Probabilidad Condicional
Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC
Probabilidad Condicional
La probabilidad de que ocurra un evento B cuando se sabe
que ya ocurrió algún evento A se llama probabilidad
condicional y se denota con P(B|A). El símbolo P(B|A) por
lo general se lee como “la probabilidad de que ocurra B,
dado que ocurrió A”, o simplemente, “la probabilidad de B,
dado A”.
Definición
La probabilidad condicional de B, dado A, que se
denota con P(B|A), se defi ne como
𝑃 𝐵 𝐴 =
𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑃(𝐴)
siempre que P(A) > 0.
Ejemplo 1
Suponga que tenemos un espacio muestral S
constituido por la población de adultos de una
pequeña ciudad que cumplen con los requisitos
para obtener un titulo universitario. Debemos
clasificarlos de acuerdo con su genero y
situación laboral. Los datos se presentan en la
tabla siguiente:
Ejemplo 1
Determinar la probabilidad de que se escogido un
hombre, dado que salió un empleado
EMPLEADO DESEMPLEADO TOTAL
HOMBRE 460 40 500
MUJER 140 260 400
TOTAL 600 300 900
Ejemplo 1
M: se elige a un hombre,
E: el elegido tiene empleo.
Solución 1:
Si se utiliza el espacio muestra reducido se nota
que:
𝑃 𝑀 𝐸 =
460
600
Ejemplo 1
Solución 2:
𝑃 𝑀 𝐸 =
𝑛(𝐸 ∩ 𝑀)
𝑛(𝑀)
𝑃 𝑀 𝐸 =
𝑛(𝐸 ∩ 𝑀)/𝑛(𝑆)
𝑛(𝑀)/𝑛(𝑆)
𝑃 𝑀 𝐸 =
𝑃(𝐸 ∩ 𝑀)
𝑃(𝑀)
Ejemplo 1
Solución 2:
𝑃 𝐸 =
600
900
=
2
3
𝑃 𝐸 ∩ 𝑀 =
460
900
=
23
45
𝑃 𝑀 𝐸 =
𝑃(𝐸 ∩ 𝑀)
𝑃(𝑀)
=
23
45
2
3
=
23
30
E D T
HOMBRE 460 40 500
MUJER 140 260 400
TOTAL 600 300 900
Ejemplo 2
La probabilidad de que un vuelo programado
normalmente salga a tiempo es P(D) = 0.83, la
probabilidad de que llegue a tiempo es P(A) =
0.82 y la probabilidad de que salga y llegue a
tiempo es P(D ∩ A) = 0.78. Calcule la
probabilidad de que un avión
a) llegue a tiempo, dado que salió a tiempo; y b)
salió a tiempo, dado que llego a tiempo.
Ejemplo 2
Solución:
D = El vuelo sale a tiempo P(D) = 0.83
A = Llegue a tiempo P(A) = 0.82
P(D ∩ A) = 0.78
a) La probabilidad de que un avión llegue a
tiempo, dado que salió a tiempo es
𝑃 𝐴 𝐷 =
𝑃(𝐴∩𝐷)
𝑃(𝐷)
=
0.78
0.83
= 0.94
Ejemplo 2
Solución:
D = El vuelo sale a tiempo P(D) = 0.83
A = Llegue a tiempo P(A) = 0.82
P(D ∩ A) = 0.78
b) La probabilidad de que un avión haya salido a
tiempo, dado que llego a tiempo es
𝑃 𝐷 𝐴 =
𝑃(𝐴∩𝐷)
𝑃(𝐴)
=
0.78
0.83
= 0.95
Ejemplo 3
Considere un proceso industrial en el ramo textil, en el
que se producen listones de una tela específica. Los
listones pueden resultar con defectos en dos de sus
características: la longitud y la textura. En el segundo caso
el proceso de identificación es muy complicado. A partir
de información histórica del proceso se sabe que 10% de
los listones no pasan la prueba de longitud, que 5% no
pasan la prueba de textura y que solo 0.8% no pasan
ninguna de las dos pruebas. Si en el proceso se elige un
listón al azar y una medición rápida identifica que no pasa
la prueba de longitud, ¿cuál es la probabilidad de que la
textura este defectuosa?
Ejemplo 2
Solución:
L = Defecto en la longitud P(L) = 0.83
T = Defecto en textura P(T) = 0.05
P(L ∩ T) = 0.008
¿cuál es la probabilidad de que la textura este
defectuosa?
𝑃 𝑇 𝐿 =
𝑃(𝑇∩𝐿)
𝑃(𝐿)
=
0.008
0.1
= 0.08
Eventos Independientes
Definición:
Dos eventos A y B son independientes si y solo si
P(B|A) = P(B) o P(A|B) = P(A),
si se asume la existencia de probabilidad
condicional. De otra forma, A y B son
dependientes.
Gracias

Probabilidad condicional1

  • 1.
