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TABLAS DE
CONTINGENCIA
Sandra Yolima Caro Soler
1
TABLAS DE CONTINGENCIA: Arreglos ordenados
por filas y columnas que permiten analizar dos variables de la misma
muestra.
GENERO
ESTADO CIVIL
HOMBRE 30 20 35 15 100
MUJER 20 35 10 35 100
TOTAL 50 55 45 50 200
SOLTERO CASADO SEPARADO OTRO TOTAL
S C P O TOTAL
H 0,15 0,1 0,175 0,075 0,5
M 0,1 0,175 0,05 0,175 0,5
TOTAL 0,25 0,275 0,225 0,25 1
TABLA DE PROBABILIDAD
Sandra Yolima Caro Soler
2
 PROBABILIDAD MARGINAL: Aquella que se interesa solo por una de las
características de la muestra analizada.
 PROBABILIDAD CONJUNTA: Se define como la ocurrencia simultanea de
las dos variables observadas.
 PROBABILIDAD CONDICIONAL: Se define como el cociente entre la
probabilidad conjunta y la probabilidad marginal. Suceso que ocurre solo
bajo la ocurrencia de otro evento.
𝑃 𝐴 =
𝑛(𝐴)
𝑛(𝑆)
𝑃 𝐴 ∩ 𝐵 =
𝑛(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑛(𝑆)
𝑃 𝐴/𝐵 =
𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑃(𝐵)
Sandra Yolima Caro Soler
3
EVENTOS INDEPENDIENTES
 Dos eventos son independientes si la ocurrencia del primero no afecta la
ocurrencia del segundo:
𝑃 𝐴/𝐵 = 𝑃 𝐴 y 𝑃 𝐵/𝐴 = 𝑃 𝐵 (1)
Entonces: P 𝐴 ∩ 𝐵 =P(A/B)P(B) y P 𝐴 ∩ 𝐵 = P B/A P A (2)
Reemplazamos 1 en 2 y obtenemos:
𝑃 𝐴 ∩ 𝐵 = P B P A
Sandra Yolima Caro Soler
4
REGLA DE LA MULTIPLICACIÓN
 La regla general de la multiplicación sirve para determinar la probabilidad
conjunta de dos eventos cuando éstos no son independientes. Por
ejemplo, cuando el evento B ocurre después del evento A, y A influye en
la probabilidad de que el evento B suceda, entonces A y B no son
independientes.
 Lar regla general de la multiplicación establece que en caso de dos
eventos, A y B, la probabilidad conjunta de que ambos eventos ocurran se
determina multiplicando la probabilidad de que ocurra el evento A por la
probabilidad condicional de que ocurra el evento B, dado que A ha
ocurrido. Los símbolos de la probabilidad conjunta, P(A y B), se calcula de
la siguiente manera:
𝑃 𝐴1 ∩ 𝐴2 = 𝑃 𝐴1 𝑃 𝐴2 𝐴1
Sandra Yolima Caro Soler
5
EJEMPLO
Un golfista tiene 12 camisas en su clóset. Suponga que 9 son blancas y las demás azules. Como
se viste de noche, simplemente toma una camisa y se la pone. Juega golf dos veces seguidas
y no las lava. ¿Cuál es la probabilidad de que las dos camisas elegidas sean blancas?
El evento que tiene que ver con el hecho de que la primera camisa seleccionada sea
blanca es A1. La probabilidad es P(A1) = 9/12, porque 9 de cada 12 camisas son blancas. El
evento de que la segunda camisa seleccionada sea blanca también se identifica con A2. La
probabilidad condicional relacionada con el hecho de que la segunda camisa
seleccionada sea blanca, dado que la primera camisa seleccionada es blanca también, es
P(A2|A1) = 8/11. ¿A qué se debe esto? A que después de que se selecciona la primera
camisa, quedan 11 camisas en el clóset y 8 de éstas son blancas. Para determinar la
probabilidad de que se elijan 2 camisas blancas aplicamos la fórmula:
 𝑃 𝐴1 ∩ 𝐴2 = 𝑃 𝐴1 𝑃 𝐴2/𝐴1
 Por consiguiente, la probabilidad de seleccionar dos camisas, las cuales son de color
blanco, es de 0.55.
