SlideShare una empresa de Scribd logo
Esteban Perdigon Barnault
 ASÍ MISMO PODEMOS OBTENER:
 P(A)= 0.15
 P(B)=0.25
 P(A y B)= 0.05
 P(ninguna enfermedad)= P(TOTAL)- (PA +PB -PAB)=
100-35= 65%
DE LA POBLACIÓN
QUE NO POSEE NINGUNA ENFERMEDAD
 A) COMENZAMOS CON QUE EL FACTOR
PRINCIPAL DEL PROBLEMA SERÍA SER
MENOR DE 24 MESES, Y DIVIDIÉNDOLOS
POR SEXOS:
 P(H)= 0.4
 P(M)= 0.6
 POR TANTO CONCLUIMOS CON:
 Menor de 24 meses = <
 P(</H)= 0.35
 P(</M)= 0.20
 TENDRÍAMOS QUE CALCULAR LA
PROBABILIDAD TOTAL
 P(<)= P(H)*P(</H) + P(M)*P(</M)
 P(<)= 0.4*0.35 + 0.6*0.2=0.14+0.12 = 0.26
P(M)*P(</M) 0.12
 B) P(M/<) = P(<) = 0.26 = 0.46
 SABEMOS QUE ES MENOR DE 24 MESES
 Y QUEREMOS SABER LA PROBABILIDAD DE
QUE SEA NIÑA
 USANDO LOS DATOS ANTERIORES
OBTENEMOS EL RESULTADO FINAL= 46%
 A) PRIMERO ESTRUCTURAMOS LOS
DATOS:
 P(A)=0.5
 P(B)=0.33
 P(A B)=0.25
 AHORA PARA CALCULAR P(A/B) SE
REALIZA SEGÚN LA FÓRMULA DE
PROBABILIDAD CONDICIONADA
 P(A/B)= 0.25/0.33= 0.76
 B) PARA CALCULAR P(B/A), USARÍAMOS
EL TEOREMA DE BAYES; que expresa
la probabilidad condicional de un evento
aleatorio A dado B en términos de la
distribución de probabilidad condicional del
evento B dado A y la distribución de
probabilidad marginal de sólo A.
 POR LO TANTO, LA CUENTA SERÍA LA
SIGUIENTE (CON LOS DATOS YA
OBTENIDOS ANTERIORMENTE):
 P(B/A)= 0.76 * (0.33/0.5)= 0.76*0.66= 0.5016
 COMO EN TODOS LOS CASOS,
COMENTAMOS A ORGANIZAR LOS DATOS:
 P(CORRECCIONES FACIALES) P(C)= 0.20
 P(IMPLANTES MAMARIOS) P(I)= 0.35
 P(OTRAS CIRUGÍAS) P(O)= 0.45
 Y POR OTRA PARTE:
 P(H/C)= 0.25
 P(H/I)= 0.15
 P(H/O)= 0.40
 A) CALCULAR LA PROBABILIDAD TOTAL:
P(H)=P(C)*P(H/C) + P(I)*P(H/I) +P(O)*P(H/O)=
0.20*0.25 + 0.35*0.15 + 0.40*0.45=
0.05+0.0525+0.18= 0.2825
UN 28.25% DE PROBABILIDAD DE QUE EL
PACIENTE ESCOGIDO AL AZAR SEA UN
VARÓN.
 B) COMO EN LOS OTROS EJERCICIOS,
REALIZAMOS LA VARIANTE DEL
PROBLEMA:
P(I)*P(H/I)
 ¿P(I/H)? P(H) =
0.35*0.15
0.2825 = 0.186
RESULTA UN 18.6% DE PROBABILIDAD QUE
SABIENDO QUE SE TRATE DE UN VARÓN SE
HAYA REALIZADO UNA CIRUGÍA DE
IMPLANTES MAMARIOS
PARECE MÁS DIFÍCIL DE LO QUE
REALMENTE ES, ASÍ QUE ÁNIMO PARA
CONSEGUIRLO, ESPERO QUE LES HAYA
SIDO ILUSTRATIV0
Tarea sem7

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Ejercicio 2
Ejercicio 2Ejercicio 2
Ejercicio 2
Carmen777Tavira
 
Cond bayes
Cond bayesCond bayes
Cond bayes
Jorker Arriaga
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
lidiagr
 
Probabilidad condicional1
Probabilidad condicional1Probabilidad condicional1
Probabilidad condicional1
Cindy Adriana Bohórquez Santana
 
Experimentos Aleatorios Y Sucesos
Experimentos Aleatorios Y SucesosExperimentos Aleatorios Y Sucesos
Experimentos Aleatorios Y Sucesos
Carmen Batiz
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
Malugs
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Deber de Probabilidad
Deber de Probabilidad Deber de Probabilidad
Deber de Probabilidad
cristian
 
U2g probtotytbayes
U2g probtotytbayesU2g probtotytbayes
U2g probtotytbayes
Arturo Alvarado Segura
 
