Aleatorio variable
1) aleatorio variable :
Bosquejo de una funcin que tiene mientras que el dominio la totalidad de S de le resulta de un experimento y como codominio con de los nmeros verdaderos.
2) funcin de la distribucin acumulativa :
Permite para cuantificar la probabilidad que aleatorios variables el X asumen que valores ms pequeos o iguales a datos valore x
3) caracterstica de la funcin de distribucin :
a) FX(-) = 0 FX( ) = 1
b) FX es un monotona de la funcin que no disminuye, de que es si x1 x2 > FX(x1) FX(x2)
c) P{X>x} = 1 - FX(x)
d) la funcin de distribucin
es continua de destra 
y) P{x1 < X 2 x } = FX(x2) - FX(x1)
f) el salto de la funcin de la distribucin en correspondencia de un punto de la discontinuidad x0 es igual a la probabilidad que la variable asume el valor x0
4) aleatorio variable del tipo continuo :
Una opinin aleatoria variable de x del tipo continuo si su funcin de la distribucin es continua.
5) aleatorio variable del tipo discreto :
Una opinin aleatoria variable de x del tipo discreto si su funcin de la distribucin es una funcin a los pasos.
6) aleatorio variable del tipo mezclado :
Una opinin aleatoria variable de x del tipo mezclado si su funcin de la distribucin es lnea del procesamiento por lotes pero no a los pasos.
7) empiricist de la distribucin :
Un empiricist de la distribucin es una funcin a los pasos que tienen como los puntos del dominio los valores de la variable el correspondiente aleatorio al resultado de la prueba, a cada uno de ellos que el empiricist de la funcin asocia un paso 1/n de la altura.
8) porcentaje :
El porcentaje u (o el n-esimo del porcentaje) de aleatorio variable el X es que tal valorx u ese P{X xu} = u. El porcentaje de la funcin es por lo tanto el inverso de la funcin de distribucin. En otro el porcentaje de 10 palabras indica que el valor de x para el cual el rea de la cual va -subtended a x y de la funcin de distribucin que es igual hasta el 10%.
9) punto medio de aleatorio variable el X :
El bosquejo del porcentaje del valor 0.5 y se ha indicado con el m. de la letra.
10) densidad de la probabilidad de la funcin :
La densidad de la probabilidad fX(x) se define como el derivado de la funcin de
distribucin 
.
11) caracterstica de la densidad de la probabilidad :
a) la funcin de la densidad (x) no es fnegativaX 0
b) FX(x2) - FX(x1)
= 
c) FX(x) = 
d) 
y) P{x1 < X x2 } =
12) funcin de la masa de las probabilidades variables para aleatorio :
Bosquejo de la funcin pk = P {X = xk}.
13) valor previsto :
La variable el valor previsto de un aleatoria X es el centro de gravedad de la densidad o las masas de la probabilidad en los casos continuos o respectivo discreto. En otras palabras es el valor medio de la distribucin.
14) el valor previsto variable de aleatorio contina :
15) valor previsto de un discreto aleatorio variable :
16) caracterstica de la estadstica media :
a) E[a*X ] = a*E[X ]
b) E[a*X b*Y ] = a*E[X ] b*E[Y ]
17) variacin :
La variacin variable aleatoria de un X expresa una medida del concentrazione de los valores asumidos a partir de un aleatorio variable alrededor de su valor medio.
18) lnea de desvo estndar :
Es la raz de la variacin
19) la variacin variable de aleatoria contina:
20) variacin de un discreto aleatorio variable:
21) relacin cuadrtica entre el promedio y la variacin:
22) momento de la orden n de un X aleatorio variable:
mn = E[Xn]
23) el momento los centra de la orden n de un X aleatorio variable:
24) desigualdad de Chebyschev:
25) desigualdad de Markov:
26) de la variable independent estadstico :
Dos X y Y aleatorios variables dice estadstico a
independent si, dado 2 sistemas arbitrarios y a B de valores de X y de
Y respectivos, se tiene 
.
27) uniforme aleatorio variable :
La variable que aleatoria contina X dice el uniforme
entre 
e 
si su densidad es en el
intervalo nulo 
y a otra parte constante.
28) gaussian aleatorio variable :
La variable que aleatoria contina X es gaussian dicho si su funcin de la densidad est de la forma
29) estndar gaussian variable :
Bosquejo nulo de un gaussian variable con medio del valor y la variacin unitaria.
30) funcin de la densidad de un exponencial aleatorio variable :
31) funcin de la densidad de un iperexponential variable :
32) funcin de la densidad de un Rayleigh distribuido aleatorio variable en segundo lugar :
33) funcin de la densidad de un lognormale variable :
34) funcin de la densidad de una variable distribuida segn el modelo de la gama :
35) funcin de la densidad de un aleatorio variable distribuido segn el quien-cuadro modelo :
36) funcin de la densidad de un aleatorio variable distribuido segn el modelo de Erlang :
37) funcin de la densidad de un estudiante distribuido aleatorio variable en segundo lugar :
38) funcin de la densidad de un aleatorio variable distribuido segn el modelo de K :
39) funcin de la densidad de un aleatorio variable distribuido segn el beta modelo :
40) funcin de la densidad de un aleatorio variable distribuido segn el modelo de Cauchy :
41) funcin de la densidad de un aleatorio variable distribuido segn el modelo binomial :
42) funcin de la densidad de un aleatorio variable distribuido segn el modelo geomtrico :
43) Poissoniana aleatorio variable :
Si l l es un parmetro y entero aleatorio de X uno y positivo variables.
44) ley de los grandes nmeros :
En una serie de n repetida prueba, en la cual la
probabilidad de tener xito de una sola prueba es igual a p, el
Relazioneship entre el nmero de los xitos k y el nmero de los
estiramientos de las pruebas n a p cuando n ® , 
45) el teorema los centra del lmite para las funciones binomiales :
En una serie de n repiti las pruebas, indicando con X el nmero de xitos, variable de las construcciones la Y aleatoria
La distribucin de la probabilidad FY(y) es tal que 
46) funcin de la distribucin de una funcin variable de aleatorio :
La funcin de la distribucin FY(y) provee la probabilidad P{Y y}
47) teorema fundamental de la densidad de la probabilidad :
Para un valor especfico y de la densidad fY(y) se da da 
48) valor previsto de un aleatorio variable Y = g(X):
