modelos estadisticos

Se llama variable aleatoria a toda función que asocia a cada elemento del espacio muestral E un número real.
Se utilizan letras mayúsculas X, Y, ... para designar variables aleatorias, y lasrespectivas minúsculas (x, y, ...) para designar valores concretos de las mismas.
Variable aleatoria discreta
Una variable aleatoria discreta es aquella que sólo puede tomar valores enteros.
Ejemplos
Elnúmero de hijos de una familia, la puntuación obtenida al lanzar un dado.
Variable aleatoria continua
Una variable aleatoria continua es aquella que puede tomar todos los valores posibles dentro deun cierto intervalo de la recta real.
Ejemplos
La altura de los alumnos de una clase, las horas de duración de una pila.

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
Introducción
Una distribución deprobabilidad indica toda la gama de valores quepueden representarse como resultado de un experimento si éste sellevase a cabo. Es decir, describe la probabilidad de que un evento se realice en el futuro, loimplica que se puede diseñar un escenario de acontecimientos futuros considerandolas tendencias actuales de diversos fenómenos naturales.
Una distribución de probabilidades es una lista de lasprobabilidades de todos los resultados posibles que pudiera resultar si el experimento se hace; es decir, es la suma de todas las funciones en las que interviene la variable aleatoria “x” bajo estudio.
Lasdistribuciones de probabilidad siempre es la suma de todas las funciones posibles, por tanto su sumatoria siempre tiene que ser igual al espacio muestral; esto es:
f(x) = 1 f(x) = 100%
Para sabercual es la f(x) que corresponde se deberá estudiar los tipos de distribuciones de probabilidad que podemos tener. Para esto, lo importante es definir el tipo de variable que tenemos bajo estudio, y deaquí surge la clasificación de las distribuciones.
Clasificación de las Distribuciones de Probabilidad
a) Distribuciones Discretas:
Se presentan cuando nuestra variable de estudio es discreta;...