viernes, 24 de noviembre de 2017

Distribución de probabilidad

Es la asignación de probabilidades a los valores de la variable aleatoria, denotado por P(xi), y que cumplen con:




Donde Xi es el valor de la variable aleatoria X y P(xi) es la probabilidad que se le asocia.
Esperanza o valor esperado es el valor promedio que se obtendría si el experimento se repitiera una cantidad infinita de veces. Para calcularlo puedes expresarlo de la siguiente forma: {x1, x2, …, xn} es el conjunto de los valores que toma la variable aleatoria X, con su respectiva probabilidad P(xi). Entonces el valor esperado de X es:
E[X]=P(x1) x1+P(x2) x2+•••+P(xn) xn
Varianza de un conjunto de datos {x1, x2, …, xn} es el promedio de los cuadrados de las diferencias entre la media aritmética y cada uno de los datos, es decir:
                                            
Desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y se denota por:
La importancia de conocer estos valores es que pueden establecerse como los datos que distan de la media a partir de la desviación estándar. Esta propiedad se enuncia en el Teorema de Chebyshev:
Teorema de Chebyshev. Para cualquier conjunto finito de números y para cualquier número real >1 se tiene que por lo menos la fracción:
                                                                              
De estos números dista de la media a lo más veces la desviación estándar. Con este teorema se puede asegurar, por ejemplo, que para un conjunto finito de datos al menos 75% de ellos distan de la media a lo más dos veces la desviación estándar. Pues:

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