4. principios de probabilidad

P
Avance de Los Conceptos que se Desarrollaran
1. Definiciones Fundamentales de Experimentos, Resultados y Conjuntos.
2. Forma en que los sucesos pueden ser mutuamente excluyentes y dependientes.
3. Los 3 enfoques básicos del estudio de la Probabilidad.
4. Las 2 Reglas de La Probabilidad.
5. Importancia de las Uniones e Intersecciones.
6. Métodos de los Arboles de Probabilidad
7. Los Numerosos Usos de las tablas de Probabilidad.
8. Como puede utilizarse la Probabilidad Condicional para determinados sucesos.
9. Aplicación del Teorema de Bayes a la Probabilidad Condicional.
10. Como puede dar respuesta la combinatoria a numerosas cuestiones en la empresa.
Probabilidad
El Enfoque de Frecuencia
Relativa.
El Enfoque Subjetivo.
El Enfoque Clásico.
LOS 3 ENFOQUES BASICOS DEL
ESTUDIO DE LA PROBABILIDAD
La Regla de la Multiplicación
La Regla de la Suma.
LAS 2 REGLAS DE LA PROBABILIDAD.
Introducción
PROBABILIDAD
Arboles de
Probabilidad
Reglas de la
Probabilidad
Enfoques de la
Probabilidad
Técnicas
Combinatorias
Frecuencia
Relativa
Clásico
Subjetivo
Regla de la
Multiplicación
Regla de la
Suma
Teorema de
Bayes
Multiplicación
Variaciones
Con
Repetición
Combinaciones
Permutaciones
Probabilidad
Condicional
Introducción
 Cualquiera que sea la profesión que ustedes elijan, una cosa
es segura: tendrán necesidad de tomar decisiones. Y mas de
la mitad de veces habrán de hacerlo en condiciones de
incertidumbre y con un conocimiento bastante incompleto
de las condiciones imperantes o de las consecuencias
ultimas. Por ejemplo, los inversores tienen que decidir si
deben invertir en un valor concreto basándose en sus
expectativas sobre rendimientos futuros.
“La Estadística demuestra que el Matrimonio es la Causa
determinante del Divorcio” Groucho Marx
 Es la Verosimilitud Numérica, medida entre o y 1 que
ocurra un suceso incierto
 1era Propiedad: 0 P(E) 1
 2da Propiedad: P(E)=1
La historia esta llena de referencias a los principios de la
Probabilidad. En el siglo XVII Jacob Bernoulli (1654-1705),
miembro de una familia suiza de Matemáticos estableció
muchas de las leyes básicas de la Probabilidad Moderna.
Thomas Bayes (1702-1761) y Joseph Lagrange (1736-1813)
también se cuentan entre los pioneros de la teoría de la
Probabilidad.
 En el método de frecuencia relativa se utilizan datos pasados
obtenidos en observaciones empíricas. Se tiene en cuenta la
frecuencia con que ha ocurrido un suceso en el pasado y se
estima la posibilidad de que vuelva a ocurrir a partir de estos
datos históricos
Supongamos que durante el ultimo año natural hubo 50
nacimientos en un Hospital de la Localidad. 32 de los recién
nacidos fueron niñas. El enfoque de frecuencia relativa revela que
la probabilidad de que el recién nacido siguiente (o cualquier
recién nacido tomado al azar) sea una niña viene determinada
por:
En muchas ocasiones no se dispone de datos históricos. Por
consiguiente no es posible calcular la Probabilidad a partir del
comportamiento anterior. La única alternativa es la de estimar la
probabilidad según nuestro mejor criterio.
Un ejemplo podría ser la Probabilidad de que una mujer sea elegida
Presidenta de Estados Unidos. Como no hay datos históricos en que
apoyarse, deberemos recurrir a nuestras opiniones y creencias para hacer
una estimación subjetiva.
