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Probabilidad Estadistica, Apuntes de Estadística

Asignatura: estadistica, Profesor: , Carrera: Psicología, Universidad: UCM

Tipo: Apuntes

2013/2014

Subido el 26/02/2014

pilygascongaudo
pilygascongaudo 🇪🇸

3.8

(4)

4 documentos

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TEMA 3 PROBABILIDAD.
Variable aleatoria: Toda función que atribuye un número real, y uno solo, a cada suceso
elemental de E, es decir, toda función real definida sobre E.
Designadas por letras mayúsculas latinas (ley)
Designada por letras minúsculas latinas (valores asignados)
Variable aleatoria discreta: Es aquella que sólo puede tomar un número finito o infinito
de valores.
Variable aleatoria continua: Es aquella que puede tomar un número infinito no
numerable de valores.
Función de probabilidad (una sola variable aleatoria discreta): Es aquella que asigna a
todo número real, xi , la probabilidad de que la variable aleatoria X asuma ese valor,
valga xi.
Propiedades:
Siendo x1, x2, …, xk los valores asumibles por la variable aleatoria X,
El sumatorio de f(xi) es igual a 1 (mirar libro)
f(xi) > 0 (i= 1,2, …, k)
Siendo a < b < c, el suceso A = {a < o igual X < o igual b} y el suceso B =
{b < X < igual que c} son mutuamente exclusivos. Por otra parte, siendo C
= {a < o igual X < igual que c}, es claro que C = A U B. (mirar fórmula del
libro)
Función de distribución (una sola variable aleatoria discreta): Es aquella que asigna a
todo número real, xi, la probabilidad de que la variable aleatoria X sea igual o menor
que xi. Simbólicamente,
F(xi) = P (X < o igual xi)
Función de probabilidad conjunta de X e Y: Es aquella que asigna a todo par de
números reales, xi e yj, la probabilidad de que conjuntamente X valga xi e Y valga yj.
F(xi, yj) = P (X = xi, Y = yj)
Reflexión: de cada par de sucesos elementales (uno perteneciente a Ex y otro a Ey),
pasamos a un conjunto infinito R cuadrado de pares de números reales. Ahora, mediante
f(xi, yi), pasamos de R cuadrado al conjunto de los números reales contenidos dentro
del intervalo {0, 1}. Siempre que uno de los dos números reales, xi e yi, no sea
asumible por X o por Y (o ninguno de los dos sea asumible ni por X ni por Y), encontes
f(xi, yi) es necesariamente nula. Por el contrario, cuando los dos números reales, xi e
yi, sean asumibles por X e Y, entonces f(xi, yj) será nula o positiva, según que sea
imposible o posible el suceso {X = xi, Y = yj}
Función de probabilidad marginal de X: Es aquella que asigna a todo número real xi la
probabilidad de que X valga xi, incondicionadamente, es decir, sin tener en cuenta Y.
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TEMA 3 PROBABILIDAD.

Variable aleatoria: Toda función que atribuye un número real, y uno solo, a cada suceso elemental de E, es decir, toda función real definida sobre E. Designadas por letras mayúsculas latinas (ley) Designada por letras minúsculas latinas (valores asignados)

Variable aleatoria discreta: Es aquella que sólo puede tomar un número finito o infinito de valores.

Variable aleatoria continua: Es aquella que puede tomar un número infinito no numerable de valores.

Función de probabilidad (una sola variable aleatoria discreta): Es aquella que asigna a todo número real, xi , la probabilidad de que la variable aleatoria X asuma ese valor, valga x (^) i.

Propiedades:

  • Siendo x1, x2, …, xk los valores asumibles por la variable aleatoria X, El sumatorio de f(xi) es igual a 1 (mirar libro)
  • f(xi) > 0 (i= 1,2, …, k)
  • Siendo a < b < c, el suceso A = {a < o igual X < o igual b} y el suceso B = {b < X < igual que c} son mutuamente exclusivos. Por otra parte, siendo C = {a < o igual X < igual que c}, es claro que C = A U B. (mirar fórmula del libro)

Función de distribución (una sola variable aleatoria discreta): Es aquella que asigna a todo número real, xi, la probabilidad de que la variable aleatoria X sea igual o menor que xi. Simbólicamente,

F(xi) = P (X < o igual xi)

Función de probabilidad conjunta de X e Y: Es aquella que asigna a todo par de números reales, xi e yj, la probabilidad de que conjuntamente X valga xi e Y valga yj.

F(xi, yj) = P (X = xi, Y = yj)

Reflexión: de cada par de sucesos elementales (uno perteneciente a Ex y otro a Ey), pasamos a un conjunto infinito R cuadrado de pares de números reales. Ahora, mediante f(xi, yi), pasamos de R cuadrado al conjunto de los números reales contenidos dentro del intervalo {0, 1}. Siempre que uno de los dos números reales, xi e yi, no sea asumible por X o por Y (o ninguno de los dos sea asumible ni por X ni por Y), encontes f(xi, yi) es necesariamente nula. Por el contrario, cuando los dos números reales, xi e yi, sean asumibles por X e Y, entonces f(xi, yj) será nula o positiva, según que sea imposible o posible el suceso {X = xi, Y = yj}

Función de probabilidad marginal de X: Es aquella que asigna a todo número real xi la probabilidad de que X valga xi, incondicionadamente, es decir, sin tener en cuenta Y.

g (xi) = P (X = xi)

Función de probabilidad marginal de Y: Es aquella que asigna a todo número real yj la probabilidad de que Y valga yj, incondicionadamente, es decir, sin tener en cuenta X.

h (yj) = P (Y = yj)

Función de probabilidad condicional de X: Es aquella que asigna a todo número real xi la probabilidad de que X valga xi, bajo la condición de que Y haya tomado uno de sus posibles valores yj.

Función de probabilidad condicional de Y: Es aquella que asigna a todo número real yj la probabilidad de que Y valga yj, bajo la condición de que X haya tomado uno de sus posibles valores xi.

Función de distribución conjunta de X e Y: Es aquella que asigna a todo par de números reales xh e ym la probabilidad de que conjuntamente X sea igual o menor que xh e Y sea igual o menor que ym.

Función de distribución marginal de X: Es aquella que asigna a todo número real xh la probabilidad de que X sea igual o menor que xh, incondicionadamente, es decir, sin tener en cuenta Y.

Función de distribución marginal de Y: Es aquella que asigna a todo número real ym la probabilidad de que Y sea igual o menor que ym, incondicionadamente, es decir, sin tener en cuenta X.

Función de distribución condicional de X: Es aquella que asigna a cada número real xh la probabilidad de que X sea igual o menor que xh, bajo la condición de que sea igual o menor que ym.

Función de distribución condicional de Y: Es aquella que asigna a cada número real ym la probabilidad de que Y sea igual o menor que ym, bajo la condición de que X sea igual o menor que xh.