Este documento resume la historia de la teoría de la probabilidad, comenzando con Blaise Pascal, Pierre Fermat y Pierre-Simon Laplace en el siglo 17. También describe conceptos clave como espacio muestral, eventos, variables, inferencia estadística y tipos de muestreo. La teoría de la probabilidad se ha aplicado a muchas áreas como los juegos de azar, las ciencias, las decisiones médicas y los pronósticos meteorológicos.

1. Autores:
Isabel Galindez CI 4.832.611
Ángel Pimentel CI 16.871.343
Griselda Gonzalez CI 14.104.334
Lechmi Younes CI 14.683.898
Ana Blanco CI 9.598.290
Argelia Conde CI 10.921.655
República Bolivariana De Venezuela.
Universidad Bicentenaria De Aragua.
Facultad De Ciencias Administrativas y Sociales.
Escuela De Psicología.
Psicoestadística
Profesora: Gruber Jiménez

2. HISTORIA DE LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
La teoría de la probabilidad se inicio
prácticamente con el análisis de los juegos
de azar. Sus tres pioneros fueron:
• Blaise Pascal (1623-1662)
• Pierre Fermat (1601-1665)
• Pierre Simón de Laplace (1749-1827)

3. HISTORIA DE LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
Se han encontrado dados pertenecientes a
varias culturas antiguas, y aunque no hay
certeza absoluta para que se utilizaban,
hay suficiente evidencia para suponer que
se usaban tanto para predecir el futuro
como para la diversión.

4. HISTORIA DE LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
En 1812 Laplace definió con precisión lo que es la
probabilidad de un evento. En su “Theorie Analytique
Des Probabilites” definió la probabilidad de que un
evento dado se presente.
Lo cual el numero de formas en que ese evento
pueda ocurrir, dividido por el numero total de formas
en que pueda ocurrir el fenómeno del que ese evento
forma parte.

5. HISTORIA DE LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
También podemos aplicar dicha teoría en el lanzamiento de
una moneda o de un dado.
Ejemplo: da lugar a probabilidades claramente definibles.
Hoy día contamos con esta reconocida teoría para
implementarla en nuestra vida ya que juega un papel muy
importante
Otros ejemplos son: la intervención en la predicción del
tiempo El estudio científico de la probabilidad es un
desarrollo moderno. Los juegos de azar muestran que ha
habido un interés en cuantificar las ideas de la probabilidad
durante milenios, los partidos de fútbol, diagnósticos médicos
y los campos nombrados anteriormente.

6. Probabilidad, Conceptos:
Probabilidad, RAE
• Verosimilitud o fundada apariencia de verdad.
• Cualidad de probable, que puede suceder.
• Mat. En un proceso aleatorio, razón entre el
número de casos favorables y el número de casos
posibles.
La Probabilidad, en especial en el marco de sistemas más
complejos, se aplica en áreas variadas del conocimiento, como las
ciencias exactas (estadística, matemática pura y aplicada, física,
química, astronomía), las ciencias sociales (sociología, psicología
social, economía), la astronomía, la meteorología y, en especial en
forma más reciente, la biomedicina.

7. Probabilidad, Conceptos:
• Ejemplo: La probabilidad de que al lanzar un
dado salga un 6, es de 1/6 por lo siguiente,

8. Probabilidad, Conceptos:
• Ejemplo: La probabilidad de que al lanzar 2 dados a la
vez salga un 6 en cada uno, es de 1/36 por lo siguiente,

9. Probabilidad, Importancia:
• La importancia esencial de la aplicación de los métodos de
cálculo de la probabilidad reside en su capacidad para estimar
o predecir eventos. Cuanto mayor sea la cantidad de datos
disponibles para calcular la probabilidad de un acontecimiento,
más preciso será el resultado calculado.