De los 3 métodos de asignar una Probabilidad, el enfoque
clásico es el que mas a menudo se relaciona con los juegos de
envite y los de azar. La Probabilidad clásica de un suceso E
viene determinada por:
La probabilidad clásica implica determinar a priori
(antes del hecho) la probabilidad de un suceso. Así
pues, antes de extraer una carta de una baraja de 52
cartas la probabilidad de que sea un As se puede
determinar que es:
Nuestra explicación anterior de intersecciones y uniones
sugería que nos interesa calcular las probabilidades de
sucesos tales como “AyB” y “AoB”. Estos cálculos
pueden hacerse con ayuda de las 2 reglas básicas de la
probabilidad.
La regla de la Suma se aplica para hallar la probabilidad “AoB”
(es decir se SUMA). Y esta regla afirma que:
1. Si A y B son sucesos mutuamente excluyentes, habremos de sumar la
Probabilidad de suceso A a la Probabilidad del Suceso B.
2. Si A y B son sucesos NO mutuamente excluyentes, habremos de sumar la
Probabilidad de suceso A a la Probabilidad del Suceso B y restar la
probabilidad conjunta de los sucesos A y B.
Probabilidad de sacar un As o una carta de corazones en
una sola extracción de una baraja. Es decir buscamos
P(A o H). Observar que “As” (A) y “corazones” (H) no
son mutuamente excluyentes. Los 2 ocurren su se saca
un As de corazones. Entonces:
Probabilidad de sacar un As o una carta de corazones en
una sola extracción de una baraja. Es decir buscamos
P(A o H). Observar que “As” (A) y “corazones” (H) no
son mutuamente excluyentes. Los 2 ocurren su se saca
un As de corazones. Entonces:
La regla de la Multiplicación para hallar la probabilidad
conjunta “AyB” (es decir producto). Y esta regla afirma
que:
1. Si A y B son sucesos independientes, habremos de multiplicar la
probabilidad del suceso A por la Probabilidad del suceso B.
2. Si A y B son sucesos dependientes habremos de multiplicar la probabilidad
del suceso A por la Probabilidad del suceso B siempre que A haya ocurrido
ya.
Probabilidad
Condicional
Probabilidad condicional se puede tomar de una tabla de
probabilidades. Supongamos que la Señora Highwater quisiera
calcular la probabilidad de que una montura sea grande sabiendo
que es de plástico. Se representa así:
La probabilidad de que el suceso A ocurra dado que, haya ocurrido ya el suceso B, se
llama probabilidad condicional.
Cuando tenemos que hallar las probabilidades de Varios
suceso conjuntos, suele ser útil dibujar un árbol de
probabilidades, asociadas a un conjunto completo de
sucesos específicos. Un Árbol de Probabilidades o
Diagrama de Árbol indica todas estas probabilidades
asociadas.
Todas las grandes empresas tienen departamentos de control de calidad cuya
función principal es garantizar que sus productos cumplan determinadas
especificaciones de producción. El diagrama soporta un índice de defectos del
10%. Es decir, el 10% de las unidades producidas en la fabrica no cumplen las
especificaciones mínimas. Entonces P(D) = 0.10 y P(d) =0.90.
D1
(.10)
d1
(.90)
D2
(.10)
D2
(.90)
D2
(.10)
d2
(.90)
D1&D2 = (.1)(.1) = (0.01) Suceso A
d1&d2 = (.9)(.9) = (0.81) Suceso D
d1&D2 = (.9)(.1) = (0.09) Suceso C
D1&d2 = (.1)(.9) = (0.09) Suceso B
 Sea {A1,A2,...,Ai,...,An} un conjunto de sucesos mutuamente
excluyentes y exhaustivos, y tales que la probabilidad de
cada uno de ellos es distinta de cero. Sea B un suceso
cualquiera del que se conocen las probabilidades
condicionales P(B | Ai). Entonces, la probabilidad P(Ai | B)
viene dada por la expresión:
Los métodos para determinar cuantos subconjuntos se
pueden obtener de un conjunto de objetos se
denominan técnicas combinatorias.
Con las 3 únicas letras: A, B y C¿Cuántas permutaciones de orden 3 podemos
obtener?. Las permutaciones son disposiciones en que cuenta el orden. La lista
de permutaciones de los 3 elementos es:
A B C B C A
A C B C A B
B A C C B A
Obsérvese que las 6 permutaciones diferentes e obtienen por mera reordenación
de los elementos. Como en la permutación cuenta el orden , una ordenación
distinta da lugar a una permutación diferente
Un conjunto de elementos en
que la composición y el orden
son importantes es una
permutación
Supongamos que en la feria ahora ya se han elegido a los 3 cerdos ganadores y que
a cada uno se le concede una cinta sin distinguir entre los puestos 1ero, 2do y
3ero. En este caso el orden de selección no es importante.
Un conjunto de elementos en que
solo la composición es importante
(el orden es indiferente) es una
combinación
Hay 120 maneras de premiar con una cinta a 3 de los 10 cerdos.
Las variaciones con repeticion son una tecnica combinatoria en que el orden cuenta. Se
distinguen de las permutaciones y combinaciones porque se permite la repeticion.
En el caso de las variaciones con repeticion, se puede utilizar el mismo elemento mas
de una vez. El numero de variaciones con repeticion de n elementos tomados r en r
es:
El emtodo de la multiplicaion es el que se emplea cuando hay que elgir de dos o
mas grupos diferentes. Si hay M elecciones posibles en un grupo y N elecciones
posibles en otro, el numero total de disposiciones es M*N.
Como se aproxima el cumpleaños de la abuela, tiene que comprarle un regalo que consiste en un ramo de flores y
una tarjeta de felicitacion. Una tienda ofrece un surtido de M= 3 clases diferentes de ramos y N= 5 tipos diferentes
de tarjetas. Si se elige una clase de ramo y un tipo de tarjeta el numero total de posibles es:
M*N = 3*5 = 15
1 de 26

Recomendados

Teorema de bayes por
Teorema de bayesTeorema de bayes
Teorema de bayesHector Alva Cortes
8.2K vistas6 diapositivas
definicion clasica de probabilidad por
definicion clasica de probabilidaddefinicion clasica de probabilidad
definicion clasica de probabilidadVioletaYpedrito Santillan
9.2K vistas20 diapositivas
Introducción a la probabilidad por
Introducción a la probabilidadIntroducción a la probabilidad
Introducción a la probabilidadrmagallon12
31.8K vistas32 diapositivas
Ensayo de estadistica 1 por
Ensayo de estadistica 1Ensayo de estadistica 1
Ensayo de estadistica 1lisdey20
1.4K vistas11 diapositivas
Teorema de bayes por
Teorema de bayesTeorema de bayes
Teorema de bayesSelenne Ramirez Duarte
82.4K vistas11 diapositivas
Concepto de Probabilidad por
 Concepto de Probabilidad Concepto de Probabilidad
Concepto de ProbabilidadCristina Duque
19.9K vistas19 diapositivas

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Teorema de bayes, probabilidad total & probabilidad condicional por
Teorema de bayes, probabilidad total & probabilidad condicional Teorema de bayes, probabilidad total & probabilidad condicional
Teorema de bayes, probabilidad total & probabilidad condicional Cynthiia Ot
63.3K vistas7 diapositivas
Prueba de hipótesis por
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesisElisa Mendoza
76.8K vistas36 diapositivas
Probabilidades fundamentos (1) por
Probabilidades fundamentos (1)Probabilidades fundamentos (1)
Probabilidades fundamentos (1)cecy_4ever
27K vistas27 diapositivas
Hipotesis2 por
Hipotesis2Hipotesis2
Hipotesis2Domingo de la Cerda
46.8K vistas37 diapositivas
Teorema Bayes Ejemplo por
Teorema Bayes EjemploTeorema Bayes Ejemplo
Teorema Bayes EjemploAlberto Boada
2.1K vistas26 diapositivas
Distribucion geometrica por
Distribucion geometricaDistribucion geometrica
Distribucion geometricajavier
50.1K vistas19 diapositivas

La actualidad más candente(20)

Teorema de bayes, probabilidad total & probabilidad condicional por Cynthiia Ot
Teorema de bayes, probabilidad total & probabilidad condicional Teorema de bayes, probabilidad total & probabilidad condicional
Teorema de bayes, probabilidad total & probabilidad condicional
Cynthiia Ot63.3K vistas
Prueba de hipótesis por Elisa Mendoza
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
Elisa Mendoza76.8K vistas
Probabilidades fundamentos (1) por cecy_4ever
Probabilidades fundamentos (1)Probabilidades fundamentos (1)
Probabilidades fundamentos (1)
cecy_4ever27K vistas
Teorema Bayes Ejemplo por Alberto Boada
Teorema Bayes EjemploTeorema Bayes Ejemplo
Teorema Bayes Ejemplo
Alberto Boada2.1K vistas
Distribucion geometrica por javier
Distribucion geometricaDistribucion geometrica
Distribucion geometrica
javier50.1K vistas
Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes por CUT
Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes
Eventos mutuamente excluyentes y no excluyentes
CUT146.3K vistas
Distribucion normal por abemen
Distribucion normalDistribucion normal
Distribucion normal
abemen51.7K vistas
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de medias por eraperez
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediasDistribuciones muestrales. distribucion muestral de medias
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de medias
eraperez105.5K vistas
Introduccion a la teoria de las probabilidades por profejesushernan4
Introduccion a la teoria de las probabilidadesIntroduccion a la teoria de las probabilidades
Introduccion a la teoria de las probabilidades
profejesushernan411.4K vistas
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes) por María Isabel Bautista
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
María Isabel Bautista69.5K vistas
Pruebas para una Media Poblacional: Muestra Grande y Desviación Estándar Pobl... por myriam sarango
Pruebas para una Media Poblacional: Muestra Grande y Desviación Estándar Pobl...Pruebas para una Media Poblacional: Muestra Grande y Desviación Estándar Pobl...
Pruebas para una Media Poblacional: Muestra Grande y Desviación Estándar Pobl...
myriam sarango33K vistas
Diapositivas estadistica por pilosofando
Diapositivas estadisticaDiapositivas estadistica
Diapositivas estadistica
pilosofando3.7K vistas

Similar a 4. principios de probabilidad

Estadistica por
EstadisticaEstadistica
EstadisticaNicole Chamorro
40 vistas6 diapositivas
Estadistica por
EstadisticaEstadistica
EstadisticaNicole Chamorro
44 vistas6 diapositivas
Estadistica por
EstadisticaEstadistica
EstadisticaNicole Chamorro
64 vistas6 diapositivas
Ensayo de estadistica manuel suarez por
Ensayo de estadistica manuel suarezEnsayo de estadistica manuel suarez
Ensayo de estadistica manuel suarezmanuel0716
470 vistas12 diapositivas
Ensayo de teoria de probabilidad estadistica manuel suarez por
