Una variable aleatoria discreta es aquella que toma unicamente valores discretos o aislados, mientras que una variable aleatoria continua es aquella que toma valores de un intervalo.
Ejemplo:
La variable que asigna el número de autos vendidos en una agencia automotriz es una variable discreta que puede tomar los valores 
.
Ejemplo:
La variable que asigna la temperatura en una ciudad es una variable continua que puede tomar los valores 
, donde 
y 
representan la temperatura mínima y máxima respectivamente que se alcanza en un día.
Esperanza matemática o media
Es una medida de tendencia central que se emplea para designar mediante un solo valor a una colección de elementos y se representa por 
Varianza
Es una medida de dispersión que se emplea para indicar que tan cercanos de la media se encuentran los elementos de la colección y se representa por 
. Si la varianza es cero, entonces los elementos coinciden con la media; mientras mayor sea la varianza, mayor dipersión.
Desviación típica
Es una medida de dispersión que se emplea para indicar que tan cercanos de la media se encuentran los elementos de la colección y se representa por 
. Si la desviación estándar es cero, entonces los elementos coinciden con la media; mientras mayor sea la desviación estándar, mayor dipersión.
Distribución binomial
Es una distribución de probabilidad discreta que cuenta el número de éxitos en una secuencia de 
ensayos independientes entre sí, con una probabilidad de éxito 
es el número de pruebas.
es el número de éxitos.
es la probabilidad de éxito.
es la probabilidad de fracaso.
es el número combinatorio.
Ejemplo:
Calcular la esperanza matemática, la varianza, y la desviación típica, de la distribución de probabilidad de las puntuaciones obtenidas al lanzar un dado.
 |  |  |  |
|---|---|---|---|
| 1 |  | | |
| 2 | |  |  |
| 3 | |  |  |
| 4 | | |  |
| 5 | |  |  |
| 6 | | 1 | 6 |
 |  |
¿Te ha gustado este artículo? ¡Califícalo!
Cargando...
Apuntes es una plataforma dirigida al estudio y la práctica de las matemáticas a través de la teoría y ejercicios interactivos que ponemos a vuestra disposición. Esta información está disponible para todo aquel/aquella que quiera profundizar en el aprendizaje de esta ciencia. Será un placer ayudaros en caso de que tengáis dudas frente algún problema, sin embargo, no realizamos un ejercicio que nos presentéis de 0 sin que hayáis si quiera intentado resolverlo. Ánimo, todo esfuerzo tiene su recompensa.
(p)=0,7
Necesito la demostración de que la varianza de una distribucion binomial es n.p.q
Ayuda
una plantacion esta infectada por unos escarabajos y se estima que hay 1,000.000 de estos animalitos se rocia la plantacion con incectisida que se espera que acabe con el 80% de los bichos. ¿ cual es la probabilidad que sobrevivan 500,000?
es 0 no?
me puedes ayudar con este ejercicio por fa
El color de automóviles que los clientes prefieren cambia, al paso de los años y según el modelo en particular que elijan. En el año reciente, 70% de los automóviles de lujo que se vendieron eran negros. Si se elige al azar 20 automóviles de ese año y tipo, encontrar las siguientes probabilidades.
Por lo menos 16 automóviles son negros
Entre 11 y menos de 14 automóviles , son negros
Que 9 automóviles sean negros
Que mas de 5 automóviles no sean negros
Determina la probabilidad para los siguientes experimentos: Si se lanza una moneda y un dado;
A) que caiga sol, par
B) que caiga águila, mayor que 1
C) que caiga sol, menor que 1
Suponga que el 45% de las 40 partes que produce una maquina automática están defectuosas, y que se toma una
muestra de 20 partes al azar con reemplazo, se observa las partes defectuosas. Determinar
a) La función de probabilidad
b) ¿Es posible aproximar a la distribución normal? Demuestre.
Si es posible aproximar a la distribución normal resuelva:
c) La probabilidad de que como máximo 5 resulten defectuosas
d) La probabilidad de que al menos 12 resulten defectuosas.
Ejercicio 1. En un experimento se lanzan 5 monedas y se observa el resultado
(c: cara o s: sello).
a) Encuentre la distribución de probabilidad de la variable aleatoria X: cantidad de caras que se obtienen.
b) Encuentre el valor esperado de la variable aleatoria X, siendo X el número de sellos que se obtienen.
c) Calcule la varianza de la variable aleatoria X, siendo X el número de sellos que se obtienen.
Se lanzan 5 monedas (con cara y sello) y para el lanzamiento se cuenta el número de caras que se observa al lanzar las 5 monedas. Suponga que dicho experimento se repite 1000 veces de forma aleatoria y la siguiente tabla se muestran los resultados:
Número de caras
Frecuencia
0
38
1
144
2
342
3
287
4
164
5
25