SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 17
Descargar para leer sin conexión
TEMA 4

Probabilidad condicionada




                       Probabilidades y Estadística I
Esquema inicial

1. Introducción a la probabilidad condicionada

2. Teorema de la probabilidad compuesta o producto

3. Independencia de sucesos

4. Teorema de la Probabilidad Total

5. Teorema de Bayes




                                                 Probabilidades y Estadística I
Esquema inicial

1. Introducción a la probabilidad condicionada

2. Teorema de la probabilidad compuesta o producto

3. Independencia de sucesos

4. Teorema de la Probabilidad Total

5. Teorema de Bayes




                                             Probabilidades y Estadística I
1. Introducción                              (1/5)



    REGLA DE LAPLACE




           Ω
                            #A
A                  P ( A) =
                            #Ω




                       Probabilidades y Estadística I
1. Introducción                                 (2/5)




B                    Ω         B
       A                                  A



#A ∩ B
 = =   # Ω P( A ∩ B) P( A B)       #A ∩ B
  #B         P( B)                   #B
     #Ω




                                     Probabilidades y Estadística I
1. Introducción                                       (3/5)



P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A B ) P ( A) × P ( B A)
          =                   =


            ∩                 ×



            ∪                 +

                                          Probabilidades y Estadística I
1. Introducción                                          (4/5)



 P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A)
           =
                                                    ?
   ∩                 ×



   ∪                  +
Sucesos incompatibles o disjuntos

                                    Probabilidades y Estadística I
1. Introducción                                       (5/5)




P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A B ) P ( A) × P ( B A)
          =                   =




                                            Probabilidades y Estadística I
Esquema inicial

1. Introducción a la probabilidad condicionada

2. Teorema de la probabilidad compuesta o producto

3. Independencia de sucesos

4. Teorema de la Probabilidad Total

5. Teorema de Bayes




                                                 Probabilidades y Estadística I
2. Teorema de la prob. compuesta                                    (1/4)




P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A B ) P ( A) × P ( B A)
          =                   =




                     ?                     Probabilidades y Estadística I
2. Teorema de la prob. compuesta                    (2/4)




                          Probabilidades y Estadística I
2. Teorema de la prob. compuesta                                           (3/4)

EJEMPLO
Una urna contiene r bolas rojas y b azules. Se extrae una bola al azar y se
observa el color. Se devuelve la bola a la urna, introduciéndose también k bolas
adicionales del mismo color. Se extrae aleatoriamente una segunda bola, se
observa el color y se devuelve a la urna junto con k bolas adicionales del mismo
color. Cada vez que se extrae una bola se repite el proceso. Si se extraen 4 bolas,
¿cuál es la probabilidad de que las tres primeras sean rojas y la cuarta azul?

SOLUCIÓN

                                R1 ≡ “La primera bola es roja”

        b                       R2 ≡ “La segunda bola es roja”
        r                       R3 ≡ “La tercera bola es roja”

                                A4 ≡ “La cuarta bola es azul”

                                                             Probabilidades y Estadística I
2. Teorema de la prob. compuesta                                           (4/4)


Probabilidad a calcular     Configuración de la urna          Resultado por Laplace

                                       b                                       r
      P(R1 )                                                      P(R1 ) =
                                       r                                      b+r



                                       b                                         r+k
   P(R 2 | R1 )                                              P(R 2 | R1 ) =
                                      r+k                                     b + (r + k)


                                        b                                       r + 2k
  P(R 3 | R1 ∩ R 2 )                                      P(R 3 | R1 ∩ R 2 ) =
                                      r+2k                                   b + (r + 2k)


                                                                                      b
 P(A 4 | R1 ∩ R 2 ∩ R 3 )
                                        b              P(A 4 | R1 ∩ R 2 ∩ R 3 ) =
                                      r+3k                                      b + (r + 3k)

                                                                Probabilidades y Estadística I
Esquema inicial

1. Introducción a la probabilidad condicionada

2. Teorema de la probabilidad compuesta o producto

3. Independencia de sucesos

4. Teorema de la Probabilidad Total

5. Teorema de Bayes




                                                 Probabilidades y Estadística I
3. Independencia de sucesos                                    (1/3)




             INDEPENDENCIA

X| Y=y’j ≡ X ∀ j             Y| X=x’i ≡ Y ∀ i                Estadística
                                                             Descriptiva


          fij = fi• × f• j       ∀i ≠ j
                                          Probabilidades y Estadística I
3. Independencia de sucesos                                 (2/3)


Probabilidad a calcular      Configuración de la urna   Resultado por Laplace

                                        b                               r
      P(R1 )                                               P(R1 ) =
                                        r                              b+r



