Quiz: Variables Aleatorias Discretas

Froggy Jumps

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Probabilidad y distribuciones básicas

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El X

Mexico

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#	Player	Accuracy	time
1	El X November 12, 2025	% 56	00:33

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Froggy Jumps Quiz: Variables Aleatorias DiscretasOnline version Probabilidad y distribuciones básicas by El X 1 ¿Qué es una variable aleatoria discreta? a Una función que solo toma un valor. b Valores contables con probabilidades asignadas que suman 1. c Valores continuos a los que se aplica probabilidad. 2 ¿Qué es la función de masa de probabilidad (PMF)? a Asigna probabilidad acumulada hasta x. b Calcula la media de X. c Asigna P(X=x) a cada valor posible de X y suma 1. 3 ¿Qué propiedad debe cumplir la PMF? a P(X=0) = 1. b Sumatoria de P(X=x) para x en el soporte es 1. c P(X>x) es 0 para todo x. 4 ¿Cómo se define la esperanza E[X]? a E[X] = max{P(X=x)}. b E[X] = Σ x P(X=x). c E[X] = P(X=1). 5 ¿Cómo se define la varianza Var(X)? a Var(X) = E[(X−E[X])²]. b Var(X) = Σ P(X=x). c Var(X) = E[X]² - (E[X])². 6 Distribución binomial: parámetros n y p. a Teorema de probabilidad total. b Media de una variable continua. c Número de éxitos en n ensayos con prob. p. 7 Distribución de Poisson: parámetro λ. a P(X=k)=λ^k / k! sin normalizar. b P(X=k)=1/k!. c P(X=k)=e^{−λ} λ^k / k! para k≥0. 8 Distribución geométrica: qué cuenta. a Probabilidad de éxito en un ensayo. b Número de fracasos hasta el primer éxito. c Número de ensayos hasta el primer éxito. 9 Relación PMF-CDF en discreta. a PMF y CDF son lo mismo. b PMF es la derivada de la CDF. c CDF F(x)=P(X≤x) con saltos en x_val.

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Probabilidad y distribuciones básicas

by El X

¿Qué es una variable aleatoria discreta?

Una función que solo toma un valor.

Valores contables con probabilidades asignadas que suman 1.

Valores continuos a los que se aplica probabilidad.

¿Qué es la función de masa de probabilidad (PMF)?

Asigna probabilidad acumulada hasta x.

Calcula la media de X.

Asigna P(X=x) a cada valor posible de X y suma 1.

¿Qué propiedad debe cumplir la PMF?

P(X=0) = 1.

Sumatoria de P(X=x) para x en el soporte es 1.

P(X>x) es 0 para todo x.

¿Cómo se define la esperanza E[X]?

E[X] = max{P(X=x)}.

E[X] = Σ x P(X=x).

E[X] = P(X=1).

¿Cómo se define la varianza Var(X)?

Var(X) = E[(X−E[X])²].

Var(X) = Σ P(X=x).

Var(X) = E[X]² - (E[X])².

Distribución binomial: parámetros n y p.

Teorema de probabilidad total.

Media de una variable continua.

Número de éxitos en n ensayos con prob. p.

Distribución de Poisson: parámetro λ.

P(X=k)=λ^k / k! sin normalizar.

P(X=k)=1/k!.

P(X=k)=e^{−λ} λ^k / k! para k≥0.

Distribución geométrica: qué cuenta.

Probabilidad de éxito en un ensayo.

Número de fracasos hasta el primer éxito.

Número de ensayos hasta el primer éxito.

Relación PMF-CDF en discreta.

PMF y CDF son lo mismo.

PMF es la derivada de la CDF.

CDF F(x)=P(X≤x) con saltos en x_val.

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¿Qué es la función de masa de probabilidad (PMF)?

¿Qué propiedad debe cumplir la PMF?

¿Cómo se define la esperanza E[X]?

¿Cómo se define la varianza Var(X)?

Distribución binomial: parámetros n y p.

Distribución de Poisson: parámetro λ.

Distribución geométrica: qué cuenta.

Relación PMF-CDF en discreta.

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