Variables aleatorias continuas
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Este documento define variables aleatorias discretas y continuas, y proporciona ejemplos de cada una. También describe la distribución normal, notando que tiene una forma de campana de Gauss y está definida por una media y desviación estándar. El objetivo es comprender y modelar variables que explican comportamientos fenoménicos usando la distribución normal.
Variables aleatorias continuas
- 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).