1. ACTIVIDAD N°: 19 FECHA: 17/07/2013
TEMA:
Distribución de Probabilidades de varianza.
Distribución Uniforme Discreta
UNIDAD N° 3: Distribución de probabilidad de variables
OBJETIVO:
Realizar prácticas que ayuden a comprender de mejor manera la Tercera Unidad del
Módulo de Simulación de Sistemas a través de problemas planteados.
PROBLEMA:
Falta de conocimiento y solución a los problemas planteados en las prácticas de la
Simulación de Sistemas.
INDICADOR DE
EVALUACIÓN:
Realizar trabajos complementarios que en conjunto resuelvan problemas dentro de
la Simulación de Sistemas.
VALORES: Puntualidad, Investigación, Solidaridad, Trabajo en Grupo.
TIPO DE ACTIVIDAD
LUGAR ALCANCE FORMA
XIntraclase
Extraclase
□Individual
XGrupal
□ Taller
□Síntesis, esquemas
□ Caso de estudio
□Investigativa
□ Vinculación con la colectividad
□ Práctica en laboratorio
□ Práctica en clase
□Resolución de problemas, ejercicios
□ Ensayo, artículo
X Informe de exposición
CALIFICACIÓN
ROLES Y RESPONSABILIDADES DE LOS PARTICIPANTES EN LA TAREA:
NOMBRE ESTUDIANTE ROL DESCRIPCIÓN
Bioleta Pesantez Investigador Realizar la investigación del tema
Xavier Nievez Investigador Realizar la investigación del tema
Lethy Méndez Investigador Realizar la investigación del tema
Cristián Yaguana Investigador Realizar la investigación del tema
TÉCNICAS EMPLEADAS
-Investigación
-Recopilación de información
-Trabajo en grupo
-Foros Grupales
-Búsqueda en fuentes bibliográficas

2.  DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD, SOLUCIÓN O PROCEDIMIENTO
UNIDAD III
 Distribución de probabilidad de variables
ALEATORIAS DISCRETAS
ESPACIO MUESTRAL. El conjunto de todos los resultados posibles de un
experimento estadístico denotado por “S” o “Ω”
VARIABLE. Se denomina variable a la entidad que puede tomar un valor
cualesquiera durante la duración de un proceso dado. Si la variable toma un solo valor
durante el proceso se llama constante.
VARIABLE ALEATORIA: Es una función que asocia un número real a cada elemento
del espacio muestral. Es decir son aquellas que pueden diferir de una respuesta a
otra.
Una variable aleatoria se puede clasificar en:
Variable aleatoria discreta.
Variable aleatoria continúa.
Variable aleatoria discreta. Una variable discreta proporciona datos que son
llamados datos cuantitativos discretos y son respuestas numéricas que resultan de un
proceso de conteo.
La cantidad de alumnos regulares en un grupo escolar.
El número de águilas en cinco lanzamientos de una moneda.
Número de circuitos en una computadora.
El número de vehículos vendidos en un día, en un lote de autos
Variable aleatoria continúa. Es aquella que se encuentra dentro de un intervalo
comprendido entre dos valores cualesquiera; ésta puede asumir infinito número de
valores y éstos se pueden medir.
La estatura de un alumno de un grupo escolar.
El peso en gramos de una moneda.
La edad de un hijo de familia.
Las dimensiones de un vehículo
Variables aleatorias discretas
DISTRIBUCIONES
Distribución de probabilidad. Es una distribución teórica de frecuencias que describe
cómo se espera que varíen los resultados de un experimento. Existen diferentes tipos
de modelos que permiten describir el comportamiento de fenómenos estadísticos que
permiten hacer inferencias y tomar decisiones en condiciones de incertidumbre.

3. Distribuciones discretas. Son aquellas donde las variables asumen un número
limitado de valores, por ejemplo el número de años de estudio.
Distribuciones continuas. Son aquellas donde las variables en estudio pueden
asumir cualquier valor dentro de determinados límites; por ejemplo, la estatura de un
estudiante.
Una distribución de frecuencias es un listado de las frecuencias observadas de todos
los resultados de un experimento que, en realidad se han presentado cuando se lleva
a cabo un experimento; en cambio, una distribución de probabilidad es un listado de
las probabilidades de todos los resultados posibles que podrían presentarse si se
efectuara el experimento.
Las probabilidades que se asocian a cada uno de los valores que toma la variable
aleatoria x constituyen lo que se conoce como DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD,
la cual puede ser representada mediante una función matemática, una gráfica o una
tabla de valores. La diferencia consiste en que la función matemática se transforma en
una función probabilística
Dados los eventos E1, E2, ..., En ⊂ S, se dice que x es una variable aleatoria, si a
cada valor de xi que asume cada Ei, se le asocia su probabilidad de ocurrencia y
cumple con las siguientes condiciones:
a) La probabilidad para todo valor que asuma la variable aleatoria xi, será mayor o
igual a cero pero menor que uno.
0 ≤ P(xi) ≤ 1 ∀ xi

4. b)La suma de todas las probabilidades asociadas a todos los valores que toma la
variable x, es igual a la unidad.
 Distribución Uniforme Discreta
UNIFORME DISCRETA
Si la variable aleatoria X asume valores de X1, X2, ..., XK con iguales probabilidades,
entonces la distribución uniforme es:
=1
P(a ≤ X ≤ b) =
Uniforme (Discreta)

5. Usos.
Esta v.a. es el equivalente discreto de la de mismo nombre dentro de las distribuciones
continuas. Se utiliza cuando un conjunto de posibles resultados es igualmente
probable: el número de veces que aparecerá cada una de las caras de un dado
regular; el dígito final de los números premiados en la lotería, etc.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X~UD(a,b). Se verifica que a ≤ X ≤ b y a < b.
Probabilidad y Distribución.
La función de probabilidad es:
La función de distribución es:
Estadísticos.
La media y varianza son:
Generación.
Excel cuenta con una función directa para generar muestras aleatorias así distribuidas
ALEATORIO.ENTRE(a;b)
Caracterización.
Los parámetros pueden ser estimados fácilmente de la forma siguiente:
Hoja de cálculo.
Generación y análisis de esta distribución:

6. Ejemplo :Aplicado en Excel
Formulas aplicadas
Generación de Números aleatorios a través de la Distribución uniforme discreta
Llenamos los siguientes casilleros:
muestra 300
minimo A= =MIN(A8:A11)
maximo B= =MAX(A8:A11)
=(F9+F10)/2
=((POTENCIA((F9-F10+1);2))-1)/12
=(3-F9+F10)/(F9-F10+1)
=1/(F9*(F10+1))
media
varianza
funcion de probabilidades
funcion de distribucion

7.  CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
CONCLUSIONES
La Simulación de Sistemas es muy importantes dentro del campo de la
informática, ya que como su nombre mismo lo indica, nos permite simular o
interpretar algo parecido a lo que será la realidad.
RECOMENDACIONES
Se recomienda ver documentales explicativos acerca de diversas simulaciones
que se realizan en todo ámbito para llegar a una aproximación de lo que sería
el suceso real.
 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
- UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE TAMAULIPAS; UNIDAD ACADÉMICA
MULTIDISCIPLINARIA REYNOSA-RODHE; SIMULACIÓN DE SISTEMAS (2012)