Ensayo de teoria de probabilidad estadistica manuel suarezEnsayo de teoria de probabilidad estadistica manuel suarez
Ensayo de teoria de probabilidad estadistica manuel suarezmanuel0716
4K vistas12 diapositivas
Deber de Probabilidad por
Deber de Probabilidad Deber de Probabilidad
Deber de Probabilidad cristian
1.6K vistas6 diapositivas

Similar a 4. principios de probabilidad(20)

Ensayo de estadistica manuel suarez por manuel0716
Ensayo de estadistica manuel suarezEnsayo de estadistica manuel suarez
Ensayo de estadistica manuel suarez
manuel0716470 vistas
Ensayo de teoria de probabilidad estadistica manuel suarez por manuel0716
Ensayo de teoria de probabilidad estadistica manuel suarezEnsayo de teoria de probabilidad estadistica manuel suarez
Ensayo de teoria de probabilidad estadistica manuel suarez
manuel07164K vistas
Deber de Probabilidad por cristian
Deber de Probabilidad Deber de Probabilidad
Deber de Probabilidad
cristian1.6K vistas
Ensayo de teoria de la probabilidad por Ing Julio Sierra
Ensayo de teoria de la probabilidadEnsayo de teoria de la probabilidad
Ensayo de teoria de la probabilidad
Ing Julio Sierra3.2K vistas
Probabilidad estadistica David Machiz por 9409mz
Probabilidad estadistica David MachizProbabilidad estadistica David Machiz
Probabilidad estadistica David Machiz
9409mz220 vistas
Probabilidad estadistica David Machiz por 9409mz
Probabilidad estadistica David MachizProbabilidad estadistica David Machiz
Probabilidad estadistica David Machiz
9409mz1.5K vistas
Unidad 1 probbilidad por coquetalinda
Unidad 1 probbilidadUnidad 1 probbilidad
Unidad 1 probbilidad
coquetalinda527 vistas
Una Introducción a Probabilidad por Angel Carreras
Una Introducción a ProbabilidadUna Introducción a Probabilidad
Una Introducción a Probabilidad
Angel Carreras15K vistas
Teoria de la probabilidad por mgaby0222
Teoria de la probabilidadTeoria de la probabilidad
Teoria de la probabilidad
mgaby0222377 vistas
Trabajo de probabilidad por Monica Gaspar
Trabajo de probabilidadTrabajo de probabilidad
Trabajo de probabilidad
Monica Gaspar15.6K vistas
Teoriade probabilidades Osward Montes Ing Industrial por osward86
Teoriade probabilidades Osward Montes Ing Industrial Teoriade probabilidades Osward Montes Ing Industrial
Teoriade probabilidades Osward Montes Ing Industrial
osward86288 vistas
Teoria de probabilidades por jdaniel606
Teoria de probabilidadesTeoria de probabilidades
Teoria de probabilidades
jdaniel606184 vistas

4. principios de probabilidad

  • 1. Avance de Los Conceptos que se Desarrollaran 1. Definiciones Fundamentales de Experimentos, Resultados y Conjuntos. 2. Forma en que los sucesos pueden ser mutuamente excluyentes y dependientes. 3. Los 3 enfoques básicos del estudio de la Probabilidad. 4. Las 2 Reglas de La Probabilidad. 5. Importancia de las Uniones e Intersecciones. 6. Métodos de los Arboles de Probabilidad 7. Los Numerosos Usos de las tablas de Probabilidad. 8. Como puede utilizarse la Probabilidad Condicional para determinados sucesos. 9. Aplicación del Teorema de Bayes a la Probabilidad Condicional. 10. Como puede dar respuesta la combinatoria a numerosas cuestiones en la empresa. Probabilidad
  • 2. El Enfoque de Frecuencia Relativa. El Enfoque Subjetivo. El Enfoque Clásico. LOS 3 ENFOQUES BASICOS DEL ESTUDIO DE LA PROBABILIDAD
  • 3. La Regla de la Multiplicación La Regla de la Suma. LAS 2 REGLAS DE LA PROBABILIDAD.
