Se est? buscando en el cuadro anterior puede

Info icon This preview shows pages 27–30. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
Se está buscando ; en el cuadro anterior puede apreciarse que la celda que reúne ambas condiciones es la que tiene 0.2040, por lo que d. Si el cliente pagó en efectivo, ¿cuál es la probabilidad de que haya comprado $200 o más? Se busca P(B | E); entonces: Cierre La estadística inductiva tiene entre sus objetivos el cuantificar la incertidumbre que caracteriza a todo proceso de razonamiento en el que se avanza de lo particular a lo general; dicha cuantificación se realiza mediante la aplicación de principios probabilísticos, como lo son los tipos de probabilidad que se clasifican en probabilidad clásica, relativa o subjetiva. Como pudiste ver, los elementos de la estadística se encuentran a nuestro alrededor, pues a diario se leen noticias como de que el día de mañana existe una probabilidad de un 40% de que llueva, o bien de que un 65% de los adultos tiene sobrepeso, etcétera.
Image of page 27

Info icon This preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full Document Right Arrow Icon
Tema 3. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad Introducción Las variables se pueden clasificar en dos categorías: cualitativas (miden una cualidad o característica) y cuantitativas (miden una cantidad numérica). Las variables cuantitativas se dividen en variables discretas (las cuales adquieren un número contable o finito de valores) y variables continuas (toman valores infinitos que corresponden a los puntos sobre un intervalo en una recta). Explicación 3.1 Variables aleatorias discretas Se denomina variable aleatoria a una cantidad que es capaz de tomar diferentes valores de una prueba a otra en un experimento donde el resultado exacto es un evento aleatorio. Infante y Zárate (1990) indican que cuando la distribución de una variable aleatoria permite representar (así sea de manera aproximada) el comportamiento aleatorio de una variable bajo estudio, se dice que se tiene un modelo probabilístico de una variable. En este caso, es posible emplear las leyes de probabilidad para investigar las constantes que caracterizan al fenómeno, cuyo comportamiento se estudia a través de la variable en cuestión. Un modelo probabilístico de una variable aleatoria X es la forma específica de la función de probabilidades que se supone refleja el comportamiento de X.
Image of page 28
Las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas . Si el número de valores que puede tomar una variable es contable, entonces se denomina variable aleatoria discreta , de tal forma que al señalar estos puntos sobre una recta estarían separados. Algunos ejemplos de variables aleatorias discretas son el número de casas en una ciudad, el número de semillas en una fruta, etcétera. Una variable aleatoria continua es aquella que puede tomar un número infinito de valores que corresponden a los puntos en el intervalo de una recta. Algunos ejemplos de estas variables son el peso en kilogramos de una persona, el rendimiento en toneladas de algún cultivo, la presión arterial en milímetros de mercurio, etcétera.
Image of page 29

Info icon This preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full Document Right Arrow Icon
Image of page 30
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

{[ snackBarMessage ]}

What students are saying

  • Left Quote Icon

    As a current student on this bumpy collegiate pathway, I stumbled upon Course Hero, where I can find study resources for nearly all my courses, get online help from tutors 24/7, and even share my old projects, papers, and lecture notes with other students.

    Student Picture

    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    I cannot even describe how much Course Hero helped me this summer. It’s truly become something I can always rely on and help me. In the end, I was not only able to survive summer classes, but I was able to thrive thanks to Course Hero.

    Student Picture

    Dana University of Pennsylvania ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    The ability to access any university’s resources through Course Hero proved invaluable in my case. I was behind on Tulane coursework and actually used UCLA’s materials to help me move forward and get everything together on time.

    Student Picture

    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern