La diferencia entre las variables discretas y continuas

Video: Variables Cuantitativas y Cualitativas - Ejemplos y Ejercicios

Una variable aleatoria discreta es uno en el que todos los resultados son mutuamente excluyentes y no pueden ser divididas en mediciones más precisas. Existen variables aleatorias discretas ya sea en un proceso continuo finito o infinito numerable. Por ejemplo, cuando se lanza una moneda, los dos resultados posibles, a cara o cruz, son mutuamente excluyentes. No se puede tener una parte de la cabeza y parte de una cola en cualquier flip dado. Otro ejemplo de una variable aleatoria es la cantidad de autos están en una calle en un momento dado. No puede haber un coche, dos coches o 10 coches. Sin embargo, no puede haber tres cuartos o un tercio de un coche.

Cuando se le dé una variable aleatoria discreta, Z, se puede establecer la probabilidad de cada resultado con una función de probabilidad. Por ejemplo, si usted lanza una moneda y Z1 = cabezas y z2 = colas, la función de probabilidad es la siguiente: f (z) = {1/2 para Z = z1, un medio para Z = z2. La probabilidad de cada evento discreto debe sumar a uno. funciones de probabilidad para variables aleatorias discretas pueden ser representados usando un gráfico de barras.

Una variable aleatoria continua es uno que mide un espacio de probabilidad infinitamente incontable. Como tal, aunque cada evento es único, la probabilidad de cualquier evento no puede medirse directamente, ya que siempre se puede dividir en partes más pequeñas. Altura es un ejemplo de una variable aleatoria continua porque siempre se puede medir con mayor precisión. Si se mide a alguien en los pies, que se pueden medir con mayor precisión en pulgadas. Si se mide en pulgadas, una medición más precisa se puede hacer en centímetros, luego milímetros, entonces decímetros.

Video: variables discretas y continuas

Cuando se administra una variable aleatoria continua, Z, se puede calcular la probabilidad de cualquier variedad de eventos utilizando una función de densidad de probabilidad. Debido a que el espacio muestral es infinitamente incontable, no es posible medir cualquier evento directamente. Por ejemplo, si está midiendo la probabilidad de que haya personas que se una cierta altura, la función de densidad de probabilidad podría tener este aspecto: f (z) = {z para una