domingo, 12 de noviembre de 2017

Esperanza matemática

Esperanza matemática

Sea X una variable aleatoria, el "Valor Esperado" o "Esperanza Matemática" de dicha variable es el número representado como E[X] y que formaliza la idea de valor medio de un fenómeno aleatorio.



Caso discreto
En caso que X sea una variable aleatoria discreta con valores x_{1}, x_{2}, ..., x_{n} y sus probabilidades estén representadas por la función discreta de probabilidad p(x_{1}), p(x_{2}), ..., p(x_{n}), la esperanza se calcula como:

E[X] = x_{1} p( x_{1} ) + x_{2} p( x_{2} ) + ... + x_{n} p( x_{n} ) = \sum_{i=1}^{n} x_{i} p(x_{i})



Caso continuo
En caso en que X sea una variable aleatoria continua, la esperanza se calcula mediante la integral de todos los valores y la función de densidad f(x):

E[X] = \int_{\infty}^{-\infty} x f(x) dx


Propiedades de la Esperanza:

Para poder operar con la esperanza debemos conocer sus propiedades. Sean X e Y dos variables aleatorias, y c una constante, se pueden aplicar las siguientes operaciones:
  • E[c] = c
  • E[cX] = cE[X]
  • $E(X + Y) = E(X) + E(Y)$
  •  E(X - Y) = E(X) - E(Y)
  •  E(XY) = E(X) E(Y)


Ejemplo:

Representemos con X la variable aleatoria que representa una tirada con un dado de 6 caras. Los posibles valores de X son 1, 2, 3, 4, 5, y 6 todos ellos con la misma probalibilidad \frac{1}{6}, la esperanza de X es:
E[X] = 1\cdot\frac{1}{6} + 2\cdot\frac{1}{6} + 3\cdot\frac{1}{6} + 4\cdot\frac{1}{6} + 5\cdot\frac{1}{6} + 6\cdot\frac{1}{6} = 3.5

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