2.2. Desviación típica
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| 8. Altura media seis pisos. Creative Commons |
Al igual que cuando se quiere buscar un valor representativo de una distribución estadítica de datos se suele elegir la media de la distribución, en las distribuciones discretas de probabilidad se escoge el valor esperado μ.
Pero, de la misma manera que en las variables estadísticas podía darse el caso de que dos variables tengan la misma media o muy parecida pero sean muy diferentes en su distribución, también puede ocurrir esto cuando tratamos con distribuciones teóricas. Es interesante en estos casos, dar algún tipo de medida de cómo se agrupan los valores de la variable en torno de su valor esperado.
Para medir el grado de dispersión se suele utilizar la esperanza de una nueva variable definida como 
. Se le llama varianza de la distribución y a su raíz cuadrada desviación típica de la misma.
Importante
Ejemplo o ejercicio resuelto
Volvamos de nuevo a los dos ejemplos que hemos estudiado en los apartados anteriores.
En el primer caso, consideramos la variable aleatoria que cuenta el número de machos en una camada de 3 perritos. La esperanza matemática era, según hemos visto, μ = 1,5. Vamos a calcular la desviación típica:
En el segundo eje,plo, considerabamos la variable que contaba el número de discos de jazz en una lista aleatoria formada por tres discos. Habíamos obtenido que el valor esperado era de μ = 1,0503. La desviación típica será:
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