Sandra Yolima Caro Soler
6
Ejemplo: Una encuesta de 150 adultos clasificados según su género y
la cantidad de películas que vieron en el cine el mes pasado. Cada
entrevistado se clasifica de acuerdo con dos criterios: la cantidad de
películas que ha visto y el género.
 ¿Cuál es la probabilidad de selecciona un hombre que haya visto 2 o mas
películas?
 ¿Cuál es la probabilidad de seleccionar una mujer de la muestra?
 Cual es la probabilidad de seleccionar una mujer si solo ha visto una película.?
 ¿Cuál es la probabilidad de seleccionar un individuo hombre o que haya visto
mas de dos películas?
 ¿Son independiente los eventos hombre y 2 o más películas vistas?Sandra Yolima Caro Soler
7
DIAGRAMAS DE ÁRBOL: El diagrama de árbol es una gráfica útil
para organizar cálculos que implican varias etapas. Cada segmento del árbol
constituye una etapa del problema. Las ramas del árbol se ponderan por medio de
probabilidades. Utilizaremos los datos de la tabla 5.1 para mostrar la construcción de un
diagrama de árbol.
 Para construir un diagrama de árbol, comenzamos dibujando
un punto grueso a la izquierda para representar la raíz del árbol.
 En este problema, dos ramas principales salen de la raíz, la
rama superior representa el evento “permanecería” y la rama
inferior el evento “no permanecería”. Sus probabilidades se
escriben sobre las ramas, en este caso, 120/200 y 80/200. Estas
probabilidades también se denotan P(A1) y P(A2).
 De cada una de las ramas principales salen cuatro ramas, las
cuales representan el tiempo de servicio: menos de 1 año, 1 a 5
años, 6 a 10 años y más de 10 años. Las probabilidades
condicionales para la rama superior del árbol, 10/120, 30/120,
5/120, etc., se escriben en las ramas adecuadas. Éstas son P(B1
Sandra Yolima Caro Soler
8
EJEMPLO DIAGRAMA DE ÁRBOL
Sandra Yolima Caro Soler
9
DIAGRAMAS DE ÁRBOL
Sandra Yolima Caro Soler
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Tablas de contingencia

  • 2. TABLAS DE CONTINGENCIA: Arreglos ordenados por filas y columnas que permiten analizar dos variables de la misma muestra. GENERO ESTADO CIVIL HOMBRE 30 20 35 15 100 MUJER 20 35 10 35 100 TOTAL 50 55 45 50 200 SOLTERO CASADO SEPARADO OTRO TOTAL S C P O TOTAL H 0,15 0,1 0,175 0,075 0,5 M 0,1 0,175 0,05 0,175 0,5 TOTAL 0,25 0,275 0,225 0,25 1 TABLA DE PROBABILIDAD Sandra Yolima Caro Soler 2
  • 3.  PROBABILIDAD MARGINAL: Aquella que se interesa solo por una de las características de la muestra analizada.  PROBABILIDAD CONJUNTA: Se define como la ocurrencia simultanea de las dos variables observadas.  PROBABILIDAD CONDICIONAL: Se define como el cociente entre la probabilidad conjunta y la probabilidad marginal. Suceso que ocurre solo bajo la ocurrencia de otro evento. 𝑃 𝐴 = 𝑛(𝐴) 𝑛(𝑆) 𝑃 𝐴 ∩ 𝐵 = 𝑛(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑛(𝑆) 𝑃 𝐴/𝐵 = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑃(𝐵) Sandra Yolima Caro Soler 3
  • 4. EVENTOS INDEPENDIENTES  Dos eventos son independientes si la ocurrencia del primero no afecta la ocurrencia del segundo: 𝑃 𝐴/𝐵 = 𝑃 𝐴 y 𝑃 𝐵/𝐴 = 𝑃 𝐵 (1) Entonces: P 𝐴 ∩ 𝐵 =P(A/B)P(B) y P 𝐴 ∩ 𝐵 = P B/A P A (2) Reemplazamos 1 en 2 y obtenemos: 𝑃 𝐴 ∩ 𝐵 = P B P A Sandra Yolima Caro Soler 4
