El número esperado en este caso se puede considerar como un promedio ponderado. Se llega mejor sumando la probabilidad de un número dado por ese número. Entonces, en este caso:
los media (o valor esperado o expectativa matemática o simplemente, promedio) es igual a
En general, si un variable aleatoria
Lo anterior es una definición para variable aleatoria discreta tomando un número finito de valores. Los casos más complejos con un número infinito de valores (contables o no contables) requieren la participación de conceptos matemáticos más complejos.
Una gran cantidad de información útil sobre este tema se puede encontrar en el sitio web Unizor siguiendo el elemento del menú Probabilidad.
La probabilidad de que llegues tarde a la escuela es de 0.05 para cualquier día. Dado que dormiste tarde, la probabilidad de que llegues tarde a la escuela es de 0.13. ¿Los eventos "Late to School" y "Slept Late" son independientes o dependientes?
Son dependientes. El evento "durmió tarde" influye en la probabilidad de que el otro evento "tarde a la escuela". Un ejemplo de eventos independientes es lanzar una moneda repetidamente. Dado que la moneda no tiene memoria, las probabilidades en el segundo lanzamiento (o posterior) siguen siendo 50/50, ¡siempre que sea moneda justa! Extra: es posible que desee reflexionar sobre esto: se encuentra con un amigo con quien no ha hablado durante años. Todo lo que sabes es que él tiene dos hijos. Cuando te encuentras con él, él tiene a su hijo con él. ¿Cuáles son l
Ha estudiado la cantidad de personas que esperan en línea en su banco el viernes por la tarde a las 3 pm durante muchos años y ha creado una distribución de probabilidad para 0, 1, 2, 3 o 4 personas en línea. Las probabilidades son 0.1, 0.3, 0.4, 0.1 y 0.1, respectivamente. ¿Cuál es la probabilidad de que como máximo 3 personas estén en línea a las 3 pm el viernes por la tarde?
A lo sumo 3 personas en la línea serían. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0.1 + 0.3 + 0.4 + 0.1 = 0.9 Por lo tanto, P (X <= 3) = 0.9 Así la pregunta aunque sea más fácil usar la regla complementaria, ya que tiene un valor en el que no está interesado, por lo que puede restarlo de la probabilidad total. como: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Por lo tanto, P (X <= 3) = 0.9
Ha estudiado la cantidad de personas que esperan en línea en su banco el viernes por la tarde a las 3 pm durante muchos años y ha creado una distribución de probabilidad para 0, 1, 2, 3 o 4 personas en línea. Las probabilidades son 0.1, 0.3, 0.4, 0.1 y 0.1, respectivamente. ¿Cuál es la probabilidad de que al menos 3 personas estén en línea a las 3 pm el viernes por la tarde?
Esta es una CUALQUIER ... O situación. Puedes AGREGAR las probabilidades. Las condiciones son exclusivas, es decir: no puede tener 3 y 4 personas en una línea. Hay 3 personas O 4 personas en línea. Entonces agregue: P (3 o 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Verifique su respuesta (si le queda tiempo durante su prueba), calculando la probabilidad opuesta: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 Y esto y su respuesta se suman a 1.0, como deberían.