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12.4 Funciones de distribución de probabilidad 287<br />

En la Ecuación (12.19), P(X i<br />

) es la probabilidad de que la variable X tome el valor X i<br />

en el<br />

espacio muestral. Esta ecuación establece que el conjunto de probabilidades {P(X 1<br />

), P(X 2<br />

),<br />

…,P(X M<br />

)} será proporcional al valor de la función de distribución evaluada para el valor<br />

correspondiente de la variable {f 1<br />

, f 2<br />

, … , f M<br />

}. En el ejemplo del lanzamiento de la moneda,<br />

la variable número de caras puede tener un valor entre 0 y 50, y se empleó la Ecuación<br />

(12.13) para determinar la correspondiente probabilidad, P(X i<br />

), para cada valor posible<br />

de la variable. En un experimento binomial, la Ecuación (12.13) representa la función<br />

f de la Ecuación (12.19). Podemos expresar la Ecuación (12.19) como una igualdad, introduciendo<br />

una constante de proporcionalidad (C)<br />

(12.20)<br />

Imponiendo el requerimiento de que la probabilidad total sea igual a la unidad, resulta que<br />

(12.21)<br />

La Ecuación (12.21) se evalúa rápidamente, para dar lugar a la constante de proporcionalidad:<br />

M<br />

∑<br />

1 = Cf = Cf + Cf + ... + Cf<br />

i=<br />

1<br />

i<br />

1 = C( f + f + ... + f ) = C<br />

1 2<br />

PX ( )= Cf<br />

M<br />

∑ PX ( i<br />

) = 1<br />

i=<br />

1<br />

i<br />

C =<br />

1 2<br />

(12.22)<br />

La sustitución en la expresión original de la probabilidad proporciona el resultado final:<br />

M<br />

1<br />

∑<br />

i=<br />

1<br />

f i<br />

i<br />

M<br />

M<br />

∑<br />

i=<br />

1<br />

M<br />

f i<br />

PX ( )=<br />

i<br />

f<br />

i<br />

M<br />

∑<br />

i=<br />

1<br />

f<br />

i<br />

(12.23)<br />

La Ecuación (12.23) establece que la probabilidad de que una variable tenga un valor dado<br />

del espacio muestral viene dada por el valor de la función de probabilidad para este resultado<br />

dividida por la suma de probabilidades de todos los resultados posibles. La Ecuación<br />

(12.23) es una expresión general de la probabilidad, y usaremos esta definición en el próximo<br />

Capítulo cuando definamos la distribución de Boltzmann, uno de los resultados centrales<br />

de la Termodinámica Estadística.<br />

PROBLEMA EJEMPLO 12.10<br />

¿Cuál es la probabilidad normalizada de recibir una carta dada de una baraja<br />

estándar de 52 cartas?<br />

Solución<br />

La variable de interés es la carta recibida, que puede ser cualquiera de la 52 cartas<br />

(esto es, el espacio muestral de la variable consta de las 52 cartas de la baraja). La<br />

probabilidad de recibir cualquier carta es la misma, de forma que f i<br />

= 1 para i = 1 a<br />

52. Con estas definiciones, la probabilidad viene a ser:<br />

fi<br />

1 1<br />

PX (<br />

i<br />

)= = =<br />

52 52<br />

52<br />

f f<br />

∑<br />

∑<br />

i<br />

i= 1 i=<br />

1<br />

i

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