Foro probabilidades -
Foro  probabilidades -Foro  probabilidades -
Foro probabilidades -
Anabel Condor
 
Teorema de bayes
Teorema de bayesTeorema de bayes
Teorema de bayes
Sanjuana Corral
 
1 sucesos
1 sucesos1 sucesos
Probabilidad
ProbabilidadProbabilidad
Probabilidad
Tatiana Bueno Fajardo
 
LOS NÚMEROS NATURALES
LOS NÚMEROS NATURALESLOS NÚMEROS NATURALES
LOS NÚMEROS NATURALES
leidisitagarcia
 
LOS ELEMENTOS DE LA PROBABILIDAD
LOS ELEMENTOS DE LA PROBABILIDAD LOS ELEMENTOS DE LA PROBABILIDAD
LOS ELEMENTOS DE LA PROBABILIDAD
NancyPazGonzlez
 

La actualidad más candente (15)

Ejercicio 2
Ejercicio 2Ejercicio 2
Ejercicio 2
 
Cond bayes
Cond bayesCond bayes
Cond bayes
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
Probabilidad condicional1
Probabilidad condicional1Probabilidad condicional1
Probabilidad condicional1
 
Experimentos Aleatorios Y Sucesos
Experimentos Aleatorios Y SucesosExperimentos Aleatorios Y Sucesos
Experimentos Aleatorios Y Sucesos
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
Deber de Probabilidad
Deber de Probabilidad Deber de Probabilidad
Deber de Probabilidad
 
U2g probtotytbayes
U2g probtotytbayesU2g probtotytbayes
U2g probtotytbayes
 
Foro probabilidades -
Foro  probabilidades -Foro  probabilidades -
Foro probabilidades -
 
Teorema de bayes
Teorema de bayesTeorema de bayes
Teorema de bayes
 
1 sucesos
1 sucesos1 sucesos
1 sucesos
 
Probabilidad
ProbabilidadProbabilidad
Probabilidad
 
LOS NÚMEROS NATURALES
LOS NÚMEROS NATURALESLOS NÚMEROS NATURALES
LOS NÚMEROS NATURALES
 
LOS ELEMENTOS DE LA PROBABILIDAD
LOS ELEMENTOS DE LA PROBABILIDAD LOS ELEMENTOS DE LA PROBABILIDAD
LOS ELEMENTOS DE LA PROBABILIDAD
 

Similar a Tarea sem7

Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
Molto Imponente
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
Molto Imponente
 
Presentación2 P R O B
Presentación2 P R O BPresentación2 P R O B
Presentación2 P R O B
google
 
Trabajo seminario 7
Trabajo seminario 7Trabajo seminario 7
Trabajo seminario 7
bibianapovealopez1
 
Probabilidad Condicional
Probabilidad CondicionalProbabilidad Condicional
Probabilidad Condicional
Jmdartagnan
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Bayes
BayesBayes
Bayes
eaceved5
 
Probabilidades combinadas o teorema de bayes
Probabilidades combinadas  o teorema de bayesProbabilidades combinadas  o teorema de bayes
Probabilidades combinadas o teorema de bayes
Werner Granados
 
Estadistica y probabilidades cap VI-2
Estadistica y probabilidades cap VI-2Estadistica y probabilidades cap VI-2
Estadistica y probabilidades cap VI-2
Richard Huaman Durand
 
3 probabilidad condicionada_total
3 probabilidad condicionada_total3 probabilidad condicionada_total
3 probabilidad condicionada_total
yocoimamillan
 
LEYES_DE_PROBABILIDAD.pptx
LEYES_DE_PROBABILIDAD.pptxLEYES_DE_PROBABILIDAD.pptx
LEYES_DE_PROBABILIDAD.pptx
MarioCrdenasGonzlez
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Trabajo estadistica.
Trabajo estadistica.Trabajo estadistica.
Trabajo estadistica.
Eduardo Gonzales
 
seminario 7
seminario 7seminario 7
seminario 7
beahidmar
 
SesióN 15
SesióN 15SesióN 15
SesióN 15
rescalante
 
Ejercicios calculo probabilidades
Ejercicios calculo probabilidadesEjercicios calculo probabilidades
Ejercicios calculo probabilidades
Cindy Adriana Bohórquez Santana
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
6. PROBABILIDD BIOESTADISTICA.pptx
6. PROBABILIDD BIOESTADISTICA.pptx6. PROBABILIDD BIOESTADISTICA.pptx
6. PROBABILIDD BIOESTADISTICA.pptx
LIDERYODITICLIAAMADO
 
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbtoProbabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
Luis Patrick
 
Ejercicios_resueltos probabilidad.pdf
Ejercicios_resueltos probabilidad.pdfEjercicios_resueltos probabilidad.pdf
Ejercicios_resueltos probabilidad.pdf
adelaleston
 

Similar a Tarea sem7 (20)

Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
Presentación2 P R O B
Presentación2 P R O BPresentación2 P R O B
Presentación2 P R O B
 
