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Diferenciado M2 · Matemáticas
Azar y probabilidad · Distribuciones discretas. Dist. Binomial (BIN)

Variable aleatoria. Función de probabilidad, función de distribución y parámetros

En la fonda de las Fiestas Patrias, Josefa paga una ficha para tirar dos dados y puede ganar plata o quedarse con las manos vacías. Antes de jugar se pregunta: ¿conviene? Muchas preguntas reales son numéricas: ¿cuántas averías va a tener la fotocopiadora esta semana?, ¿cuánto se gana en una rifa?, ¿cuánto espero en el paradero de la micro? Una variable aleatoria convierte el resultado de un experimento aleatorio en un número, para poder calcular con él: promediarlo y ver cuánto se dispersa. Al final de la página vamos a responder si el juego de Josefa conviene.

Qué es una variable aleatoria

Diagrama de una variable aleatoria discreta que asigna a los resultados de un experimento valores numéricos del 1 al 4. Experimento: generar un número del 1 al 4, equiprobable resultado X (número) Aquí X es el propio número generado: 1, 2, 3 o 4. Discreta: valores aislados, sin valores intermedios.

Primero trabajamos con variables discretas; al final del apartado vemos la continua, que vas a usar con la distribución normal.

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Una app de azar genera números enteros del $1$ al $4$, todos con la misma probabilidad. Sea $X$ el número generado. a) Escribe la función de probabilidad de $X$ en forma…

Una app de azar genera números enteros del $1$ al $4$, todos con la misma probabilidad. Sea $X$ el número generado.

  1. a) Escribe la función de probabilidad de $X$ en forma de tabla.
  2. b) Calcula la media $\mu$.
  3. c) Calcula la desviación típica $\sigma$, redondeando a las centésimas.
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Función de probabilidad

Para describir una variable discreta alcanza con dar la probabilidad de cada valor posible.

Diagrama de barras que representa la función de probabilidad de una variable aleatoria discreta. x₁ x₂ x₃ x₄ La suma de las alturas (probabilidades) da exactamente 1
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Una variable aleatoria discreta $X$ toma los valores $1$, $2$, $3$ y $4$ con esta función de probabilidad incompleta: | $x_i$ | $1$ | $2$ | $3$ | $4$ |…

Una variable aleatoria discreta $X$ toma los valores $1$, $2$, $3$ y $4$ con esta función de probabilidad incompleta:

$x_i$ $1$ $2$ $3$ $4$
$p_i$ $0,15$ $k$ $0,35$ $0,25$
  1. a) Calcula el valor de $k$.
  2. b) Halla $P[X \ge 3]$.
  3. c) Halla $P[X < 2]$.
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Indica, razonadamente, cuáles de las siguientes tablas pueden ser la función de probabilidad de una variable aleatoria discreta: Tabla 1: valores $1$, $2$, $3$ con…

Indica, razonadamente, cuáles de las siguientes tablas pueden ser la función de probabilidad de una variable aleatoria discreta:

  • Tabla 1: valores $1$, $2$, $3$ con probabilidades $0,3$; $0,4$; $0,2$.

  • Tabla 2: valores $1$, $2$, $3$, $4$ con probabilidades $0,5$; $0,3$; $0,3$; $-0,1$.

  • Tabla 3: valores $1$, $2$, $3$, $4$ con probabilidades $0,25$; $0,25$; $0,25$; $0,25$.

En cada caso, enuncia la condición (o condiciones) que se cumplen o se violan.

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Se lanzan dos monedas y se cuenta el número de caras obtenidas, $X$. a) Escribe el espacio muestral del experimento y deduce la función de probabilidad de $X$. b)…

Se lanzan dos monedas y se cuenta el número de caras obtenidas, $X$.

