A diferença entre variáveis ​​discretas e contínuas

Vídeo: GRINGS - Classificação de Variáveis aula 1

Vídeo: #003 - Estatística Descritiva I - Tipos de variáveis (qualitativa e quantitativa)

Uma variável aleatória discreta é aquela em que todos os resultados são mutuamente exclusivas e não podem ser divididas em medidas mais precisas. existem variáveis ​​aleatórias discretas em ambos um contínuo finito ou infinito contável. Por exemplo, quando você jogar uma moeda, os dois resultados possíveis, cara ou coroa, são mutuamente exclusivas. Você não pode ter parte de uma cabeça e parte de uma cauda em qualquer flip. Outro exemplo de uma variável aleatória é quantos carros estão em uma rua em um determinado momento. Não pode ser um carro, dois carros ou 10 carros. No entanto, não pode haver três quartos ou um terço de um carro.

Quando dada uma variável aleatória discreta, Z, você pode estabelecer a probabilidade de cada resultado com uma função de probabilidade. Por exemplo, se virar uma moeda e z1 = Z2 = cabeças e caudas, a função de probabilidade é a seguinte: F (z) = {1/2 para Z = Z1, 1/2 para Z = z2. A probabilidade de cada evento discreto devem somar um. funções de probabilidade para as variáveis ​​aleatórias discretas pode ser representado usando um gráfico de barras.

Vídeo: Exercício 3 - Variáveis Aleatórias - Classificação | Resolução

Uma variável aleatória contínua é um que mede um espaço de probabilidade infinitamente incontáveis. Como tal, embora cada evento é único, a probabilidade de qualquer um evento pode não ser medido directamente, porque pode sempre ser ainda dividido em partes mais pequenas. Altura é um exemplo de uma variável aleatória contínua porque sempre pode ser medido com mais precisão. Se você medir alguém em pé, eles podem ser mais precisamente medido em polegadas. Se medido em polegadas, de uma medição mais precisa pode ser feita em centímetros, em seguida milímetros, então decímetros.

Quando dada uma variável aleatória contínua, Z, você pode calcular a probabilidade de qualquer gama de eventos usando uma função de densidade de probabilidade. Porque o espaço amostral é infinitamente incontável, não é possível medir qualquer evento diretamente. Por exemplo, se você está medindo a probabilidade dos indivíduos serem uma certa altura, a função densidade de probabilidade pode ter esta aparência: f (z): {z para um