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VARIABLES ALEATORIAS

Variable aletoria

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VARIABLES ALEATORIAS

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Definición: una variable aleatoria X es una función que asocia a cada resultado del espacio muestral (Ω) un número realNotación:X = Variable aleatoria (v.a)x = valor de la variable aleatoria

Ejemplo: analizar la variable aleatoria x: número de caras que se obtienen al arrojar dos monedas: 1°) El espacio muestral es: 2°) el recorrido de la variable aleatoria x es x : 0, 1, 2

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2. CLASES DE VARIABLES ALEATORIAS

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VARIABLE ALEATORIA DISCRETAx es una variable aleatoria discreta si el recorrido de x es un conjunto finito numerable, es decir

Podemos distinguir:

Función de probabilidadFunción de distribución de probabilidad

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b) SU FUNCIÓN DE PROBABILIDAD (llamada función de cuantía) Sea X una variable aleatoria discreta.

F(x)= Px(x) = P[X=x]= P(w Ω /X(w)=x) Es decir es la probabilidad asignada a cada elemento del espacio muestral:

Expresados como el conjunto de parejas ordenados (x, P(x)) donde

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Propiedades i) P(x) > 0 x R; yi i) iii)

X X1 X2 ………. Xn

P(X=x) P(X1) P(X2) P(Xn)

La distribución de probabilidad, incluye solo valores discretos la cual se describe mediante tres formas: La grafica (graficas de batones) Tabla de valores de v.a. y sus respectivas probabilidades Fórmula

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EJEMPLO: La función de probabilidad del ejercicio anterior es:

X 0 1 2

P(x) ¼ 2/4 ¼

Observamos que cada valor numérico de x le corresponde una probabilidad.

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FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE X

Definición: sea X una v.a. discreta es una suma en la que F es la función de DISTRIBUCIÖN ACUMULATIVA de la variable aleatoria X como Propiedades de la función de distribución

1. 2. F(x) es no decrecientes decir si 3. 4. si eso implica que F(x) es una función escalera

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EJEMPLO: La función de probabilidad del ejercicio anterior es:

x<0

0 ¼ ¾ 1

Dónde:si x< 0 entonces P(x 0) = 0Si entonces P(x x) = si entonces P(x x) = Si entonces P(x x) =

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ESPERANZA MATEMÁTICA

𝜇=𝐸 [ 𝑥 ]=∑ x . P [ x ]PROPIEDADES E(c) = 0 c es constanteE(cx) = cE(x) c es constanteE(cx + m ) = cE(x) c y m = constantesE(ax + by) = aE(x) + bE(y) a,b = constantes

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VARIANZA

v

PROPIEDADES 1. V(c) = 0 c es constante2. V(cx) = V(x) c es constante3. V(ax + b ) = V(x) a y b = constantes4. Si “x” e “y” son variables independientes V(ax + by) = (x) + (y) a,b = constantes

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VARIABLE ALEATORIA CONTINUA

x es una variable aleatoria continua si existe una función f(x) con x perteneciente a un intervalo , es decir el número de valores posibles de la variable en estudio es un conjunto no numerable. Es decir, la variable toma infinitos valores

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FUNCIÓN DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD

Se define como función a la v.a.c si cumple las siguientes propiedades:

i) f(x) > 0 x intervalo yii) iii) Siendo F(x) la función de distribución donde

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Ejemplo

Verifica que la función es una función de densidad

Solución

1. Debo probar que Pues 2 > 0 y

2. Debo probar que

Vemos

¿21−2

𝑒−2 𝑥𝑥=0𝑥→+∞

¿ (−𝑒−∞)−(−𝑒¿¿ 0)¿

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3.𝑃 (0<𝑥<𝐿𝑛3 )=∫0

𝐿𝑛3

2𝑒− 2𝑥𝑑𝑥

¿−𝑒− 2𝑥𝑥=0𝑥=𝐿𝑛 3

¿ (−𝑒−2 𝐿𝑛3)−(−𝑒¿¿0)¿

¿−19+1=

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FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD

sea x una v.a.c. con función de densidad f(x); luego, la función de probabilidad acumulada o función de distribución de una v.a.c. x se define como:

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PROPIEDADES

1. 2. 3. 4. 5. 6.

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ESPERANZA MATEMATICA

PROPIEDADES E(c) = 0 c es constanteE(cx) = cE(x) c es constanteE(cx + m ) = cE(x) + m c y m = constantesE(ax + by) = aE(x) + bE(y) a,b = constantes

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VARIANZA

PROPIEDADES 1. V(c) = 0 c es constante2. V(cx) = V(x) c es constante3. V(ax + b ) = V(x) + m a y b = constantes4. Si “x” e “y” son variables independientes V(ax + by) = (x) + (y) a,b = constantes

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