Una aproximación de la variable aleatoria a procesos de toma de decisión que implican condiciones de riesgo e incertidumbre

La variable aleatoria es una función matemática que permite asignar valores numéricos a cada uno de los posibles resultados obtenidos en un evento de naturaleza aleatoria. Si el número de estos resultados se puede contar, se tiene un conjunto discreto; por el contrario, cuando el número de resultados es infinito y no se puede contar, se tiene un conjunto continuo. El objetivo de la variable aleatoria es permitir adelantar estudios probabilísticos y estadísticos a partir del establecimiento de una asignación numérica a través de la cual se identifiquen cada uno de los resultados que pueden ser obtenidos en el desarrollo de un evento determinado. El valor esperado y la varianza son los parámetros por medio de los cuales es posible caracterizar el comportamiento de los datos reunidos en el desarrollo de una situación experimental; el valor esperado permite establecer el valor sobre el cual se centra la distribución de la probabilidad, mientras que la varianza proporciona información acerca de la manera como se distribuyen los datos obtenidos. Adicionalmente, las distribuciones de probabilidad son funciones numéricas asociadas a la variable aleatoria que describen la asignación de probabilidad para cada uno de los elementos del espacio muestral y se caracterizan por ser un conjunto de parámetros que establecen su comportamiento funcional, es decir, cada uno de los parámetros propios de la distribución suministra información del experimento aleatorio al que se asocia. El documento se cierra con una aproximación de la variable aleatoria a procesos de toma de decisión que implican condiciones de riesgo e incertidumbre.

The random variable is a mathematical function to assign numerical values to each of the possible outcomes of a random event in nature, if the number of these results can tell, we have a discrete set, however when the number of results is infinite and cannot be counted, there is a continuum. The objective of the random variable is to allow advancing probabilistic and statistical studies from establishing a numerical assignment through which to identify each of the results that can be found in the course of a given event. The expected value and variance are the parameters through which we can characterize the behavior of the data collected in the development of an experimental situation; the expected value sets the value which focuses on the probability distribution, while variance provides information about how data is distributed. Additionally, probability distributions are numerical functions associated with the random variable describing the probability assignment for each of the elements of the sample space and are characterized by a set of parameters to establish their functional behavior, ie each of the characteristic parameters of distribution of the random experiment provides information that is associated. Document finishes with an application of the random variables to decision making process involving risk and uncertainty situations.