Comenzaremos nuestro camino de aprendizaje de la teoría de la probabilidad considerando algunas definiciones y reglas básicas: qué es un experimento estocástico y un suceso aleatorio, qué es la independencia y la incompatibilidad de sucesos en el contexto de la teoría de la probabilidad, qué es la probabilidad y cómo podemos calcular probabilidades de distintos sucesos elementales.

Para resolver muchos problemas reales de la teoría de la probabilidad, se han creado modelos especiales que describen una situación concreta. Veamos algunos de los modelos más utilizados para describir algunos resultados discretos de experimentos estocásticos.

¿Qué ocurre si el resultado de un experimento estocástico no puede describirse mediante un valor discreto? Para ello, se utilizan modelos que trabajan con valores continuos. Consideremos el más popular de estos modelos.

A menudo nos enfrentamos a la tarea de comprobar la dependencia de los resultados de diferentes experimentos estocásticos entre sí. Además, no sólo es necesario evaluar la presencia de dependencias, sino también cuantificar de algún modo el grado de las mismas. Para resolver estos problemas, podemos utilizar la covarianza y la correlación.