NM 4.8Variables aleatorias discretas y distribución binomial
Concepto de variable aleatoria discreta y su función de probabilidad. Valor esperado de una variable aleatoria discreta. Distribución binomial: su media y su varianza.
Variable aleatoria discreta
Una variable aleatoria discreta asocia un número a cada resultado de un experimento aleatorio, tomando un conjunto finito o numerable de valores. Su función de probabilidad asigna a cada valor la probabilidad , y debe cumplir que . El valor esperado (media) de es:
La distribución binomial
La distribución binomial modela el número de “éxitos” en pruebas independientes de un experimento con solo dos resultados posibles (éxito/fracaso), donde la probabilidad de éxito, , es constante en cada prueba. Se escribe , y su función de probabilidad es:
con media y varianza:

Figura 24. Distribución binomial B(10; 0,7) y distribución del número de caras en 3 lanzamientos.
Actividad resuelta
1. La variable aleatoria X representa el número de caras al lanzar 3 monedas. Halla su función de probabilidad y su valor esperado.
2. La probabilidad de que un tirador acierte en la diana es 0,7. Si realiza 10 lanzamientos independientes, calcula la probabilidad de que acierte exactamente 8 veces, y la media y desviación típica del número de aciertos.
🖩 Recursos tecnológicos
🧩 Distribución binomial
Calculadora CASIO fx-CG50
En MENU → STAT → DIST → BINOMIAL, la opción Bpd calcula directamente P(X=k) para una variable X~B(n,p) introduciendo k, n y p, mientras que Bcd calcula la probabilidad acumulada P(X≤k), sin necesidad de aplicar la fórmula del número combinatorio a mano.
✎ Problemas para practicar en clase
Ejercicios básicos para afianzar la teoría de este ítem. Resuélvelos en tu cuaderno.
1. La variable X toma los valores 1, 2, 3, 4 con probabilidades 0,1; 0,3; k; 0,2. Halla k y comprueba que es una distribución válida.
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k = 1 − (0,1 + 0,3 + 0,2) = 0,4. Es válida: todas las probabilidades están entre 0 y 1 y suman 1
2. Con la distribución anterior calcula la esperanza y .
Ver solución
E(X) = 0,1 + 0,6 + 1,2 + 0,8 = 2,7 ; P(X ≥ 3) = 0,4 + 0,2 = 0,6
3. Se lanza un dado. Si sale 6 ganas 5 €, si sale 1 pierdes 2 €, y en otro caso no ocurre nada. Calcula la ganancia esperada.
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E = 5 · 1/6 + (−2) · 1/6 + 0 · 4/6 = 0,5 €
4. Sea X ∼ B(10; 0,3). Calcula con la calculadora , y .
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P(X = 3) ≈ 0,2668 ; P(X ≤ 2) ≈ 0,3828 ; P(X ≥ 4) = 1 − P(X ≤ 3) ≈ 0,3504
5. Un tirador acierta el 70 % de sus disparos. En 8 disparos, calcula la probabilidad de acertar exactamente 6 y de acertar al menos 7.
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X ∼ B(8; 0,7): P(X = 6) ≈ 0,2965 ; P(X ≥ 7) = P(7) + P(8) ≈ 0,2553
6. Para X ∼ B(20; 0,25) calcula la media y la desviación típica .
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μ = 20 · 0,25 = 5 ; σ = √(20 · 0,25 · 0,75) = √3,75 ≈ 1,94
7. Un examen tipo test tiene 10 preguntas con 4 opciones. Si se responde al azar, ¿cuál es la probabilidad de acertar 5 o más? ¿Cuántos aciertos se esperan?
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X ∼ B(10; 0,25): P(X ≥ 5) = 1 − P(X ≤ 4) ≈ 0,0781 ; aciertos esperados: 10 · 0,25 = 2,5
8. Razona si es binomial: «número de caras en 12 lanzamientos de una moneda» y «número de cartas rojas al sacar 5 cartas sin reemplazo de una baraja».
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La primera es binomial (12 ensayos independientes con p = 1/2). La segunda no: al extraer sin reemplazo los ensayos no son independientes y p cambia