                                        b                                r
   P(R 2 | R1 )                                            P(R 2 ) =
                                        r                               b+r


                                        b                                r
  P(R 3 | R1 ∩ R 2 )                                        P(R 3 ) =
                                        r                               b+r


                                        b                                 b
 P(A 4 | R1 ∩ R 2 ∩ R 3 )                                   P(A 4 ) =
                                        r                                b+r
                                                         Probabilidades y Estadística I
3. Independencia de sucesos                                 (3/3)



   P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A)
             =
    ∩                 ×
  SUCESOS INDEPENDIENTES




     ∪                 +
  SUCESOS INCOMPATIBLES

                                  Probabilidades y Estadística I

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (17)

La parabola (unizar.es)
La parabola (unizar.es)La parabola (unizar.es)
La parabola (unizar.es)
 
ANALISIS MATEMATICO II(UNC)
ANALISIS MATEMATICO II(UNC)ANALISIS MATEMATICO II(UNC)
ANALISIS MATEMATICO II(UNC)
 
Taller de limites
Taller de limitesTaller de limites
Taller de limites
 
Grafica funcionesalex
Grafica funcionesalexGrafica funcionesalex
Grafica funcionesalex
 
Matemática (51) CBC UBA
Matemática (51) CBC UBAMatemática (51) CBC UBA
Matemática (51) CBC UBA
 
Quincena10
Quincena10Quincena10
Quincena10
 
Funciones reales
Funciones realesFunciones reales
Funciones reales
 
Resumen de analisis_matii
Resumen de analisis_matiiResumen de analisis_matii
Resumen de analisis_matii
 
Conjuntos
ConjuntosConjuntos
Conjuntos
 
Funciones y modelos matemáticos
Funciones y modelos matemáticosFunciones y modelos matemáticos
Funciones y modelos matemáticos
 
Funciones exponenciales
Funciones exponencialesFunciones exponenciales
Funciones exponenciales
 
Proyecto de aplicación de la primera y segunda derivada
Proyecto de aplicación de la primera y segunda derivadaProyecto de aplicación de la primera y segunda derivada
Proyecto de aplicación de la primera y segunda derivada
 
Función Lineal. Dominio y Rango
Función Lineal. Dominio y RangoFunción Lineal. Dominio y Rango
Función Lineal. Dominio y Rango
 
Funciones inversas y Funciones exponenciales
Funciones inversas y Funciones exponencialesFunciones inversas y Funciones exponenciales
Funciones inversas y Funciones exponenciales
 
Funciones hiperbólicas (senh, cosh, tgh)
Funciones hiperbólicas (senh, cosh, tgh)Funciones hiperbólicas (senh, cosh, tgh)
Funciones hiperbólicas (senh, cosh, tgh)
 
Función exponencial
Función exponencialFunción exponencial
Función exponencial
 
Articulo2 Lucca
Articulo2 LuccaArticulo2 Lucca
Articulo2 Lucca
 

Destacado

Probabilidad condicionada.
Probabilidad condicionada.Probabilidad condicionada.
Probabilidad condicionada.Pumpit
 
Teorema de bayes (1)
Teorema de bayes (1)Teorema de bayes (1)
Teorema de bayes (1)lordlance
 
Cadenas de markov investigacion de operaciones
Cadenas de markov investigacion de operacionesCadenas de markov investigacion de operaciones
Cadenas de markov investigacion de operacionesEddy Guerrero Vargas
 
Cadenas de markov
Cadenas de markovCadenas de markov
Cadenas de markovPoro Punk
 
Teoría de las probabilidades
Teoría de las probabilidadesTeoría de las probabilidades
Teoría de las probabilidadesJohanna Garcia
 
Teoria de bayes en la toma de decision
Teoria de bayes en la toma de decisionTeoria de bayes en la toma de decision
Teoria de bayes en la toma de decisionanapaubla valiente
 

Destacado (8)

Probabilidad condicionada.
Probabilidad condicionada.Probabilidad condicionada.
Probabilidad condicionada.
 