  • 5. REGLA DE LA MULTIPLICACIÓN  La regla general de la multiplicación sirve para determinar la probabilidad conjunta de dos eventos cuando éstos no son independientes. Por ejemplo, cuando el evento B ocurre después del evento A, y A influye en la probabilidad de que el evento B suceda, entonces A y B no son independientes.  Lar regla general de la multiplicación establece que en caso de dos eventos, A y B, la probabilidad conjunta de que ambos eventos ocurran se determina multiplicando la probabilidad de que ocurra el evento A por la probabilidad condicional de que ocurra el evento B, dado que A ha ocurrido. Los símbolos de la probabilidad conjunta, P(A y B), se calcula de la siguiente manera: 𝑃 𝐴1 ∩ 𝐴2 = 𝑃 𝐴1 𝑃 𝐴2 𝐴1 Sandra Yolima Caro Soler 5
  • 6. EJEMPLO Un golfista tiene 12 camisas en su clóset. Suponga que 9 son blancas y las demás azules. Como se viste de noche, simplemente toma una camisa y se la pone. Juega golf dos veces seguidas y no las lava. ¿Cuál es la probabilidad de que las dos camisas elegidas sean blancas? El evento que tiene que ver con el hecho de que la primera camisa seleccionada sea blanca es A1. La probabilidad es P(A1) = 9/12, porque 9 de cada 12 camisas son blancas. El evento de que la segunda camisa seleccionada sea blanca también se identifica con A2. La probabilidad condicional relacionada con el hecho de que la segunda camisa seleccionada sea blanca, dado que la primera camisa seleccionada es blanca también, es P(A2|A1) = 8/11. ¿A qué se debe esto? A que después de que se selecciona la primera camisa, quedan 11 camisas en el clóset y 8 de éstas son blancas. Para determinar la probabilidad de que se elijan 2 camisas blancas aplicamos la fórmula:  𝑃 𝐴1 ∩ 𝐴2 = 𝑃 𝐴1 𝑃 𝐴2/𝐴1  Por consiguiente, la probabilidad de seleccionar dos camisas, las cuales son de color blanco, es de 0.55. Sandra Yolima Caro Soler 6
  • 7. Ejemplo: Una encuesta de 150 adultos clasificados según su género y la cantidad de películas que vieron en el cine el mes pasado. Cada entrevistado se clasifica de acuerdo con dos criterios: la cantidad de películas que ha visto y el género.  ¿Cuál es la probabilidad de selecciona un hombre que haya visto 2 o mas películas?  ¿Cuál es la probabilidad de seleccionar una mujer de la muestra?  Cual es la probabilidad de seleccionar una mujer si solo ha visto una película.?  ¿Cuál es la probabilidad de seleccionar un individuo hombre o que haya visto mas de dos películas?  ¿Son independiente los eventos hombre y 2 o más películas vistas?Sandra Yolima Caro Soler 7
  • 8. DIAGRAMAS DE ÁRBOL: El diagrama de árbol es una gráfica útil para organizar cálculos que implican varias etapas. Cada segmento del árbol constituye una etapa del problema. Las ramas del árbol se ponderan por medio de probabilidades. Utilizaremos los datos de la tabla 5.1 para mostrar la construcción de un diagrama de árbol.  Para construir un diagrama de árbol, comenzamos dibujando un punto grueso a la izquierda para representar la raíz del árbol.  En este problema, dos ramas principales salen de la raíz, la rama superior representa el evento “permanecería” y la rama inferior el evento “no permanecería”. Sus probabilidades se escriben sobre las ramas, en este caso, 120/200 y 80/200. Estas probabilidades también se denotan P(A1) y P(A2).  De cada una de las ramas principales salen cuatro ramas, las cuales representan el tiempo de servicio: menos de 1 año, 1 a 5 años, 6 a 10 años y más de 10 años. Las probabilidades condicionales para la rama superior del árbol, 10/120, 30/120, 5/120, etc., se escriben en las ramas adecuadas. Éstas son P(B1 Sandra Yolima Caro Soler 8
  • 9. EJEMPLO DIAGRAMA DE ÁRBOL Sandra Yolima Caro Soler 9
  • 10. DIAGRAMAS DE ÁRBOL Sandra Yolima Caro Soler 10