matemáticas

variable aleatoria

Una variable cuyos valores posibles son resultados numéricos de un fenómeno aleatorio.
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Descripción

Una variable aleatoria es una función matemática que asigna un valor numérico a cada resultado de un experimento aleatorio. Es un concepto fundamental en la teoría de la probabilidad y la estadística, que conecta los resultados abstractos (como lanzamientos de moneda o dados) con cantidades medibles. Las variables aleatorias pueden ser discretas, tomando un conjunto contable de valores (por ejemplo, el número de caras en 10 lanzamientos), o continuas, tomando cualquier valor en un intervalo (por ejemplo, la altura exacta de una persona elegida al azar).

Historia

El concepto formal de variable aleatoria se desarrolló a principios del siglo XX, con contribuciones clave de Andréi Kolmogórov en la década de 1930, quien estableció la probabilidad sobre una base rigurosa de teoría de la medida.

Cómo funciona

Formalmente, una variable aleatoria X mapea un espacio muestral Ω a los números reales. La probabilidad de que X tome un valor particular o caiga en un rango está determinada por su distribución de probabilidad. Para variables discretas, esto es una función de masa de probabilidad; para variables continuas, una función de densidad de probabilidad. El valor esperado y la varianza resumen el centro y la dispersión de la distribución. Las variables aleatorias nos permiten aplicar cálculo y álgebra a la aleatoriedad, facilitando predicciones e inferencias.

En la práctica

Las variables aleatorias se usan en todas partes en ciencia e ingeniería: en evaluación de riesgos, modelado financiero, control de calidad, aprendizaje automático y física (por ejemplo, resultados de mediciones cuánticas). Son los pilares de la inferencia estadística y la simulación.

Dato curioso

En mecánica cuántica, el resultado de una medición es una variable aleatoria, pero su distribución está determinada por la función de onda, de modo que la aleatoriedad es intrínseca, no solo una falta de información.

Concept graph →

Fórmulas

$$\mathrm{Var}(X + Y) = \mathrm{Var}(X) + \mathrm{Var}(Y)$$
Variance of sum equals sum of variances for independent variables.
Qué hay en la fórmula
Xvariablefirst random variable — variable aleatoria
Yvariablesecond random variable — variable aleatoria
Var(X)variablevariance of X — varianza
Var(Y)variablevariance of Y — varianza
Var(X+Y)variablevariance of the sum X+Y — varianza
$$f(x) \propto x^{-k}$$
A probability distribution following a power law.
Qué hay en la fórmula
fvariableprobability density function — probability density function
xvariablerandom variable — variable aleatoria
kvariablepower law exponent — power law exponent
$$D_{KL}(P\|Q) = \int P(x) \log \frac{P(x)}{Q(x)} dx$$
Measures difference between two probability distributions.
Qué hay en la fórmula
D_{KL}variableKullback-Leibler divergence — information divergence
P(x)variableprobability density of distribution P — probability density
Q(x)variableprobability density of distribution Q — probability density
xvariablerandom variable — variable aleatoria
\intoperadorsums the integrand over all values of x — operador integral
\logoperadorcomputes the logarithm of the ratio — logaritmo
$$\text{Var}(X_n) \sim f(d_s)$$
Variance scaling with spectral dimension.
Qué hay en la fórmula
X_nvariablerandom variable indexed by n — variable aleatoria
d_svariablespectral dimension — spectral dimension
Varoperadorstatistical variance of a random variable — varianza
~operadorasymptotically proportional to (up to a constant factor) — asymptotic equivalence
foperadorsome function of the spectral dimension — function

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