Teorema de bayes (1)
Teorema de bayes (1)Teorema de bayes (1)
Teorema de bayes (1)
 
Cadenas de markov investigacion de operaciones
Cadenas de markov investigacion de operacionesCadenas de markov investigacion de operaciones
Cadenas de markov investigacion de operaciones
 
Cadenas de markov
Cadenas de markovCadenas de markov
Cadenas de markov
 
Teorema de bayes
Teorema de bayesTeorema de bayes
Teorema de bayes
 
Teoría de las probabilidades
Teoría de las probabilidadesTeoría de las probabilidades
Teoría de las probabilidades
 
Teoria de bayes en la toma de decision
Teoria de bayes en la toma de decisionTeoria de bayes en la toma de decision
Teoria de bayes en la toma de decision
 
Ejemplos del teorema de Bayes
Ejemplos del teorema de BayesEjemplos del teorema de Bayes
Ejemplos del teorema de Bayes
 

Similar a Tema4a ud2 (20)

5 teoremas probabilidad
5 teoremas probabilidad5 teoremas probabilidad
5 teoremas probabilidad
 
Tema3
Tema3Tema3
Tema3
 
Tema4.pdf
Tema4.pdfTema4.pdf
Tema4.pdf
 
Tema5a ud3
Tema5a ud3Tema5a ud3
Tema5a ud3
 
Tema5 ud3
Tema5 ud3Tema5 ud3
Tema5 ud3
 
Tema3b ud2
Tema3b ud2 Tema3b ud2
Tema3b ud2
 
Formulas Utiles en Probabilidad
Formulas Utiles en ProbabilidadFormulas Utiles en Probabilidad
Formulas Utiles en Probabilidad
 
Ejercicios deber estadistica
Ejercicios deber estadisticaEjercicios deber estadistica
Ejercicios deber estadistica
 
Tema6a ud3
Tema6a ud3Tema6a ud3
Tema6a ud3
 
Tema 6 ud3
Tema 6 ud3Tema 6 ud3
Tema 6 ud3
 
La probabilidad%5b1%5d
La probabilidad%5b1%5dLa probabilidad%5b1%5d
La probabilidad%5b1%5d
 
¿Probabilidad
¿Probabilidad¿Probabilidad
¿Probabilidad
 
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbtoProbabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
 
Efinal2009-I
Efinal2009-IEfinal2009-I
Efinal2009-I
 
T10 probabilidad condicionada
T10 probabilidad condicionadaT10 probabilidad condicionada
T10 probabilidad condicionada
 
LOGICA
LOGICALOGICA
LOGICA
 
Tema5 ud3
Tema5 ud3Tema5 ud3
Tema5 ud3
 
Semana n 1_mat_bas_2013-ii_victor_calagua_porras
Semana n 1_mat_bas_2013-ii_victor_calagua_porrasSemana n 1_mat_bas_2013-ii_victor_calagua_porras
Semana n 1_mat_bas_2013-ii_victor_calagua_porras
 
Tema6b ud3
Tema6b ud3 Tema6b ud3
Tema6b ud3
 
Probabilidad condicionada
Probabilidad condicionadaProbabilidad condicionada
Probabilidad condicionada
 

Más de Jacinto González Pachón (20)

01 presentación (16-17)
01 presentación (16-17)01 presentación (16-17)
01 presentación (16-17)
 
Tema1 a
Tema1 aTema1 a
Tema1 a
 
Presentación 15 16
Presentación 15 16Presentación 15 16
Presentación 15 16
 
Tema1 (2ª parte)
Tema1 (2ª parte)Tema1 (2ª parte)
Tema1 (2ª parte)
 
Tema1 (1ª parte)
Tema1 (1ª parte)Tema1 (1ª parte)
Tema1 (1ª parte)
 
Presentación (14-15)
Presentación (14-15)Presentación (14-15)
Presentación (14-15)
 
Tema12 ud5
Tema12 ud5Tema12 ud5
Tema12 ud5
 
Tema10 11-ud4
Tema10 11-ud4Tema10 11-ud4
Tema10 11-ud4
 
Tema 9 ud4
Tema 9 ud4Tema 9 ud4
Tema 9 ud4
 
Tema7 ud3 (ii)
Tema7 ud3 (ii)Tema7 ud3 (ii)
Tema7 ud3 (ii)
 
Tema7 ud3 (i)
Tema7 ud3 (i)Tema7 ud3 (i)
Tema7 ud3 (i)
 
Tema 6 ud3
Tema 6 ud3Tema 6 ud3
Tema 6 ud3
 
Tema1a
Tema1aTema1a
Tema1a
 
Presentación (13-14)
Presentación (13-14)Presentación (13-14)
Presentación (13-14)
 
Tema9 ud4
Tema9 ud4Tema9 ud4
Tema9 ud4
 
Tema8 ud3
Tema8 ud3Tema8 ud3
Tema8 ud3
 
Tema7 ud3
Tema7 ud3Tema7 ud3
Tema7 ud3
 
Tema2
Tema2Tema2
Tema2
 
Presentación (12-13)
Presentación (12-13)Presentación (12-13)
Presentación (12-13)
 
