Conceptos básicos para el tema de Variables aleatorias.

2. Definiciones:
Variable aleatoria discreta: tiene un
numero finito de valores o un numero de
variable contable, donde “contable” se
refiere al hecho de que podría ser un
número infinito de valores, pero que
pueden asociarse con un proceso de
conteo.
Variable aleatoria continua: tiene un
numero infinito de valores; dichos
valores pueden asociarse a mediciones
en una escala continua, de manera
que no haya huecos o interrupciones.

3. Ejemplos…
Sea X = numero de huevos que una
gallina pone en un día. Esto es una
variable aleatoria discreta, por que sus
únicos valores posibles son 0 o 1, o 2,
etc. Ninguna gallina puede poner 2.3458
huevos.
La medida de voltaje de una batería de
un detector de humo puede ser
cualquier valor entre 0 y 9v por lo tanto
se trata de una variable aleatoria
continua.

4. Distribución normal
 Conocer y caracterizar el modelo de
probabilidad normal.
 Comprender que muchas variable que
explican el comportamiento de
fenómenos o procesos se pueden modelar
mediante la distribución normal.
 Aprender a calcular la probabilidad con
este modelo.
OBJETIVO:

5. Distribución normal
 Una distribución normal de media y
desviación estándar se designa por N(µσ).
 Su grafica es la campana de Gauss.

6. Distribución normal
∑P(x) = 1 donde x toma todos los valores
posibles.
0 ≤ P(x) ≤ 1 para cada valor individual de x
Requisitos de una distribución de
probabilidad.

7. Distribución normal
 Formula de densidad o función gaussiana
 Donde μ (mu) es la media y σ (sigma) es la
desviación estándar (σ2 es la varianza).