Módulo 1. Principios básicos De La Simulación.

Objeto del tema 3. Variables aleatorias

En el área de conocimiento de la estadística, los elementos cuantificables que en ella se pueden analizar vienen expresados de dos formas:

1. Por variables

2. Por atributos

Los datos variables son aquellos que pueden tomar cualquier valor entero o fraccionario. Por ejemplo: las dimensiones de un objeto, peso, y cualquier otro rasgo característico que tenga que ver con dimensión, peso y otras propiedades físicas medibles. En el caso de los atributos, estos datos vienen en números enteros, y son aquellos casos en los que el elemento de interés es cuantificable (tiene que ver con conteos, cantidades o números). Por ejemplo: toneladas de maíz cosechadas, arneses que cumplieron con el estándar de calidad, número de vehículos producidos en un turno, etc.

En el caso de los atributos, estos datos vienen en números enteros, y son aquellos casos en los que el elemento de interés es cuantificable (tiene que ver con conteos, cantidades o números). Por ejemplo: toneladas de maíz cosechadas, arneses que cumplieron con el estándar de calidad, número de vehículos producidos en un turno, etc.

• Continuas (datos variables).

• Discretas (datos por atributos).

Variables aleatorias discretas.

Algunas distribuciones asociadas con las variables aleatorias discretas son: o Uniforme discreta o Hipergeométrica o Poisson o Binomial

La distribución binomial es una distribución discreta que se utiliza cuando se unen una serie de eventos independientes, comúnmente cuando se realizan una serie de pruebas una y otra vez.

• La función binomial viene dada por:

Dónde:

n = número de pruebas.

P = probabilidad de que ocurra un evento.

La distribución poisson es una distribución discreta con límite (0) en su lado más bajo, y sin límite en su lado mayor.

La función viene dada por:

Dónde:

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