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                                  “cepeMathBookFC” — 2012/12/11 — 19:57 — page 40 — #44
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                          40                           1. PROBABILIDAD

                               b) P.X > 0/ D 1=3.
                               c) P.0 < X  1/ D 1=3.
                               d) P.X D 0/ D 1=3.
                              Para concluir esta secci´ on mencionaremos que el t´ ermino distribuci´ on o distri-
                          buci´ on de probabilidad de una v.a. se refiere a cualquiera de las dos funciones: a la
                          funci´ on de probabilidad (o de densidad) f .x/ o a la funci´ on de distribuci´ on F.x/.
                                                        8
                                                        ˆ Funci´ on de probabilidad
                                      Distribuci´ on    ˆ
                                                        <  (o de densidad) f .x/
                                          de        D
                                      probabilidad      ˆ
                                                        ˆ
                                                           Funci´ on de distribuci´ on F.x/
                                                        :
                          7. Esperanza, varianza, momentos
                          Todos los seres humanos tenemos caracter´ ısticas num´ ericas que nos identifican y nos
                          distinguen de otras personas, por ejemplo, la edad, la estatura, la talla, el peso, etc.
                          Si pudi´ eramos considerar la totalidad de todos estos n´ umeros para una persona en
                          particular, la identificar´ ıamos de manera ´ unica. Algo similar sucede con las variables
                          aleatorias. En esta secci´ on estudiaremos algunas caracter´ ısticas num´ ericas asociadas a
                          las variables aleatorias que, bajo ciertas condiciones, las identifican de manera ´ unica.

                          Esperanza
                          La esperanza de una variable aleatoria X es un n´ umero denotado por E.X/ y que se
                          calcula como sigue: si X es discreta con valores x 0 ; x 1 ; : : :, entonces
                                                         1
                                                         X
                                                 E.X/ D     x i P.X D x i /;
                                                         iD0
                          suponiendo que esta suma es absolutamente convergente, es decir, la suma de los
                          valores absolutos es convergente. El n´ umero de sumandos puede ser finito o infinito,
                          dependiendo del conjunto de valores de la variable aleatoria. Si X es continua con
                          funci´ on de densidad f .x/, entonces la esperanza es
                                                          Z  1
                                                   E.X/ D     xf .x/ dx;
                                                           1
                          suponiendo que esta integral es absolutamente convergente, esta hip´ otesis significa que
                          la integral de los valores absolutos es convergente. Si la suma o integral anteriores no
                          cumplen esta condici´ on de convergencia absoluta, entonces se dice que la esperanza
                          no existe. La esperanza de una variable aleatoria es entonces un n´ umero que indica
                          el promedio ponderado de los diferentes valores que puede tomar la variable. A la
                          esperanza se le conoce tambi´ en con los nombre de: media, valor esperado o valor
                          promedio. En general se usa la letra griega  (mu) para denotarla. Hemos se˜ nalado que




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