1-¿Definición de variable aleatoria?
La definición formal de variable aleatoria requiere de ciertos conocimientos profundos de matematica (en concreto de la teoría de la madida).
Dodo un espacio de probabilidad(Ω, A, P) y en un espacio medible(también denominado de veces de espacios de borel), (S, ∑), una aplicación x: Ω S es una variable aleatoria si es una aplicación A, ∑ - medible.
La definición formal de variable aleatoria requiere de ciertos conocimientos profundos de matematica (en concreto de la teoría de la madida).
Dodo un espacio de probabilidad(Ω, A, P) y en un espacio medible(también denominado de veces de espacios de borel), (S, ∑), una aplicación x: Ω S es una variable aleatoria si es una aplicación A, ∑ - medible.
2-¿Cuántos tipos de variables aleatorias existen y define cada una de ellas?
Existen dos tipos de variables aleatorias
1. Variable aleatorio continua: es continua si su recorrido no es conjunto numerables. intuitivamente esta significa que el conjunto de posibles valores de la variable abarca todo un intervalo de números reales.
2.Variable aleatoria independiente: supongamos que “x” y “y” son variables aleatorias discretas. Si los eventos x=x/y=y son variables aleatorias independientes.
3-¿Qué es una distribución en probabilidad?
Supongamos que el resultado de un experimento dislado es uno de los eventos mutuamente exclusivos exhaustivas E o E; cada experimento tiene únicamente dos resultados posibles y en un itento aislado, ambos no pueden ocurrir y no debe hacerlo.
4-¿Define lo que es esperanza en probabilidad?
Es un termino genérico utilizado para describir el comportamiento probabilístico de variable aleatoria “esperanza matematica”.
5-¿define la palabra varianza?
La palabra varianza (que es el cuadro de desviación estándar: 02), se define asi: es la medida de los diferencias con la medida elevados al cuadrado.
Es una medida de la dispercion o varianza de los valores de la variable aleotorio alrededor de N . si los valores tienden a concentrarse alrededor de la medida, la varianza es pequeña; en tanto que si los valores tienden a distribuirse lejos de la medida, la varianza es grande.
6-¿Qué es una desviación estándar?
La desviación (0) mide cuando se separan los datos. La furmula es fácil: es la raíz de la varianza es un numero no negativo. A la raíz cuadrado positiva se le llama desviación típica y estatica por.
0x= var(x) = E[(x- ].
7-¿Que es una función de probabilidad discreta?
Es combeniente de conocer al que se le denomin una funcion de probabilidad distribucion de probabilidad.
Ya sea x una variable aleatoria que toma valores en conjunto finito de numeros en un finito como: los naturales , enteros y los reales.
Un ejemplo de este si x toma los valores sig: Por la funcion de probabilidad 1,2,3……..se tiene que
P1+P2+P3+ P(x=1).
8-¿Define lo que es la distribución acumulativa?
esto se aplica al bdiscutir distribuciones generasles:algunas distruibuciones especificas tienen su propia notacion convencional, un ejemplo es la distribucon normal.
si tratas varias variables
al azar x, y.. las letras correspondientes se utilizan como subíndices mientras que si trata solamente uno, se omite el subíndice.
9-¿Escriba la definición de la distribución de probabilidad binomial?
Es una de las distribuciones discretas de probabilidad más útiles, sus áreas de aplicación incluyen inspección de calidad, ventas, mercadotecnia, medicina, investigación de opiniones y otras. Se puede imaginar un experimento en el que el resultado es la ocurrencia o la no ocurrencia de un evento. sin pérdida de generalidad llamarse “éxito” a la ocurrencia del evento y “fracaso” a su no ocurrencia.
10-¿explica en que consiste la distribucion de probabilidad de poisson?
La distribución de Poisson se emplea para describir varios procesos, entre otros la distribución de las llamadas telefónicas que llegan a un conmutador, la demanda (necesidades) de servicios en una institución asistencial por parte de los pacientes, los arribos de los camiones y automóviles a la caseta de cobro y el número de accidentes en un cruce. Los ejemplos citados tienen un elemento en común, pueden ser descritos por una variable aleatoria discreta que asume valores enteros (0,1,2,3,4,5 y así sucesivamente).
La distribución de Poisson se emplea para describir varios procesos, entre otros la distribución de las llamadas telefónicas que llegan a un conmutador, la demanda (necesidades) de servicios en una institución asistencial por parte de los pacientes, los arribos de los camiones y automóviles a la caseta de cobro y el número de accidentes en un cruce. Los ejemplos citados tienen un elemento en común, pueden ser descritos por una variable aleatoria discreta que asume valores enteros (0,1,2,3,4,5 y así sucesivamente).
Una variable aleatoria discreta sigue la distribución de Poisson si la función de distribución es:
donde x es el valor esperado y la varianza de la distribución.
