Esperanza Y Varianza
varianza de una variable aleatoria
Concepto de esperanza
La esperanza matemática de una variable aleatoria discreta se
define como:
E ( X ) = ∑ xi ⋅ f ( xi )xi
La esperanza matemática puede interpretarse intuitivamente
como el valor medio de infinitas observaciones. De hecho,
se cumple:
N
lim
N →∞
∑x
i =1
N
i
= E( X )
Laesperanza matemática tambien puede
interpretarse como un punto de equilibrio
de la distribución de probabilidad
E ( X ) = ∑ xi ⋅ f ( xi )
xi
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
45
0
1
2
3
4
5
0.4
0.35
0.3
f ( x) = 1 / 6 x = 0,1,2,3,4,5
0.25
0.2
E ( X ) = 0 × 1 / 6 + 1× 1 / 6 + + 5 × 1 / 6 = 2.5
0.15
0.1
0.05
0
1
2
3
45
0.4
f ( x) = 1 / 16 x = 0,5
0.35
f ( x) = 3 / 16 x = 1,4
0.3
0.25
f ( x) = 4 / 16 x = 2,3
0.2
E ( X ) = 0 × 1 / 16 + 1× 3 / 16 + 2 × 4 / 16 +
0.15
0.1
+ 3 × 4 / 16 +4 × 3 / 16 + 5 × 1 / 16 = 2.5
0.05
0
1
2
3
4
5
Propiedades de E(X)
• E (k ) = k
• E (k ⋅ X ) = k ⋅ E ( X )
• E ( X + Y ) = E ( X ) + E (Y )
• E (k + X ) = k + E ( X )
• SiX y Y son independientes ⇒
E ( X ⋅ Y ) = E ( X ) ⋅ E (Y )
Concepto de varianza
La varianza de una variable aleatoria discreta se define como:
V ( X ) = E ( X − E ( X ))
2
Estadefinición equivale a:
V ( X ) = E( X
2
(E ( X ) )2
)−
• E ( X ) = ∑ xi f ( xi )
xi
• E ( X 2 ) = ∑ xi2 f ( xi )
xi
La varianza puede interpretarse como un
momento de la distribución deprobabilidad respecto de la esperanza
Menor Varianza
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
La varianza
aumenta al
aumentar la
dispersión de
laprobabilidad
respecto de la
esperanza
5
Mayor Varianza
0.4
0.35
f ( x) = 1 / 6 x = 0,1,2,3,4,5
0.3
E ( X ) = 0 × 1 / 6 + 1× 1 / 6 + + 5 ×1 / 6 = 2.5
0.25
0.2
E ( X 2...
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