Universidad Fermn ToroVicerrectorado AcadmicoFacultad de Ingeniera

Ensayo

Autor:Bonilla D. Jos AngelC.I 25.834.433Variables Aleatorias

Una variable aleatoria es aquella de la que no se puede predecir su resultado pero que sabemos que para cada evento va a haber un resultado. Aqu vemos que para cada elemento del punto de partida existe slo una solucin en el conjunto de llegada, aun cuando la imagen del punto de partida pueda ser otra.Es por ello que definiremos que es aleatorio, es la obtencin de un valor o resultado no previsible, es decir podemos tener una idea de cules son los resultados probables ms no podemos garantizar cual va a ser el resultado. La estadstica en sta parte nos ayuda a tomar decisiones basados en cuales son los resultados probables de un evento que queramos estudiar.El ejemplo ms utilizado es cuando lanzamos una moneda al aire, sabemos que slo existen dos resultados posible pero no se puede predecir cul ha de ser. Cada una de la opciones de los resultados es la que conocemos como espacio Muestral. Por ejemplo si nosotros decidimos saber cul es el espacio Muestral de lanzar 3 monedas al aire, pues a pesar de que las opciones son cara o sello, puede ocurrir que todas sean caras, todas sean sello u ocurra que salga cara y sello intercalado.Las variables pueden ser discretas o continuas, las variables discretas son aquellas que toma nmeros reales y que podemos estudiar valores concretos, tales como, cuntos accidentes de trnsito ocurren en un Estado en un periodo de tiempo determinado. En cambio la variable aleatoria continua es aquella que puede ser finita o infinita pero entre dos valores, por ejemplo una variable aleatoria continua puede ser las medidas de altura de todos los alumnos de Estadstica de Saia. Cuando realizamos el estudio de las variables aleatorias generalmente analizamos la distribucin de probabilidades, que son el porcentaje de oportunidades que presenta cada uno de los valores que se obtiene al realizar el estudio de cada variable. Por ejemplo, que probabilidad se tiene de obtener un nmero par al lanzar un dado. Pues primero analizamos cuntas posible soluciones tenemos, como sabemos que el dado posee seis (06) caras entonces nuestro espacio muestral es de seis (06).Como segunda parte vemos que es lo que nos preguntan y es que posibilidad hay de que caiga un nmero par por lo que sabemos que slo puede ser dos, cuatro o seis; o sea tres (03) posibilidades. As que la probabilidad de que salga un nmero para es del cincuenta por ciento (50%). Podemos decir que sta parte de la estadstica a pesar de no ser muy especfica nos ayuda a realizar inferencias sobre la obtencin de los resultados de las variable objeto de estudio. Con el clculo de las probabilidades podemos tener una pequea idea de que podemos esperar al realizar un estudio o analizar un evento.sta parte de la estadstica es la que conocemos como estadstica inferencial ya que nos permite tomar decisiones e inferir sobre los posibles resultados que vamos a obtener. A pesar que, los ingenieros no siempre asumimos los trabajos de gerencia, esto no ayuda en nuestro trabajo a planificar cual puede ser la decisin que debemos tomar. La sumatoria de las probabilidades es de cien por ciento (100 %) o uno (01). Cuando analizamos las probabilidades podemos analizar tanto cmo la probabilidad de que ocurra lo que denotaremos con la letra p y lo llamaremos xito o la probabilidad de que no ocurra la cual la denotaremos con la letra q y lo llamaremos fracaso. Por lo que podemos decir que la probabilidad de que ocurra un evento es uno (1) menos la probabilidad de que no ocurra el evento.Para concluir podemos decir que el anlisis de las variables y delimitar correctamente su espacio muestral es uno de los pasos ms importantes al inicio del estudio de una observacin siempre y cuando tengamos al menos una idea de cuales han de ser los posibles resultados que vamos a obtener. La estadstica como base de todas las carreras bien sean ingenieras o ciencias sociales nos ayuda con sus clculos a inferir probables resultados.