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Este documento contiene una práctica relacionada con la distribución de probabilidad discreta, en la que se plantean variables aleatorias discretas a partir de un espacio muestral, se determina una función de probabilidad a partir de una variable aleatoria discreta y se calculan la media y la varianza de una variable aleatoria. Además, se aplican conceptos de esperanza matemática para solucionar problemas. El documento incluye ejemplos con un dado no cargado y se realiza una asignación de probabilidad, representación tabular y gráfica de la variable aleatoria.
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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No control con terminacion en: Actividad 1 Actvidad 2 8 2 2
σ² = 0. σ = 0. E(x) = np 3. Finita, ya que los ensayos de lanzamiento del dado se esperará obtener el resultado aleatorio. μ = f) Describir si X puede verse como una variable aleatoria discreta finita o infinita. 1 0 0 3 2 1 0
Row 29
Espacio Muestral S: {(5),(3),(6),(324555),(1154),(6561246)} areció cada número del dado: q(3) = (1/6)/2 q(4) = (1/6)/3 q(6) = (1/6)/ nto del espacio S, con el número de lanzamientos realizados hasta obtener (1 o 2 o 3 o 4 o 5 o 6). Indicar algebraicamente la varia en el inciso anterior. Anotar los valores de X. (Distribución de probabilidad ). Row 29
algebraicamente la variable.
Actividad 2 2.- Si la utilidad de un distribuidor, en unidades de $5000, para un automóvil nuevo se pu Encuentre la utilidad promedio por automóvil, así como la desviación estándar y la gráfic Nota.- cada unidad equivale a $5000 2(1-x) dx= 1/3 1666. Utilidad promedio por un automovil: 1666.66667 x.f(x).dx Desviacion estandar : 16. x(2(1-x))-μ^2=