Corsi di laurea › Ing. Telecomunicazioni › Calcolo delle Probabilità › 3. Variabili aleatorie discrete
Esercizio 10vincita con due estrazioni da un'urna In questa pagina 4 Idea: ridursi a una binomiale (a) Densità discreta di X X X (b) Media e varianza Errori comuni
Testo (I parziale, 17 novembre 2025, esercizio 3, punti 6 = 3+3; ripetuto identico nel III appello, 24 giugno 2026, esercizio 2, punti 4 = 2+2). Da un'urna contenente 8 palline nere e 6 palline bianche si eseguono 2 estrazioni con reinserimento. Ad ogni estrazione si vincono 2 euro se si estrae una pallina nera, mentre si perde 1 euro se si estrae una pallina bianca. Sia X X X la variabile aleatoria che quantifica la vincita (o perdita).
(a) Determinare la densità discreta di X X X .
(b) Calcolare il valor medio e la varianza di X X X .
Idea: ridursi a una binomiale
La vincita dipende solo da quante nere si estraggono. Sia Y Y Y = numero di palline nere nelle 2 estrazioni.
Legge di Y Y Y . Con reinserimento, l'urna è uguale a ogni estrazione: ogni estrazione dà nera con probabilità 8 14 = 4 7 \frac{8}{14} = \frac47 14 8 = 7 4 , e le estrazioni sono indipendenti. Contare i successi (nere) in n = 2 n = 2 n = 2 prove indipendenti con la stessa probabilità p = 4 7 p = \frac47 p = 7 4 è il modello binomialen prove indipendenti, ciascuna con successo di probabilità p: il numero di successi è Bin(n, p).Prove ripetute e modello binomiale → :
Y ∼ Bin ( 2 , 4 7 ) . Y \sim \text{Bin}\left(2, \tfrac47\right). Y ∼ Bin ( 2 , 7 4 ) .
Legame tra X X X e Y Y Y . Con Y Y Y nere ci sono 2 − Y 2 - Y 2 − Y bianche, quindi
X = 2 Y − 1 ⋅ ( 2 − Y ) = 3 Y − 2. X = 2Y - 1 \cdot (2 - Y) = 3Y - 2. X = 2 Y − 1 ⋅ ( 2 − Y ) = 3 Y − 2.
Controllo: Y = 0 ⇒ X = − 2 Y = 0 \Rightarrow X = -2 Y = 0 ⇒ X = − 2 (due bianche, si perdono 2 euro); Y = 1 ⇒ X = 1 Y = 1 \Rightarrow X = 1 Y = 1 ⇒ X = 1 (+ 2 − 1 +2 - 1 + 2 − 1 ); Y = 2 ⇒ X = 4 Y = 2 \Rightarrow X = 4 Y = 2 ⇒ X = 4 ✓.
(a) Densità discreta di X X X
Densità di Y Y Y , con p = 4 7 p = \frac47 p = 7 4 e 1 − p = 3 7 1 - p = \frac37 1 − p = 7 3 :
p Y ( 0 ) = ( 3 7 ) 2 = 9 49 , p Y ( 1 ) = ( 2 1 ) ⋅ 4 7 ⋅ 3 7 = 24 49 , p Y ( 2 ) = ( 4 7 ) 2 = 16 49 . p_Y(0) = \left(\tfrac37\right)^2 = \frac{9}{49}, \qquad p_Y(1) = \binom21 \cdot \tfrac47 \cdot \tfrac37 = \frac{24}{49}, \qquad p_Y(2) = \left(\tfrac47\right)^2 = \frac{16}{49}. p Y ( 0 ) = ( 7 3 ) 2 = 49 9 , p Y ( 1 ) = ( 1 2 ) ⋅ 7 4 ⋅ 7 3 = 49 24 , p Y ( 2 ) = ( 7 4 ) 2 = 49 16 .
Il fattore ( 2 1 ) = 2 \binom21 = 2 ( 1 2 ) = 2 in p Y ( 1 ) p_Y(1) p Y ( 1 ) conta i due ordini possibili (nera-bianca e bianca-nera).
Densità di X X X . x ↦ 3 x − 2 x \mapsto 3x - 2 x ↦ 3 x − 2 è iniettiva, quindi ogni valore di X X X corrisponde a un solo valore di Y Y Y e ne eredita la probabilità (Variabili aleatorie discrete e densità discretaUna variabile aleatoria discreta è una funzione X da Ω in R che assume un insieme finito o numerabile di valori (l'alfabeto); la sua densità discreta p_X(x) = P(X = x) basta a calcolare la probabilità di ogni evento che riguarda X.Variabili aleatorie discrete e densità discreta → ):
p X ( − 2 ) = 9 49 , p X ( 1 ) = 24 49 , p X ( 4 ) = 16 49 \boxed{p_X(-2) = \frac{9}{49}, \qquad p_X(1) = \frac{24}{49}, \qquad p_X(4) = \frac{16}{49}} p X ( − 2 ) = 49 9 , p X ( 1 ) = 49 24 , p X ( 4 ) = 49 16
e p X ( x ) = 0 p_X(x) = 0 p X ( x ) = 0 per ogni altro x x x . Alfabeto { − 2 , 1 , 4 } \{-2, 1, 4\} { − 2 , 1 , 4 } . Controllo: 9 + 24 + 16 49 = 1 \frac{9 + 24 + 16}{49} = 1 49 9 + 24 + 16 = 1 ✓.