10. Tipos De Enfoque De La Probabilidad
Clásico
En éste caso la probabilidad de ocurrencia de un evento será:
Número de resultados en los que los que se presenta el evento / numero total de
resultados posibles.
Por Ejemplo: La probabilidad de que en una baraja francesa de 52 cartas salga el
5 de trébol es de 1/52.
Empírico
En éste caso la probabilidad de ocurrencia de un evento será:
Número de resultados esperados ocurridos en el pasado / Número total de
experimentos adelantados.
Por Ejemplo: La probabilidad de que Brasil gane el mundial Brasil 2014 es de: 5
mundiales ganados anteriormente / 19 mundiales que se han celebrado en total
Subjetivo
Se puede definir como la probabilidad asignada a un evento por parte de un
individuo, basada en la evidencia que se tenga posible.

11. Teoría de Probabilidades:
1) Experimento aleatorio o experimento:
Ejemplo: lanzar una moneda al aire. No podemos
determinar con toda certeza ¿cuál será el resultado al lanzar una
moneda al aire?, por lo tanto constituye un experimento aleatorio.
2) Espacio Muestral:
Ejemplo: Espacio muestral de una moneda:
E = {C, X}.
Espacio muestral de un dado:
E = {1, 2, 3, 4, 5, 6}.
3) Evento o Suceso:
Ejemplo: Tirar un dado un suceso sería que saliera par,
otro, obtener múltiplo de 3, y otro, sacar 5.

12. Teoría de Probabilidades:
3A) Evento Cierto:
Ejemplo: Al introducirnos en el mar, en condiciones
normales, es seguro que nos mojaremos.
3B) Evento Imposible:
Ejemplo: Al lanzar un dado una sola vez, es imposible
que salga un 10.
3C) Evento Probable o Aleatorio:
Ejemplo: ¿Al lanzar un dado, saldrá el número 3?

13. Variables
Son atributos, cualidades, características observables que poseen
las personas, objetos, instituciones que expresan magnitudes que
varían discretamente o en forma continua.
Ejemplo:
Son variables de las personas: la edad, sexo, talla, peso,
contextura, color de cabello, color de ojos, grado de atención,
conocimientos previos, confesión religiosa, procedencia, clase
social, etc.
Son variables de las cosas, objetos: forma, color, tamaño, peso,
conservación, antigüedad, etc.

14. Variables
Clasificación:
• Por su grado de abstracción: Variables Teóricas, Variables
Intermedias y Variables Empíricas
• Por su Posición en la Investigación: Variable Dependiente,
Variable Independiente y Variables Extrañas
• Según la influencia que asignemos a unas variables sobre
otras: Variables Intervinientes y Variables Moderadoras
• Por su Naturaleza: Variables Cualitativas y Variables
Cuantitativas

15. Variables
Nominal
Variables Cualitativas
Ordinal
Discretas
Variables Cuantitativas
Continuas

16. INFERENCIA
ESTADISTICA
Definición
Para Mason,Lind Y Marchal(2001:p19) se
refiere al conjunto de métodos utilizado para
saber algo acerca de una población,
basándose en una muestra.
De acuerdo al diccionario de la Real Academia
Española Inferir significa «sacar una
consecuencia o deducir algo de otra cosa»
EN QUE SE FUNDAMENTA
Se encarga de hacer deducciones de una
población por medio de una muestra
tomada a partir de esta; sirviendo así para
las organizaciones porque le permite a la
gerencia tomar decisiones válidas a futuro.
A QUE HACE REFERENCIA
MUESTRA
VARIABLES
ALEATORIAS
PROPIEDADES
ESTADISTICAS
La Distribución
muestral de la
MEDIA Y De la
distribución
muestral de la
Proporción
Valor promedio
del estimador
Y cada muestra de
tamaño «n» extraída es
considerada como una
variable aleatoria para
estudiar su distribución.
Métodos de
muestreo
Probabilístico
Y
No Probabilístico
M.a.simple: Sin reposición y con
Reposición.
sistemático, estratificado, por
conglomerado
La variable aleatoria
tomará 2 valores:
que no son más que
el éxito o el fracaso
convirtiéndose en
una D. Binomial.
• Muestreo por
juicio
• Casual
• De Cuota
• De poblaciones
móviles
Inferencia