con diferentes valores y el valor se toma al
azar, discreta por tener números enteros. Son medibles.
Ejemplo:
(X) Variable que nos define el número de alumnos aprobados en la materia de
probabilidad en un grupo de 40 alumnos.
(X) 0, 1, 2, 3, 4, 5,....,40 alumnos aprobados en probabilidad.
Variables aleatorias continúas:
Esta variable puede tomar valores diferentes, se le llama también aleatoria por ser
tomados al azar los valores, y continua además de tomar valores enteros también
puede ser valores en fracción. No son medibles.
Ejemplo:
(X) Variable que nos define la concentración en gramos de plata de algunas muestras
de mineral
(X) 14.8gramos, 12.0, 10.0, 42.3, 15.0, 18.4, 19.0, 21.0, 20.8

3. ANALISIS DE DATOS EXPERIMENTALES
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Bibliografía:
http://www.ditutor.com/estadistica/variable_discreta.html
http://www.cca.org.mx/cca/cursos/estadistica/html/m7/var_discretas_continuas.htm
http://www.ub.edu/stat/GrupsInnovacio/Statmedia/demo/Temas/Capitulo1/B0C1m1t3.ht
m
http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2001065/html/un2/cont_222_64.html
http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/sabaticorita/_private/04Distribuciones%20de
%20Probabilidad.htm