Via veloce: proprietà di media e varianza. Per la binomiale E [ Y ] = n p = 2 ⋅ 4 7 = 8 7 E[Y] = np = 2 \cdot \frac47 = \frac87 E [ Y ] = n p = 2 ⋅ 7 4 = 7 8 e Var ( Y ) = n p ( 1 − p ) = 2 ⋅ 4 7 ⋅ 3 7 = 24 49 \text{Var}(Y) = np(1 - p) = 2 \cdot \frac47 \cdot \frac37 = \frac{24}{49} Var ( Y ) = n p ( 1 − p ) = 2 ⋅ 7 4 ⋅ 7 3 = 49 24 . Per la [[Valore atteso|linearità della media|E[aY + b] = aE[Y] + b.]] e la proprietà Var ( a Y + b ) = a 2 Var ( Y ) \text{Var}(aY + b) = a^2\text{Var}(Y) Var ( aY + b ) = a 2 Var ( Y ) (Varianza e momentiI momenti E[X^k] e i momenti centrati E[(X − μ)^k] descrivono la forma di una legge; la varianza Var(X) = E[(X − μ)²] = E[X²] − E[X]² misura quanto X si disperde attorno alla media, vale Var(aX + b) = a² Var(X) e Var(X) = 0 solo se X è costante.Varianza e momenti → ):
E [ X ] = 3 E [ Y ] − 2 = 3 ⋅ 8 7 − 2 = 24 − 14 7 = 10 7 , E[X] = 3E[Y] - 2 = 3 \cdot \frac87 - 2 = \frac{24 - 14}{7} = \frac{10}{7}, E [ X ] = 3 E [ Y ] − 2 = 3 ⋅ 7 8 − 2 = 7 24 − 14 = 7 10 ,
Var ( X ) = 9 Var ( Y ) = 9 ⋅ 24 49 = 216 49 . \text{Var}(X) = 9\,\text{Var}(Y) = 9 \cdot \frac{24}{49} = \frac{216}{49}. Var ( X ) = 9 Var ( Y ) = 9 ⋅ 49 24 = 49 216 .
E [ X ] = 10 7 ≈ 1 , 43 euro , Var ( X ) = 216 49 ≈ 4 , 41 \boxed{E[X] = \frac{10}{7} \approx 1{,}43 \text{ euro}, \qquad \text{Var}(X) = \frac{216}{49} \approx 4{,}41} E [ X ] = 7 10 ≈ 1 , 43 euro , Var ( X ) = 49 216 ≈ 4 , 41
La costante − 2 -2 − 2 sposta la media ma non cambia la varianza (spostare tutti i valori non cambia quanto sono sparpagliati); il fattore 3 3 3 si eleva al quadrato.
Controllo con la densità di X X X .
E [ X ] = − 2 ⋅ 9 49 + 1 ⋅ 24 49 + 4 ⋅ 16 49 = − 18 + 24 + 64 49 = 70 49 = 10 7 ✓ E[X] = -2 \cdot \frac{9}{49} + 1 \cdot \frac{24}{49} + 4 \cdot \frac{16}{49} = \frac{-18 + 24 + 64}{49} = \frac{70}{49} = \frac{10}{7} \ ✓ E [ X ] = − 2 ⋅ 49 9 + 1 ⋅ 49 24 + 4 ⋅ 49 16 = 49 − 18 + 24 + 64 = 49 70 = 7 10 ✓
E [ X 2 ] = 4 ⋅ 9 49 + 1 ⋅ 24 49 + 16 ⋅ 16 49 = 36 + 24 + 256 49 = 316 49 , E[X^2] = 4 \cdot \frac{9}{49} + 1 \cdot \frac{24}{49} + 16 \cdot \frac{16}{49} = \frac{36 + 24 + 256}{49} = \frac{316}{49}, E [ X 2 ] = 4 ⋅ 49 9 + 1 ⋅ 49 24 + 16 ⋅ 49 16 = 49 36 + 24 + 256 = 49 316 ,
Var ( X ) = 316 49 − 100 49 = 216 49 ✓ \text{Var}(X) = \frac{316}{49} - \frac{100}{49} = \frac{216}{49} \ ✓ Var ( X ) = 49 316 − 49 100 = 49 216 ✓
Interpretazione. Il gioco è favorevole: in media si vincono circa 1 , 43 1{,}43 1 , 43 euro a partita. Anche a occhio: ogni estrazione vale in media 2 ⋅ 4 7 − 1 ⋅ 3 7 = 5 7 2 \cdot \frac47 - 1 \cdot \frac37 = \frac57 2 ⋅ 7 4 − 1 ⋅ 7 3 = 7 5 euro, e due estrazioni 10 7 \frac{10}{7} 7 10 (linearità).
Errori comuni
Usare la probabilità 8 14 \frac{8}{14} 14 8 senza semplificarla non è un errore, ma 4 7 \frac47 7 4 rende i conti più puliti.
Dimenticare il fattore 2 in p Y ( 1 ) p_Y(1) p Y ( 1 ) .
Scrivere Var ( 3 Y − 2 ) = 3 Var ( Y ) − 2 \text{Var}(3Y - 2) = 3\text{Var}(Y) - 2 Var ( 3 Y − 2 ) = 3 Var ( Y ) − 2 o 9 Var ( Y ) − 2 9\text{Var}(Y) - 2 9 Var ( Y ) − 2 : le costanti additive spariscono e quelle moltiplicative si elevano al quadrato.
Considerare le estrazioni senza reinserimento : si avrebbe un'ipergeometrica e le estrazioni non sarebbero indipendenti.
Precedente Esercizio 8 · tre fornitori e componenti difettosi Successiva Esercizio 12 · somma di due geometriche indipendenti