1.Introducción a la Estadística 2.Descripción de los conjuntos de datos 3.Uso de la Estadística para sintetizar conjuntos de datos 4.Probabilidad 5.Variables.

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Transcripción de la presentación:

1.Introducción a la Estadística 2.Descripción de los conjuntos de datos 3.Uso de la Estadística para sintetizar conjuntos de datos 4.Probabilidad 5.Variables aleatorias discretas 6.Variables aleatorias normales

5.1 Introducción 5.2 Variables aleatorias 5.3 Valor esperado 5.4 Varianza de las variables aleatorias 5.5 Variables aleatorias binomiales

Sistemas deterministas Sistemas deterministas muy complejos Sistemas intrínsecamente probabilistas

Población Espacio muestra

Estadísticos muestrales Valor esperado, varianza, etc.

5.1 Introducción 5.2 Variables aleatorias 5.3 Valor esperado 5.4 Varianza de las variables aleatorias 5.5 Variables aleatorias binomiales

A menudo, cuando se lleva a cabo un experimento aleatorio, no se está interesado en todos los detalles del resultado, sino que, por el contrario, el interés se centra en el valor de ciertas magnitudes numéricas determinadas por el mismo.

Cuando se lanzan varios dados, uno puede estar interesado en conocer cuál es la suma obtenida, y no en los resultados concretos obtenidos con cada dado.

Puede que un inversionista no esté interesado en conocer todas las variaciones que se han producido a lo largo del día en el precio de una acción, sino que, por el contrario, sólo le interesa saber el precio al final del día.

Estas magnitudes de interés que vienen determinadas por el resultado del experimento se conocen como variables aleatorias.

Una variable aleatoria se define matemáticamente como una función que tiene como dominio el espacio muestral y como contradominio los números reales.

Una variable aleatoria es una función que asigna un número real a cada elemento del espacio muestral de un experimento.

A las variables aleatorias normalmente se les representa por letras como X o Y. Una variable aleatoria asocia un valor numérico con cada resultado de un experimento.

El valor que toma la variable aleatoria al realizar el experimetno se denota con la correspondiente letra minuscula. Una variable aleatoria asocia un valor numérico con cada resultado de un experimento. Se les representa por letras como X o Y.

También se les llama variables estocásticas o variables azarosas. Una variable aleatoria asocia un valor numérico con cada resultado de un experimento.

Sería más correcto llamarles funciones aleatorias o funciones estocásticas. Así lo hacen algunos libros, aunque lo más usual es llamarles variables aleatorias. Una variable aleatoria asocia un valor numérico con cada resultado de un experimento.

Puesto que el valor de la variable aleatoria depende del resultado el experimento, se pueden asignar probabilidades a sus posibles valores. Una variable aleatoria asocia un valor numérico con cada resultado de un experimento.

Se dice que una variable aleatoria es discreta si sus posibles valores forman una sucesión de puntos separados de la recta real.

Cualquier variable aleatoria que tome un número finito de valores distintos es discreta. Se dice que una variable aleatoria es discreta si sus posibles valores forman una sucesión de puntos separados de la recta real.

Cualquier variable aleatoria que tome un número infinito numerable de valores distintos es discreta. Se dice que una variable aleatoria es discreta si sus posibles valores forman una sucesión de puntos separados de la recta real.

HijosPorcentaje de familias 010% 125% 250% 310% 45% 100%

Hijos Porcentaje de familias 010% 125% 250% 310% 45% 100%

x01234 P(x)

x01234 P(x)

x01234 P(x)

x01234 P(x)

x01234 P(x)

SumaFormas posiblesProbabilidad

x01234 P(x)

x01234 p(x) F(x)

x01234 p(x) F(x)

x01234 P(x)

SumaFormas posiblesProbabilidad

SumaFormas posiblesProbabilidadProbabilidad acumulada

5.1 Introducción 5.2 Variables aleatorias 5.3 Valor esperado 5.4 Varianza de las variables aleatorias 5.5 Variables aleatorias binomiales

Otra motivación para la definición del valor esperado se basa en la interpretación frecuentista de las probabilidades.

x01234 P(x)

x01234 P(x) x01234 P(x) xP(x)

5.1 Introducción 5.2 Variables aleatorias 5.3 Valor esperado 5.4 Varianza de las variables aleatorias 5.5 Variables aleatorias binomiales

Resulta útil resumir las propiedades de una variable aleatoria por medio de un número reducido de medidas elegidas adecuadamente. Una de tales medidas es el valor esperado.

Aunque el valor esperado representa la media ponderada de todos los valores posibles de la variable aleatoria, no proporciona información alguna acerca de la variación, o dispersión, de dichos valores.

5.1 Introducción 5.2 Variables aleatorias 5.3 Valor esperado 5.4 Varianza de las variables aleatorias 5.5 Variables aleatorias binomiales

ip(i)

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Hasta aquí llegué el martes 2 de febrero del 2010 después de 8 clases de aproximadamente 4 horas cada una

Clase del miércoles 3 de febrero del 2010

Examen: Viernes 5 de febrero de 10:00 a 13:00 en el auditorio del Centro de Información

Mañana jueves 4 de febrero la clase será de 12:00 a 14:30

1.Introducción a la Estadística 2.Descripción de los conjuntos de datos 3.Uso de la Estadística para sintetizar conjuntos de datos 4.Probabilidad 5.Variables aleatorias discretas 6.Variables aleatorias normales

5.1 Introducción 5.2 Variables aleatorias 5.3 Valor esperado 5.4 Varianza de las variables aleatorias 5.5 Variables aleatorias binomiales

Resumen de la Clase del miércoles 3 de febrero del 2010

Una variable aleatoria es una función que asigna un número real a cada elemento del espacio muestral de un experimento.

Se dice que una variable aleatoria es discreta si sus posibles valores forman una sucesión de puntos separados de la recta real.

Cualquier variable aleatoria que tome un número finito de valores distintos es discreta. Se dice que una variable aleatoria es discreta si sus posibles valores forman una sucesión de puntos separados de la recta real.

Cualquier variable aleatoria que tome un número infinito numerable de valores distintos es discreta. Se dice que una variable aleatoria es discreta si sus posibles valores forman una sucesión de puntos separados de la recta real.

Fin del Resumen de la Clase del miércoles 3 de febrero del 2010

5.1 Introducción 5.2 Variables aleatorias 5.3 Valor esperado 5.4 Varianza de las variables aleatorias 5.5 Variables aleatorias binomiales

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Examen: Viernes 5 de febrero de 10:00 a 13:00 en el auditorio del Centro de Información

Mañana jueves 4 de febrero la clase será de 12:00 a 14:30