  • 4. Introducción PROBABILIDAD Arboles de Probabilidad Reglas de la Probabilidad Enfoques de la Probabilidad Técnicas Combinatorias Frecuencia Relativa Clásico Subjetivo Regla de la Multiplicación Regla de la Suma Teorema de Bayes Multiplicación Variaciones Con Repetición Combinaciones Permutaciones Probabilidad Condicional
  • 5. Introducción  Cualquiera que sea la profesión que ustedes elijan, una cosa es segura: tendrán necesidad de tomar decisiones. Y mas de la mitad de veces habrán de hacerlo en condiciones de incertidumbre y con un conocimiento bastante incompleto de las condiciones imperantes o de las consecuencias ultimas. Por ejemplo, los inversores tienen que decidir si deben invertir en un valor concreto basándose en sus expectativas sobre rendimientos futuros. “La Estadística demuestra que el Matrimonio es la Causa determinante del Divorcio” Groucho Marx
  • 6.  Es la Verosimilitud Numérica, medida entre o y 1 que ocurra un suceso incierto  1era Propiedad: 0 P(E) 1  2da Propiedad: P(E)=1
  • 7. La historia esta llena de referencias a los principios de la Probabilidad. En el siglo XVII Jacob Bernoulli (1654-1705), miembro de una familia suiza de Matemáticos estableció muchas de las leyes básicas de la Probabilidad Moderna. Thomas Bayes (1702-1761) y Joseph Lagrange (1736-1813) también se cuentan entre los pioneros de la teoría de la Probabilidad.
  • 8.  En el método de frecuencia relativa se utilizan datos pasados obtenidos en observaciones empíricas. Se tiene en cuenta la frecuencia con que ha ocurrido un suceso en el pasado y se estima la posibilidad de que vuelva a ocurrir a partir de estos datos históricos
  • 9. Supongamos que durante el ultimo año natural hubo 50 nacimientos en un Hospital de la Localidad. 32 de los recién nacidos fueron niñas. El enfoque de frecuencia relativa revela que la probabilidad de que el recién nacido siguiente (o cualquier recién nacido tomado al azar) sea una niña viene determinada por:
  • 10. En muchas ocasiones no se dispone de datos históricos. Por consiguiente no es posible calcular la Probabilidad a partir del comportamiento anterior. La única alternativa es la de estimar la probabilidad según nuestro mejor criterio. Un ejemplo podría ser la Probabilidad de que una mujer sea elegida Presidenta de Estados Unidos. Como no hay datos históricos en que apoyarse, deberemos recurrir a nuestras opiniones y creencias para hacer una estimación subjetiva.
  • 11. De los 3 métodos de asignar una Probabilidad, el enfoque clásico es el que mas a menudo se relaciona con los juegos de envite y los de azar. La Probabilidad clásica de un suceso E viene determinada por:
  • 12. La probabilidad clásica implica determinar a priori (antes del hecho) la probabilidad de un suceso. Así pues, antes de extraer una carta de una baraja de 52 cartas la probabilidad de que sea un As se puede determinar que es:
  • 13. Nuestra explicación anterior de intersecciones y uniones sugería que nos interesa calcular las probabilidades de sucesos tales como “AyB” y “AoB”. Estos cálculos pueden hacerse con ayuda de las 2 reglas básicas de la probabilidad.
  • 14. La regla de la Suma se aplica para hallar la probabilidad “AoB” (es decir se SUMA). Y esta regla afirma que: 1. Si A y B son sucesos mutuamente excluyentes, habremos de sumar la Probabilidad de suceso A a la Probabilidad del Suceso B. 2. Si A y B son sucesos NO mutuamente excluyentes, habremos de sumar la Probabilidad de suceso A a la Probabilidad del Suceso B y restar la probabilidad conjunta de los sucesos A y B.
  • 15. Probabilidad de sacar un As o una carta de corazones en una sola extracción de una baraja. Es decir buscamos P(A o H). Observar que “As” (A) y “corazones” (H) no son mutuamente excluyentes. Los 2 ocurren su se saca un As de corazones. Entonces:
  • 16. Probabilidad de sacar un As o una carta de corazones en una sola extracción de una baraja. Es decir buscamos P(A o H). Observar que “As” (A) y “corazones” (H) no son mutuamente excluyentes. Los 2 ocurren su se saca un As de corazones. Entonces:
  • 17. La regla de la Multiplicación para hallar la probabilidad conjunta “AyB” (es decir producto). Y esta regla afirma que: 1. Si A y B son sucesos independientes, habremos de multiplicar la probabilidad del suceso A por la Probabilidad del suceso B. 2. Si A y B son sucesos dependientes habremos de multiplicar la probabilidad del suceso A por la Probabilidad del suceso B siempre que A haya ocurrido ya. Probabilidad Condicional
  • 18. Probabilidad condicional se puede tomar de una tabla de probabilidades. Supongamos que la Señora Highwater quisiera calcular la probabilidad de que una montura sea grande sabiendo que es de plástico. Se representa así: La probabilidad de que el suceso A ocurra dado que, haya ocurrido ya el suceso B, se llama probabilidad condicional.
