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Questions and Answers
¿Cuál es la definición de una variable aleatoria?
¿Cuál es el nombre del modelo de distribución que modelos un resultado binario?
¿Cuál es el nombre del modelo de distribución que se utiliza para modelar el número de eventos en un intervalo de tiempo fijo?
¿Qué es una función de densidad de probabilidad?
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¿Cuál es el nombre del modelo de distribución que se utiliza para modelar una variable continua con una curva simétrica en forma de campana?
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¿Cuál es el nombre del modelo de distribución que se utiliza para modelar el tiempo entre eventos en un proceso de Poisson?
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Una variable aleatoria continua tiene un rango de valores posibles entre 0 y 10. ¿Cuál es el valor más alto que puede tomar?
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Dos eventos son independientes si la ocurrencia de uno no afecta la probabilidad del otro. ¿Cuál es la notación correcta para la probabilidad de que ocurran ambos eventos?
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Un evento es un conjunto de resultados de un experimento. ¿Cuál es el nombre del conjunto de todos los resultados posibles?
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Una variable aleatoria discreta tiene un conjunto finito de valores posibles. ¿Cuál es el nombre del modelo de distribución que se utiliza para modelar la variable?
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Dos eventos son mutuamente excluyentes si no pueden ocurrir al mismo tiempo. ¿Cuál es la condición necesaria para que dos eventos sean mutuamente excluyentes?
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La probabilidad condicional de un evento A dado un evento B se puede calcular utilizando la fórmula P(A|B) = ¿?
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Study Notes
Random Variables
- A random variable is a variable whose possible values are determined by chance, rather than by a fixed set of values.
- Types of random variables:
- Discrete random variables: take on a countable number of distinct values (e.g. rolling a die, tossing a coin).
- Continuous random variables: can take on any value within a certain range or interval (e.g. height of a person, time until a certain event).
Distribution Models
- A distribution model describes the probability of different values or outcomes of a random variable.
- Common distribution models:
- Bernoulli Distribution: models a binary outcome (e.g. success/failure, 0/1).
- Binomial Distribution: models the number of successes in a fixed number of independent trials (e.g. coin tosses).
- Uniform Distribution: models a continuous variable with equal probability of taking on any value within a certain range.
- Normal Distribution (Gaussian Distribution): models a continuous variable with a symmetrical, bell-shaped curve (e.g. height of a population).
- Poisson Distribution: models the number of events occurring in a fixed interval of time or space (e.g. number of phone calls in an hour).
- Exponential Distribution: models the time between events in a Poisson process (e.g. time between phone calls).
Key Concepts
- Probability density function (PDF): a function that describes the probability of different values of a continuous random variable.
- Cumulative distribution function (CDF): a function that describes the probability that a random variable takes on a value less than or equal to a certain value.
- Mean and variance: measures of the central tendency and spread of a distribution, respectively.
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Description
Test your understanding of random variables, including discrete and continuous variables, and different distribution models such as Bernoulli, Binomial, Uniform, Normal, Poisson, and Exponential distributions. Learn key concepts like probability density function, cumulative distribution function, mean, and variance.
