Distribuciones de probabilidad - Estadística

Obviamente éstas no son igualdades ciertas, pero permiten tratar la variable
discreta como continua.
Si en lugar de trabajar con una variable aleatoria binomial partiésemos de una
variable de Poisson o una Hipergeométrica, la aproximación sería absolutamente
similar.
TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE
Si X es una variable aleatoria (no importa como se distribuya) con media µ y
varianza σ 2 , y tomamos una muestra de n elementos, entonces la distribución muestral
de la media aritmética de la muestra es aproximadamente normal con media µ y
varianza σ 2 /n, siendo mejor la aproximación a medida que aumenta el tamaño de la
muestra.
Lógicamente, si X es una variable que se distribuye normalmente, la media
muestral se distribuye exactamente como una distribución normal.
Este teorema es importante en posteriores unidades, ya que nos dará pie a
resultados fundamentales de la Inferencia Estadística.
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