  • 2.
    Probabilidad Condicional La probabilidadde que ocurra un evento B cuando se sabe que ya ocurrió algún evento A se llama probabilidad condicional y se denota con P(B|A). El símbolo P(B|A) por lo general se lee como “la probabilidad de que ocurra B, dado que ocurrió A”, o simplemente, “la probabilidad de B, dado A”.
  • 3.
    Definición La probabilidad condicionalde B, dado A, que se denota con P(B|A), se defi ne como 𝑃 𝐵 𝐴 = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑃(𝐴) siempre que P(A) > 0.
  • 4.
    Ejemplo 1 Suponga quetenemos un espacio muestral S constituido por la población de adultos de una pequeña ciudad que cumplen con los requisitos para obtener un titulo universitario. Debemos clasificarlos de acuerdo con su genero y situación laboral. Los datos se presentan en la tabla siguiente:
  • 5.
    Ejemplo 1 Determinar laprobabilidad de que se escogido un hombre, dado que salió un empleado EMPLEADO DESEMPLEADO TOTAL HOMBRE 460 40 500 MUJER 140 260 400 TOTAL 600 300 900
  • 6.
    Ejemplo 1 M: seelige a un hombre, E: el elegido tiene empleo. Solución 1: Si se utiliza el espacio muestra reducido se nota que: 𝑃 𝑀 𝐸 = 460 600
  • 7.
    Ejemplo 1 Solución 2: 𝑃𝑀 𝐸 = 𝑛(𝐸 ∩ 𝑀) 𝑛(𝑀) 𝑃 𝑀 𝐸 = 𝑛(𝐸 ∩ 𝑀)/𝑛(𝑆) 𝑛(𝑀)/𝑛(𝑆) 𝑃 𝑀 𝐸 = 𝑃(𝐸 ∩ 𝑀) 𝑃(𝑀)
  • 8.
    Ejemplo 1 Solución 2: 𝑃𝐸 = 600 900 = 2 3 𝑃 𝐸 ∩ 𝑀 = 460 900 = 23 45 𝑃 𝑀 𝐸 = 𝑃(𝐸 ∩ 𝑀) 𝑃(𝑀) = 23 45 2 3 = 23 30 E D T HOMBRE 460 40 500 MUJER 140 260 400 TOTAL 600 300 900
  • 9.
    Ejemplo 2 La probabilidadde que un vuelo programado normalmente salga a tiempo es P(D) = 0.83, la probabilidad de que llegue a tiempo es P(A) = 0.82 y la probabilidad de que salga y llegue a tiempo es P(D ∩ A) = 0.78. Calcule la probabilidad de que un avión a) llegue a tiempo, dado que salió a tiempo; y b) salió a tiempo, dado que llego a tiempo.
  • 10.
    Ejemplo 2 Solución: D =El vuelo sale a tiempo P(D) = 0.83 A = Llegue a tiempo P(A) = 0.82 P(D ∩ A) = 0.78 a) La probabilidad de que un avión llegue a tiempo, dado que salió a tiempo es 𝑃 𝐴 𝐷 = 𝑃(𝐴∩𝐷) 𝑃(𝐷) = 0.78 0.83 = 0.94
  • 11.
    Ejemplo 2 Solución: D =El vuelo sale a tiempo P(D) = 0.83 A = Llegue a tiempo P(A) = 0.82 P(D ∩ A) = 0.78 b) La probabilidad de que un avión haya salido a tiempo, dado que llego a tiempo es 𝑃 𝐷 𝐴 = 𝑃(𝐴∩𝐷) 𝑃(𝐴) = 0.78 0.83 = 0.95
  • 12.
    Ejemplo 3 Considere unproceso industrial en el ramo textil, en el que se producen listones de una tela específica. Los listones pueden resultar con defectos en dos de sus características: la longitud y la textura. En el segundo caso el proceso de identificación es muy complicado. A partir de información histórica del proceso se sabe que 10% de los listones no pasan la prueba de longitud, que 5% no pasan la prueba de textura y que solo 0.8% no pasan ninguna de las dos pruebas. Si en el proceso se elige un listón al azar y una medición rápida identifica que no pasa la prueba de longitud, ¿cuál es la probabilidad de que la textura este defectuosa?
  • 13.
    Ejemplo 2 Solución: L =Defecto en la longitud P(L) = 0.83 T = Defecto en textura P(T) = 0.05 P(L ∩ T) = 0.008 ¿cuál es la probabilidad de que la textura este defectuosa? 𝑃 𝑇 𝐿 = 𝑃(𝑇∩𝐿) 𝑃(𝐿) = 0.008 0.1 = 0.08
  • 14.
    Eventos Independientes Definición: Dos eventosA y B son independientes si y solo si P(B|A) = P(B) o P(A|B) = P(A), si se asume la existencia de probabilidad condicional. De otra forma, A y B son dependientes.
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