5.1: Terminología

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Antes de considerar diferentes tipos de distribuciones, definamos algunos términos clave. Tal vez desee, también, revisar la discusión de diferentes tipos de datos en el Capítulo 2.

Poblaciones y Muestras

Una población incluye todas las mediciones posibles que podríamos hacer en un sistema, mientras que una muestra es el subconjunto de una población sobre la que realmente hacemos mediciones. Estas definiciones son fluidas. Una sola bolsa de M&Ms es una población si estamos interesados sólo en esa bolsa específica, pero no es más que una muestra de una caja que contiene un bruto (144) de bolsas individuales. Esa caja, en sí misma, puede ser una población, o puede ser una muestra de un lote de producción mucho mayor. Y así sucesivamente.

Distribuciones Discretas y Distribuciones Continua

En una distribución discreta los posibles resultados toman un conjunto limitado de valores específicos que son independientes de cómo hacemos nuestras mediciones. Cuando determinamos el número de M&Ms amarillos en una bolsa, los resultados se limitan a valores enteros. Podemos encontrar 13 M&Ms amarillos o 24 M&Ms amarillos, pero no podemos obtener un resultado de 15.43 M&Ms amarillos.

Para una distribución continua el resultado de una medición puede tomar cualquier valor posible entre un límite inferior y un límite superior, a pesar de que nuestro dispositivo de medición tiene una precisión limitada; así, cuando pesamos una bolsa de M&Ms en una balanza de tres dígitos y obtenemos un resultado de 49.287 g sabemos que su verdadera masa es mayor a 49.2865... g y menos de 49.2875... g.