Tema12 ud5
Tema12 ud5Tema12 ud5
Tema12 ud5
 

Tema4a ud2

  • 1. TEMA 4 Probabilidad condicionada Probabilidades y Estadística I
  • 2. Esquema inicial 1. Introducción a la probabilidad condicionada 2. Teorema de la probabilidad compuesta o producto 3. Independencia de sucesos 4. Teorema de la Probabilidad Total 5. Teorema de Bayes Probabilidades y Estadística I
  • 3. Esquema inicial 1. Introducción a la probabilidad condicionada 2. Teorema de la probabilidad compuesta o producto 3. Independencia de sucesos 4. Teorema de la Probabilidad Total 5. Teorema de Bayes Probabilidades y Estadística I
  • 4. 1. Introducción (1/5) REGLA DE LAPLACE Ω #A A P ( A) = #Ω Probabilidades y Estadística I
  • 5. 1. Introducción (2/5) B Ω B A A #A ∩ B = = # Ω P( A ∩ B) P( A B) #A ∩ B #B P( B) #B #Ω Probabilidades y Estadística I
  • 6. 1. Introducción (3/5) P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A B ) P ( A) × P ( B A) = = ∩ × ∪ + Probabilidades y Estadística I
  • 7. 1. Introducción (4/5) P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A) = ? ∩ × ∪ + Sucesos incompatibles o disjuntos Probabilidades y Estadística I
  • 8. 1. Introducción (5/5) P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A B ) P ( A) × P ( B A) = = Probabilidades y Estadística I
  • 9. Esquema inicial 1. Introducción a la probabilidad condicionada 2. Teorema de la probabilidad compuesta o producto 3. Independencia de sucesos 4. Teorema de la Probabilidad Total 5. Teorema de Bayes Probabilidades y Estadística I
  • 10. 2. Teorema de la prob. compuesta (1/4) P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A B ) P ( A) × P ( B A) = = ? Probabilidades y Estadística I
  • 11. 2. Teorema de la prob. compuesta (2/4) Probabilidades y Estadística I
  • 12. 2. Teorema de la prob. compuesta (3/4) EJEMPLO Una urna contiene r bolas rojas y b azules. Se extrae una bola al azar y se observa el color. Se devuelve la bola a la urna, introduciéndose también k bolas adicionales del mismo color. Se extrae aleatoriamente una segunda bola, se observa el color y se devuelve a la urna junto con k bolas adicionales del mismo color. Cada vez que se extrae una bola se repite el proceso. Si se extraen 4 bolas, ¿cuál es la probabilidad de que las tres primeras sean rojas y la cuarta azul? SOLUCIÓN R1 ≡ “La primera bola es roja” b R2 ≡ “La segunda bola es roja” r R3 ≡ “La tercera bola es roja” A4 ≡ “La cuarta bola es azul” Probabilidades y Estadística I
  • 13. 2. Teorema de la prob. compuesta (4/4) Probabilidad a calcular Configuración de la urna Resultado por Laplace b r P(R1 ) P(R1 ) = r b+r b r+k P(R 2 | R1 ) P(R 2 | R1 ) = r+k b + (r + k) b r + 2k P(R 3 | R1 ∩ R 2 ) P(R 3 | R1 ∩ R 2 ) = r+2k b + (r + 2k) b P(A 4 | R1 ∩ R 2 ∩ R 3 ) b P(A 4 | R1 ∩ R 2 ∩ R 3 ) = r+3k b + (r + 3k) Probabilidades y Estadística I
  • 14. Esquema inicial 1. Introducción a la probabilidad condicionada 2. Teorema de la probabilidad compuesta o producto 3. Independencia de sucesos 4. Teorema de la Probabilidad Total 5. Teorema de Bayes Probabilidades y Estadística I
  • 15. 3. Independencia de sucesos (1/3) INDEPENDENCIA X| Y=y’j ≡ X ∀ j Y| X=x’i ≡ Y ∀ i Estadística Descriptiva fij = fi• × f• j ∀i ≠ j Probabilidades y Estadística I
  • 16. 3. Independencia de sucesos (2/3) Probabilidad a calcular Configuración de la urna Resultado por Laplace b r P(R1 ) P(R1 ) = r b+r b r P(R 2 | R1 ) P(R 2 ) = r b+r b r P(R 3 | R1 ∩ R 2 ) P(R 3 ) = r b+r b b P(A 4 | R1 ∩ R 2 ∩ R 3 ) P(A 4 ) = r b+r Probabilidades y Estadística I
  • 17. 3. Independencia de sucesos (3/3) P ( A ∩ B ) P ( B ) × P ( A) = ∩ × SUCESOS INDEPENDIENTES ∪ + SUCESOS INCOMPATIBLES Probabilidades y Estadística I