  1. a) Escribe el espacio muestral del experimento y deduce la función de probabilidad de $X$.
  2. b) Calcula la media $\mu$ e interprétala.
  3. c) Calcula $P[X \ge 1]$.
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Función de distribución

A veces interesa una probabilidad acumulada («como mucho tanto») más que el valor puntual.

Gráfica en escalera de la función de distribución F(x) con saltos en cada valor de la variable. 0 1 2 3 F(x)
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La función de distribución de una variable aleatoria discreta $X$ viene dada por: $F(0) = 0,2 \qquad F(1) = 0,5 \qquad F(2) = 0,8 \qquad F(3) = 1$ a) Calcula…

La función de distribución de una variable aleatoria discreta $X$ viene dada por:

$F(0) = 0,2 \qquad F(1) = 0,5 \qquad F(2) = 0,8 \qquad F(3) = 1$

  1. a) Calcula $P[X \le 2]$.
  2. b) Calcula $P[X = 2]$.
  3. c) Calcula $P[X > 1]$.
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La figura muestra la función de distribución $F(x)$ de una variable aleatoria discreta $X$ que toma los valores $0$, $1$, $2$ y $3$. a) Deduce de la gráfica la función…

La figura muestra la función de distribución $F(x)$ de una variable aleatoria discreta $X$ que toma los valores $0$, $1$, $2$ y $3$.

−1 0 1 2 3 4 x 0,2 0,5 0,8 1 y F(x)
  1. a) Deduce de la gráfica la función de probabilidad de $X$ (los valores $p_i = P[X = x_i]$) y escríbela en forma de tabla.
  2. b) Calcula $P[1 \le X < 3]$ a partir de la función de distribución.
  3. c) Halla la media de $X$.
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Media, varianza y desviación estándar

Igual que una tabla de datos tiene media y desviación estándar, una variable aleatoria tiene los suyos, calculados con probabilidades en lugar de frecuencias.

La media o esperanza como punto de equilibrio de una distribución discreta. μ la media puede no coincidir con ningún valor de X
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En una bolsa de un juego de mesa hay $20$ tarjetas de puntos: $6$ tarjetas con un $1$, $4$ tarjetas con un $2$ y $10$ tarjetas con un $3$. Se extrae una tarjeta al azar…

En una bolsa de un juego de mesa hay $20$ tarjetas de puntos: $6$ tarjetas con un $1$, $4$ tarjetas con un $2$ y $10$ tarjetas con un $3$. Se extrae una tarjeta al azar y se anota su puntuación $X$.

  1. a) Escribe la función de probabilidad de $X$ en forma de tabla.
  2. b) Calcula la media $\mu$ e interprétala: ¿qué puntuación media por carta cabe esperar a largo plazo?
  3. c) Calcula la desviación típica $\sigma$, redondeando a las centésimas.
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Una variable aleatoria discreta $X$ toma los valores $1$, $2$, $3$ y $4$ con probabilidades proporcionales al propio valor: $P[X = x] = k \cdot x$. a) Calcula el valor…

Una variable aleatoria discreta $X$ toma los valores $1$, $2$, $3$ y $4$ con probabilidades proporcionales al propio valor: $P[X = x] = k \cdot x$.

  1. a) Calcula el valor de la constante $k$.
  2. b) Halla la media $\mu$.
  3. c) Comprueba que la varianza vale exactamente $1$ y deduce la desviación típica.
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Amina estudia la variable $X$ = "número de averías semanales de una fotocopiadora", con esta distribución de probabilidad: | $x_i$ | $0$ | $1$ | $2$ | $3$ |…

Amina estudia la variable $X$ = "número de averías semanales de una fotocopiadora", con esta distribución de probabilidad:

$x_i$ $0$ $1$ $2$ $3$
$p_i$ $0,1$ $0,3$ $0,4$ $0,2$

Ha calculado la media, $\mu = 1,7$, y después ha escrito:

«$\sigma^2 = \sum p_i \cdot x_i^2 - \mu = 3,7 - 1,7 = 2 \implies \sigma = \sqrt{2} \approx 1,41$»

