Objetivo

Interpretar probabilidad con variables discretas

Descripción

Marco conceptual

Variables discretas

Son valores números enteros entre 0 y n 0,1,2,3,4 son variables discretas.

Ejemplo: las caras de un dado, las nominaciones de baraja, la llegada de personas al cine.

Desarrollo

Cargar datos

x <- 0:12
probs <- c(0.035, 0.035, 0.071, 0.071, 0.107, 0.107, 0.148, 0.107, 0.107, 0.071, 0.071, 0.035, 0.035)

sum(probs)
## [1] 1
x
##  [1]  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12
probs
##  [1] 0.035 0.035 0.071 0.071 0.107 0.107 0.148 0.107 0.107 0.071 0.071 0.035
## [13] 0.035
tabla.dist <- data.frame(x, probs, p.acum = cumsum(probs), p.porc = cumsum(probs) * 100)
tabla.dist
##     x probs p.acum p.porc
## 1   0 0.035  0.035    3.5
## 2   1 0.035  0.070    7.0
## 3   2 0.071  0.141   14.1
## 4   3 0.071  0.212   21.2
## 5   4 0.107  0.319   31.9
## 6   5 0.107  0.426   42.6
## 7   6 0.148  0.574   57.4
## 8   7 0.107  0.681   68.1
## 9   8 0.107  0.788   78.8
## 10  9 0.071  0.859   85.9
## 11 10 0.071  0.930   93.0
## 12 11 0.035  0.965   96.5
## 13 12 0.035  1.000  100.0

Interpretación

Las tablas de probabilidad o de distribución permiten interpretar probabilidades.