Distribuciones discretas: La distribución binomial
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Revisión de 15:36 1 jul 2007
Función de probabilidad
Denotaremos como
a la probabilidad de que la variable aleatoria tome el valor
xi
.
Se llama función de probabilidad de una variable aleatoria discreta X a la aplicacion que a cada valor de xi de la variable le hace corresponder la probabilidad de que la variable tome dicho valor:

Por definición, deducimos que si
son los valores que puede tomar la variable
X
, entonces:

ya que esta suma es, en realidad, la probabilidad del suceso seguro.
Ejemplo:Función de probabilidad
En el experimento de lanzar tres monedas al aire, la aplicación X que asigna a cada resultado el numero de cruces obtenidas es una variable aleatoria. Halla su función de probabilidad.


;
Observa que

Función de distribución
Dada una variable aleatoria discreta X , su función de distribución es la aplicación que a cada valor de xi de la variable le asigna la probabilidad de que ésta tome valores menores o iguales que xi , y la denotamos por:

La función de distribución de cualquier variable aleatoria discreta tiene las siguientes
caracteristicas:
1. Al ser una probabilidad,
.
2.
es nula para todo valor de
x
menor que el menor valor de la variable aleatoria, y es igual a uno para
todo valor de
x
mayor que el mayor valor de la variable.
3.
es creciente.
4.
es constante en cada intervalo
, además es continua a la derecha de
xi
y a la izquierda
, y discontinua a la izquierda de
xi
y a la derecha de
xi + 1
, para
5. Sea
xi < xj
, entonces
Distribución binomial
Supongamos que un experimento aleatorio tiene las siguientes caracteristicas:
- 1. En cada prueba del experimento sólo son posibles dos resultados: A, llamado éxito, y su contrario
, llamado fracaso.
- 2. El resultado de cada prueba es independiente de los resultados obtenidos anteriormente.
- 3. La probabilidad de A , que denotamos por p , no varía de una prueba a otra.
- 4. En cada experimento se realizan n pruebas idénticas.
Todo experimento aleatorio con estas características se dice que sigue el modelo de la distribución binomial. Su función de probabilidad queda determinada por n número de pruebas idénticas realizadas y p probabilidad de éxito en una de ellas.
A la variable X , que representa el número de éxitos obtenidos en el experimento, se le llama variable aleatoria binomial.
Función de probabilidad.
Existen varias maneras de obtener
r
exitos en las
n
pruebas. Supongamos que lanzamos una moneda
veces y calculemos la probabilidad del suceso "obtener 2 caras":
. ( Aqui el exito es que salga cara ). Existen tres posibilidades de que ocurra
:

La diferencia entre estas tres posibilidades ( sucesos elementales ) es la prueba en que
ocurre el fracaso. En el primer caso, el fracaso ocurre en la primera prueba; en el
segundo caso ocurre en la segunda y en el tercer caso ocurre en la tercera.
Como estos sucesos son incompatibles, se tiene que:

Por otra parte,
. Por ejemplo:

donde la primera igualdad es cierta porque los resultados de las tres pruebas son
independientes.
Así

En general:
![]() |
donde

es el número de sucesos elementales que componen el suceso

es la probabilidad de cada uno de estos sucesos elementales.
NOTA:
n!
es el factorial de
n
,
Ejemplo: Distribución binomial
¿Cual es la probabilidad de que en una familia con 5 hijos, 3 sean chicos y 2 chicas?
{{{sol}}}