  1. a) Revisa su cálculo de $\sum p_i \cdot x_i^2$ y comprueba que es correcto.
  2. b) Localiza el error en la fórmula que ha aplicado para la varianza y corrígelo.
  3. c) Calcula la desviación típica correcta.
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Una variable aleatoria discreta $X$ toma los valores $0$, $1$, $2$ y $4$, y su función de distribución cumple:…

Una variable aleatoria discreta $X$ toma los valores $0$, $1$, $2$ y $4$, y su función de distribución cumple:

$F(0) = 0,1 \qquad F(1) = 0,5 \qquad F(2) = a \qquad F(4) = 1$

  1. a) Sabiendo que la media de la distribución es $\mu = 2,2$, plantea la ecuación que permite hallar $a$ y calcula su valor.
  2. b) Escribe la función de probabilidad completa de $X$.
  3. c) Calcula la varianza y la desviación típica de $X$, redondeando a las centésimas.
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La esperanza como criterio: juegos y rifas

La esperanza dice qué pasa «en promedio, si se repite muchas veces». Sirve para decidir si un juego, una rifa o una apuesta convienen.

Criterio de equidad en juegos de azar según la ganancia esperada sea menor, igual o mayor que cero. E[G] < 0 E[G] = 0 E[G] > 0 Desfavorable pierdes de media a la larga Equitativo ni ganas ni pierdes Favorable ganas de media a la larga
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Una ruleta de una feria tiene $8$ sectores iguales con los premios que se ven en la figura: un sector de $\$10$, dos de $\$5$, tres de $\$2…

Una ruleta de una feria tiene $8$ sectores iguales con los premios que se ven en la figura: un sector de $\$10$, dos de $\$5$, tres de $\$2$ y dos sin premio.

$10 $5 $2 $0 $2 $5 $2 $0 8 sectores iguales
  1. a) Escribe la función de probabilidad de la variable $X$ = "premio obtenido en una tirada".
  2. b) Calcula el premio medio por tirada, $\mu$.
  3. c) Jugar cuesta $\$3$ la tirada. Define la variable $G$ = "ganancia neta del jugador" (premio menos lo pagado), calcula su esperanza y decide razonadamente si es aconsejable jugar.
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El Centro de Padres de un colegio organiza una rifa solidaria: vende $200$ boletos a $\$2\,000$ cada uno, con un premio de $\$100\,000$, cuatro premios de $\$25\,000…

El Centro de Padres de un colegio organiza una rifa solidaria: vende $200$ boletos a $\$2\,000$ cada uno, con un premio de $\$100\,000$, cuatro premios de $\$25\,000$ y diez premios de $\$5\,000$.

  1. a) Escribe la función de probabilidad de la variable $G$ = "ganancia neta al comprar un boleto" (valor del premio menos los $\$2\,000$ que cuesta).
  2. b) Calcula la esperanza de $G$.
  3. c) Interpreta el signo del resultado: si la esperanza es negativa, ¿dónde va a parar ese dinero? ¿Contradice eso el fin solidario de la rifa?
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En un puesto de feria se juega con dos dados cúbicos: se ganan $\$12\,000$ si salen dobles (los dos dados iguales), $\$6\,000$ si la suma es $7$, y nada en cualquier…

En un puesto de feria se juega con dos dados cúbicos: se ganan $\$12\,000$ si salen dobles (los dos dados iguales), $\$6\,000$ si la suma es $7$, y nada en cualquier otro caso.

