TRABAJO COLABORATIVO - PROBABILIDAD

TRABAJO COLABORATIVO # 2

PROBABILIDAD

GRUPO: 100402_80

ESTUDIANTES

ROSAURA CALDERÓN VILLOTA

CC: 36950059

DIANA ELIZABETH ORTEGA MESIAS

CC: 36.754.806

SHIRLEY PAMELA AVENDAÑO BOTTO

CC: 36693590

LUISA ANDRA PONCE ACHICANOY

36759820

TUTORA: ADRIANA ROBAYO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA (UNAD)

CEAD PASTO

ECACEN

MAYO 2014

INTRODUCCIÓN

En la unidad dos se realizaran un resumen acerca de la unidad dos donde se hablara de las variables aleatorias y distribuciones de probabilidad, en el cual está el capitulo 4 que habla de las variables aleatorias, en donde se hará un resumen y se tendrá en caro los conceptos de la lección 16 variable aleatoria, lección 17 variable aleatoria discreta, la lección 18 variable aleatoria continua.

A partir de trabajar activamente desarrollando los ejercicios propuestos para lacomprensión de esta unidad 2 del módulo de probabilidad, nosotros los estudiantes, adquirimos destrezas en el desarrollo adecuado de problemas que se nos pueden presentar a lo largo de nuestra vida así como en las carreras profesionales que nos ofrece la UNAD. En forma muy general este documento nos presenta el desarrollo de ejercicios propuestos sobre variables aleatorias y distribuciones de probabilidad utilizando las formulas correspondientes para solucionar cada uno de ellos.

RESUMEN UNIDAD DOS.

Capitulo cuatro: variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.

Lección 16: concepto de variable aleatoria:

Es una función que asigna un numero real a cada resultado en el espacio muestral de un experimento aleatorio. Ellas se denotan con una letra mayúscula, tal como X. Se dice que X es aleatoria porque involucra la probabilidad de los resultados del espacio muestral, y se define X como una función porque transforma todos los posibles resultados del espacio muestral en cantidades numéricas reales.

Ejemplo 1.

Considere el lanzamiento de una moneda. El espacio muestral de este experimento aleatorio está constituido por dos resultados: cara y sello. Si se define X (cara)=0 y X (sello)=1, se transforman los dos posibles resultados del espacio muestral en cantidades numéricas reales. De esta manera P(X=0) representa la probabilidad de que el resultado al lanzar la moneda es cara.

LECCIÓN 17: VARIABLE ALEATORIA DISCRETA

Es una descripción del conjunto de posibles valores de X, junto con la probabilidad asociada con cada uno de estos valores. Esta distribución bien puede ser una gráfica, una tabla o una ecuación que da la probabilidad de cada valor de la variable aleatoria y se considera como el resumen más útil de un experimento aleatorio.

Toda distribución de probabilidad debe satisfacer cada uno de los dos requisitos siguientes:

• ∑▒ P(X = x) = 1

• 0 £ P(X = x) £ 1

EJEMPLO: Determine si la siguiente tabla describe una distribución de

Probabilidad

X 0 1 2

P(X=x) 0,04 0,32 0,64

Para ser una distribución de probabilidad, P(X=x) debe satisfacer los dos requisitos.

∑▒〖P(X=x)=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)〗

∑▒〖P(X=x)=0.04+0.32+0.64〗

∑▒〖P(X=x)=1〗

De manera que la tabla de probabilidades de la variable aleatoria X satisface el primer requisito. Observe, además, que cada uno de los valores de P(X=x) se encuentran entre 0 y 1. Como ambos requisitos se satisfacen, la tabla de probabilidades de la variable aleatoria X es una distribución de probabilidad de X.

Cuando la distribución de probabilidad se describe a partir de una ecuación, se le denomina función de probabilidad. Esta función f (x) = P(X = x) va del conjunto de los valores posibles de la variable aleatoria discreta X (denominado rango de X) al intervalo [0,1] y satisface las siguientes propiedades:

f (x) ³ 0 "x ∑▒〖f(x)=1〗

LECCIÓN 18: VARIABLE ALEATORIA CONTINUA

Una variable aleatoria X es continua si el número de valores que puede tomar están contenidos en un intervalo (finito o infinito) de números reales. Dichos valores pueden asociarse a mediciones en una escala continua, de manera que no haya huecos o interrupciones. En algunos casos, la variable aleatoria considerada continua en realidad es discreta, pero como el rango de todos los valores posibles es muy grande, resulta más conveniente utilizar un modelo basado en una variable aleatoria continua. La distribución de probabilidad de una variable aleatoria continua X está caracterizada por una función f(x) que recibe el nombre de función de densidad de probabilidad. Esta función f(x) no es la misma función de probabilidad de una variable aleatoria discreta.

EJEMPLO 1.9

Suponga que x f x e−( ) para x>0. Calcule las siguientes probabilidades:

Al igual que en el caso de una variable aleatoria discreta, la función

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