Probabilidad · Probabilidad y Estadística

Variable aleatoria discreta

Modelar variables aleatorias discretas con su función de masa de probabilidad y verificar que las probabilidades sumen uno.

Variable aleatoria discreta

Ilustracion de probabilidad: distribucion normal, dados y arbol de probabilidades.
Probabilidad: desde eventos basicos hasta distribuciones continuas.

Mapa conceptual

Traducir el azar a números La probabilidad empieza con eventos, pero un análisis necesita números sobre los que calcular. La variable aleatoria es el puente: asigna un valor a cada resultado y hereda su probabilidad.

¿Qué es una variable aleatoria?

Una variable aleatoria es una función que asigna un número a cada resultado de un experimento. Al lanzar dos dados, X = «suma de los puntos» toma valores entre 2 y 12. No es una variable que «se mueve» misteriosamente: es una regla que mapea resultados a números, y cada número tiene su probabilidad.

Discreta frente a continua

Función de masa

La función de masa de probabilidad, p(x), dice cuánta probabilidad cae sobre cada valor x. Para una variable discreta es simplemente una tabla: «probabilidad de que X valga exactamente 0, 1, 2...». Debe cumplir dos cosas: ninguna masa negativa, y todas las masas suman uno.

Verificar una masa válida

  1. Comprueba que cada p(x) está entre cero y uno.
  2. Suma p(x) sobre todos los valores posibles: debe dar exactamente uno.
  3. Si suma menos o más, la distribución está mal definida o falta un valor.

Función de distribución acumulada

La F(x) acumulada responde a «¿qué probabilidad hay de que X sea menor o igual a x?». Es una escalera que sube de peldaño en cada valor y llega a uno. Desde ella se leen probabilidades de intervalos sin sumar término a término.

Ejemplo: número de caras

Al lanzar tres monedas, X = «número de caras» toma 0, 1, 2 o 3. Por simetría las masas son 1/8, 3/8, 3/8 y 1/8. Suman dieciseisavos: uno. Es un modelo discreto completísimo: basta esa tabla para saber cualquier probabilidad sobre X.

Una masa discreta y su acumulada: la misma información en dos lecturas.
Valor de XProbabilidad (masa)Acumulada F(x)
01/81/8
13/84/8
23/87/8
31/88/8 = 1

¿Qué condición debe cumplir la función de masa de una variable aleatoria discreta válida?

Modelos discretos frecuentes

Muchas situaciones reales son discretas por naturaleza: conteos de eventos (defectos, clics, llegadas), número de éxitos en un conjunto de ensayos, o categorías ordenadas con una probabilidad asignada. Reconocer la estructura discreta guía qué distribución usar después.

De la masa a la esperanza

La masa de probabilidad no solo describe; permite calcular promesas ponderadas como la media o la varianza. Cada valor aporta su magnitud «pesada» por su probabilidad. De ahí salen las herramientas de la siguiente lección.

Soporte de la variable

El soporte es el conjunto de valores con masa estrictamente positiva. Definirlo bien es parte de modelar: si crees que un conteo puede llegar a diez pero solo enumeras hasta cinco, tu masa no sumará uno y el modelo fallará silenciosamente.

Errores frecuentes

La función de masa asigna a cada valor la probabilidad de que la variable tome exactamente ese valor.

Representar la distribución

Un diagrama de barras con un eje para valores y otro para masa es la fotografía de una variable discreta: su forma, su centro y su dispersión se ven de un vistazo. Es el primer gráfico de cualquier análisis de conteos.

Ordena los peldaños de la acumulada de X = caras en dos monedas (valores 0,1,2):

F0
F1
F2
Total

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Variables aleatorias discretas y funciones de probabilidad.

Define una variable aleatoria discreta para tu día a día (p. ej. mensajes recibidos por la mañana). Propón valores posibles, asigna una masa razonable a cada uno y verifica que suman uno.