  1. a) Calcula la probabilidad de cada premio y la de no ganar nada. (Ten en cuenta que sacar dobles y sumar $7$ son eventos mutuamente excluyentes; ¿por qué?)
  2. b) Halla la esperanza del premio por partida y deduce cuál debería ser el precio de la apuesta para que el juego fuera equitativo.
  3. c) Si el puesto cobra $\$4\,000$ por partida, ¿a quién favorece el juego? ¿Cuánto espera ganar o perder un jugador que juega $100$ partidas?
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Transformaciones lineales y variable continua

Efecto de una transformación lineal Y = aX + b sobre la media y la desviación estándar. μₓ, σₓ Y = a·X + b μY = a·μₓ + b σY = |a|·σₓ

Hasta aquí $X$ tomaba valores aislados. Cuando una magnitud puede tomar cualquier valor de un intervalo (un tiempo, una longitud, un peso) hace falta una variable continua: en vez de una tabla se usa una función de densidad $f(x)$, y la probabilidad de un intervalo es el área bajo $f$ entre sus extremos. El área total vale $1$, igual que $\sum p_i=1$ en el caso discreto.

Función de densidad continua: la probabilidad entre a y b es el área bajo la curva. a b área = P(a ≤ X ≤ b) f(x) en el caso continuo no hay barras: hay área bajo una curva
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El tiempo de espera $X$ (en minutos) del bus escolar en un paradero se distribuye uniformemente entre $0$ y $10$ minutos, es decir, su función de densidad es constante:…

El tiempo de espera $X$ (en minutos) del bus escolar en un paradero se distribuye uniformemente entre $0$ y $10$ minutos, es decir, su función de densidad es constante: $f(x) = k$ para $x \in [0, 10]$ y $f(x) = 0$ fuera.

  1. a) Calcula el valor de $k$ sabiendo que el área bajo la función de densidad debe ser $1$.
  2. b) Halla la probabilidad de esperar entre $2$ y $5$ minutos.
  3. c) Halla la probabilidad de esperar más de $8$ minutos y explica por qué $P[X = 8] = 0$ aunque esperar exactamente $8$ minutos no sea imposible.
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Sea $X$ una variable aleatoria discreta con media $\mu$ y desviación típica $\sigma$, y sea $Y = a \cdot X + b$ una nueva variable obtenida aplicando a $X$ una…

Sea $X$ una variable aleatoria discreta con media $\mu$ y desviación típica $\sigma$, y sea $Y = a \cdot X + b$ una nueva variable obtenida aplicando a $X$ una transformación lineal.

  1. a) Demuestra, a partir de la definición de media, que $\mu_Y = a \cdot \mu + b$.
  2. b) Demuestra que $\sigma_Y = |a| \cdot \sigma$. ¿Por qué la constante $b$ no afecta a la dispersión?
  3. c) Aplicación: en un examen, las notas tienen media $6,2$ y desviación típica $1,4$. El profesor decide transformar cada nota $X$ en $Y = 0,9 \cdot X + 1$. Calcula la nueva media y la nueva desviación típica.
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El tiempo (en minutos) que tarda en arrancar un servidor tras un reinicio es una variable aleatoria continua $X$ con función de densidad $f(x) = k \cdot x$ para…

El tiempo (en minutos) que tarda en arrancar un servidor tras un reinicio es una variable aleatoria continua $X$ con función de densidad $f(x) = k \cdot x$ para $x \in [0, 4]$ y $f(x) = 0$ en el resto, representada en la figura.

x y 0 1 2 3 4 ? h = ? f(x) = k · x Área = 1
  1. a) Calcula el valor de $k$ sabiendo que el área total bajo la función de densidad debe ser $1$.
  2. b) Halla la probabilidad de que el servidor tarde menos de $2$ minutos en arrancar.
  3. c) Calcula la mediana de $X$ (el valor $m$ tal que $P[X \le m] = \frac{1}{2}$) y la media $\mu$. ¿Cuál de las dos es mayor? ¿A qué crees que se debe?
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Vuelta al principio: no podemos predecir qué le va a salir a Josefa en una tirada, pero la esperanza de la ganancia neta nos dice qué esperar en promedio a largo plazo, y con eso decidimos si el juego conviene.

Resumen

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