Matemática discreta Ejemplos
xP(x)20.240.290.1120.2170.2210.1
Paso 1
Paso 1.1
Una variable aleatoria discreta x toma un conjunto de valores separados (como 0, 1, 2 ...). Su distribución de probabilidad asigna una probabilidad P(x) a cada valor posible x. Para cada x, la probabilidad P(x) cae entre 0 y 1 inclusive y la suma de las probabilidades para todos los posibles valores de x es igual a 1.
1. Para cada x, 0≤P(x)≤1.
2. P(x0)+P(x1)+P(x2)+…+P(xn)=1.
Paso 1.2
0.2 está entre 0 y 1 inclusive, que cumple con la primera propiedad de la distribución de probabilidad.
0.2 está entre 0 y 1 inclusive
Paso 1.3
0.1 está entre 0 y 1 inclusive, que cumple con la primera propiedad de la distribución de probabilidad.
0.1 está entre 0 y 1 inclusive
Paso 1.4
0.2 está entre 0 y 1 inclusive, que cumple con la primera propiedad de la distribución de probabilidad.
0.2 está entre 0 y 1 inclusive
Paso 1.5
0.1 está entre 0 y 1 inclusive, que cumple con la primera propiedad de la distribución de probabilidad.
0.1 está entre 0 y 1 inclusive
Paso 1.6
Para cada x, la probabilidad P(x) está entre 0 y 1 inclusive, que cumple con la primera propiedad de la distribución de probabilidad.
0≤P(x)≤1 para todos los valores de x
Paso 1.7
Obtén la suma de las probabilidades para todos los posibles valores de x.
0.2+0.2+0.1+0.2+0.2+0.1
Paso 1.8
La suma de las probabilidades para todos los posibles valores de x es 0.2+0.2+0.1+0.2+0.2+0.1=1.
Paso 1.8.1
Suma 0.2 y 0.2.
0.4+0.1+0.2+0.2+0.1
Paso 1.8.2
Suma 0.4 y 0.1.
0.5+0.2+0.2+0.1
Paso 1.8.3
Suma 0.5 y 0.2.
0.7+0.2+0.1
Paso 1.8.4
Suma 0.7 y 0.2.
0.9+0.1
Paso 1.8.5
Suma 0.9 y 0.1.
1
1
Paso 1.9
Para cada x, la probabilidad de P(x) se encuentra entre 0 y 1 inclusive. Además, la suma de las probabilidades para todos los posibles x es igual a 1, lo que significa que la tabla satisface las dos propiedades de una distribución de probabilidad.
La tabla cumple con las dos propiedades de una distribución de probabilidad:
Propiedad 1: 0≤P(x)≤1 para todos los valores de x
Propiedad 2: 0.2+0.2+0.1+0.2+0.2+0.1=1
La tabla cumple con las dos propiedades de una distribución de probabilidad:
Propiedad 1: 0≤P(x)≤1 para todos los valores de x
Propiedad 2: 0.2+0.2+0.1+0.2+0.2+0.1=1
Paso 2
La expectativa media de una distribución es el valor esperado si los ensayos de la distribución podrían continuar indefinidamente. Esto es igual a cada valor multiplicado por su probabilidad discreta.
Expectation=2⋅0.2+4⋅0.2+9⋅0.1+12⋅0.2+17⋅0.2+21⋅0.1
Paso 3
Paso 3.1
Simplifica cada término.
Paso 3.1.1
Multiplica 2 por 0.2.
Expectation=0.4+4⋅0.2+9⋅0.1+12⋅0.2+17⋅0.2+21⋅0.1
Paso 3.1.2
Multiplica 4 por 0.2.
Expectation=0.4+0.8+9⋅0.1+12⋅0.2+17⋅0.2+21⋅0.1
Paso 3.1.3
Multiplica 9 por 0.1.
Expectation=0.4+0.8+0.9+12⋅0.2+17⋅0.2+21⋅0.1
Paso 3.1.4
Multiplica 12 por 0.2.
Expectation=0.4+0.8+0.9+2.4+17⋅0.2+21⋅0.1
Paso 3.1.5
Multiplica 17 por 0.2.
Expectation=0.4+0.8+0.9+2.4+3.4+21⋅0.1
Paso 3.1.6
Multiplica 21 por 0.1.
Expectation=0.4+0.8+0.9+2.4+3.4+2.1
Expectation=0.4+0.8+0.9+2.4+3.4+2.1
Paso 3.2
Simplifica mediante la adición de números.
Paso 3.2.1
Suma 0.4 y 0.8.
Expectation=1.2+0.9+2.4+3.4+2.1
Paso 3.2.2
Suma 1.2 y 0.9.
Expectation=2.1+2.4+3.4+2.1
Paso 3.2.3
Suma 2.1 y 2.4.
Expectation=4.5+3.4+2.1
Paso 3.2.4
Suma 4.5 y 3.4.
Expectation=7.9+2.1
Paso 3.2.5
Suma 7.9 y 2.1.
Expectation=10
Expectation=10
Expectation=10