Respuestas
Explicación paso a paso:
Ejemplos:
x→ Variable que nos define el número de burbujas por envase de vidrio que son generadas en un proceso dado.
x→0, 1, 2, 3, 4, 5, etc, etc. burbujas por envase.
x→Variable que nos define el número de productos defectuosos en un lote de 25 productos.
x→0, 1, 2, 3,....,25 productos defectuosos en el lote.
x→Variable que nos define el número de alumnos aprobados en la materia de probabilidad en un grupo de 40 alumnos.
x→0, 1, 2, 3, 4, 5,....,40 alumnos aprobados en probabilidad.
Con los ejemplos anteriores nos damos cuenta claramente que los valores de la variable x siempre serán enteros, nunca fraccionarios.
2. Variable aleatoria continua (x). Se le denomina variable porque puede tomar diferentes valores, aleatoria, porque los valores que toma son totalmente al azar y continua porque puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios y un número infinito de ellos.
Ejemplos:
x→Variable que nos define el diámetro de un engrane en pulgadas.
x→5.0”, 4.99, 4.98, 5.0, 5.01, 5.0, 4.96.
x→Variable que nos define la longitud de un cable o circuito utilizado en un arnés de auto.
x→20.5 cm, 20.1, 20.0, 19.8, 20,6, 20.0, 20.0.
x→Variable que nos define la concentración en gramos de plata de algunas muestras de mineral.
x→14.8gramos, 12.0, 10.0, 42.3, 15.0, 18.4, 19.0, 21.0, 20.8.
Como se observa en los ejemplos anteriores, una variable continua puede tomar cualquier valor, entero o fraccionario, una forma de distinguir cuando se trata de una variable continua es que esta variable nos permite medirla o evaluarla, mientras que una variable discreta no es medible, es una variable de tipo atributo, cuando se inspecciona un producto este puede ser defectuoso o no, blanco o negro, cumple con las especificaciones o no cumple, etc, etc.
Las variables descritas anteriormente nos generan una distribución de probabilidad, las que pueden ser.
1) Distribución de probabilidad discreta.
2) Distribución de probabilidad continua.