  • 19. Cuando tenemos que hallar las probabilidades de Varios suceso conjuntos, suele ser útil dibujar un árbol de probabilidades, asociadas a un conjunto completo de sucesos específicos. Un Árbol de Probabilidades o Diagrama de Árbol indica todas estas probabilidades asociadas.
  • 20. Todas las grandes empresas tienen departamentos de control de calidad cuya función principal es garantizar que sus productos cumplan determinadas especificaciones de producción. El diagrama soporta un índice de defectos del 10%. Es decir, el 10% de las unidades producidas en la fabrica no cumplen las especificaciones mínimas. Entonces P(D) = 0.10 y P(d) =0.90. D1 (.10) d1 (.90) D2 (.10) D2 (.90) D2 (.10) d2 (.90) D1&D2 = (.1)(.1) = (0.01) Suceso A d1&d2 = (.9)(.9) = (0.81) Suceso D d1&D2 = (.9)(.1) = (0.09) Suceso C D1&d2 = (.1)(.9) = (0.09) Suceso B
  • 21.  Sea {A1,A2,...,Ai,...,An} un conjunto de sucesos mutuamente excluyentes y exhaustivos, y tales que la probabilidad de cada uno de ellos es distinta de cero. Sea B un suceso cualquiera del que se conocen las probabilidades condicionales P(B | Ai). Entonces, la probabilidad P(Ai | B) viene dada por la expresión:
  • 22. Los métodos para determinar cuantos subconjuntos se pueden obtener de un conjunto de objetos se denominan técnicas combinatorias.
  • 23. Con las 3 únicas letras: A, B y C¿Cuántas permutaciones de orden 3 podemos obtener?. Las permutaciones son disposiciones en que cuenta el orden. La lista de permutaciones de los 3 elementos es: A B C B C A A C B C A B B A C C B A Obsérvese que las 6 permutaciones diferentes e obtienen por mera reordenación de los elementos. Como en la permutación cuenta el orden , una ordenación distinta da lugar a una permutación diferente Un conjunto de elementos en que la composición y el orden son importantes es una permutación
  • 24. Supongamos que en la feria ahora ya se han elegido a los 3 cerdos ganadores y que a cada uno se le concede una cinta sin distinguir entre los puestos 1ero, 2do y 3ero. En este caso el orden de selección no es importante. Un conjunto de elementos en que solo la composición es importante (el orden es indiferente) es una combinación Hay 120 maneras de premiar con una cinta a 3 de los 10 cerdos.
  • 25. Las variaciones con repeticion son una tecnica combinatoria en que el orden cuenta. Se distinguen de las permutaciones y combinaciones porque se permite la repeticion. En el caso de las variaciones con repeticion, se puede utilizar el mismo elemento mas de una vez. El numero de variaciones con repeticion de n elementos tomados r en r es:
  • 26. El emtodo de la multiplicaion es el que se emplea cuando hay que elgir de dos o mas grupos diferentes. Si hay M elecciones posibles en un grupo y N elecciones posibles en otro, el numero total de disposiciones es M*N. Como se aproxima el cumpleaños de la abuela, tiene que comprarle un regalo que consiste en un ramo de flores y una tarjeta de felicitacion. Una tienda ofrece un surtido de M= 3 clases diferentes de ramos y N= 5 tipos diferentes de tarjetas. Si se elige una clase de ramo y un tipo de tarjeta el numero total de posibles es: M*N = 3*5 = 15