Trabajo seminario 7
Trabajo seminario 7Trabajo seminario 7
Trabajo seminario 7
 
Probabilidad Condicional
Probabilidad CondicionalProbabilidad Condicional
Probabilidad Condicional
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
Bayes
BayesBayes
Bayes
 
Probabilidades combinadas o teorema de bayes
Probabilidades combinadas  o teorema de bayesProbabilidades combinadas  o teorema de bayes
Probabilidades combinadas o teorema de bayes
 
Estadistica y probabilidades cap VI-2
Estadistica y probabilidades cap VI-2Estadistica y probabilidades cap VI-2
Estadistica y probabilidades cap VI-2
 
3 probabilidad condicionada_total
3 probabilidad condicionada_total3 probabilidad condicionada_total
3 probabilidad condicionada_total
 
LEYES_DE_PROBABILIDAD.pptx
LEYES_DE_PROBABILIDAD.pptxLEYES_DE_PROBABILIDAD.pptx
LEYES_DE_PROBABILIDAD.pptx
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
Trabajo estadistica.
Trabajo estadistica.Trabajo estadistica.
Trabajo estadistica.
 
seminario 7
seminario 7seminario 7
seminario 7
 
SesióN 15
SesióN 15SesióN 15
SesióN 15
 
Ejercicios calculo probabilidades
Ejercicios calculo probabilidadesEjercicios calculo probabilidades
Ejercicios calculo probabilidades
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
6. PROBABILIDD BIOESTADISTICA.pptx
6. PROBABILIDD BIOESTADISTICA.pptx6. PROBABILIDD BIOESTADISTICA.pptx
6. PROBABILIDD BIOESTADISTICA.pptx
 
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbtoProbabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
Probabilidadcondicionada mtccss 2ºbto
 
Ejercicios_resueltos probabilidad.pdf
Ejercicios_resueltos probabilidad.pdfEjercicios_resueltos probabilidad.pdf
Ejercicios_resueltos probabilidad.pdf
 

Más de Esteban Esteviene Stallone Estaki

Seminario 9
Seminario 9Seminario 9
Seminario 8
Seminario 8Seminario 8
Seminario 8
Seminario 8Seminario 8
Tarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadisticaTarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadistica
Esteban Esteviene Stallone Estaki
 
Tarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadisticaTarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadistica
Esteban Esteviene Stallone Estaki
 
Tarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadisticaTarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadistica
Esteban Esteviene Stallone Estaki
 
Actividad 2 seminario 5 estadistica y tics
Actividad 2 seminario 5 estadistica y ticsActividad 2 seminario 5 estadistica y tics
Actividad 2 seminario 5 estadistica y tics
Esteban Esteviene Stallone Estaki
 
Seminario 5 estadistica
Seminario 5 estadisticaSeminario 5 estadistica
Seminario 5 estadistica
Esteban Esteviene Stallone Estaki
 
Nuevo presentación de microsoft office power point1
Nuevo presentación de microsoft office power point1Nuevo presentación de microsoft office power point1
Nuevo presentación de microsoft office power point1
Esteban Esteviene Stallone Estaki
 

Más de Esteban Esteviene Stallone Estaki (10)

Seminario 9
Seminario 9Seminario 9
Seminario 9
 
Seminario 8
Seminario 8Seminario 8
Seminario 8
 
Seminario 8
Seminario 8Seminario 8
Seminario 8
 
Tarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadisticaTarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadistica
 
Tarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadisticaTarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadistica
 
Tarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadisticaTarea sem.6 estadistica
Tarea sem.6 estadistica
 
Actividad 2 seminario 5 estadistica y tics
Actividad 2 seminario 5 estadistica y ticsActividad 2 seminario 5 estadistica y tics
Actividad 2 seminario 5 estadistica y tics
 
Seminario 5 estadistica
Seminario 5 estadisticaSeminario 5 estadistica
Seminario 5 estadistica
 
Nuevo presentación de microsoft office power point1
Nuevo presentación de microsoft office power point1Nuevo presentación de microsoft office power point1
Nuevo presentación de microsoft office power point1
 
Prueba
PruebaPrueba
Prueba
 

Tarea sem7

  • 2.
  • 3.
  • 4.  ASÍ MISMO PODEMOS OBTENER:  P(A)= 0.15  P(B)=0.25  P(A y B)= 0.05  P(ninguna enfermedad)= P(TOTAL)- (PA +PB -PAB)= 100-35= 65% DE LA POBLACIÓN QUE NO POSEE NINGUNA ENFERMEDAD
  • 5.
  • 6.  A) COMENZAMOS CON QUE EL FACTOR PRINCIPAL DEL PROBLEMA SERÍA SER MENOR DE 24 MESES, Y DIVIDIÉNDOLOS POR SEXOS:  P(H)= 0.4  P(M)= 0.6  POR TANTO CONCLUIMOS CON:  Menor de 24 meses = <  P(</H)= 0.35  P(</M)= 0.20  TENDRÍAMOS QUE CALCULAR LA PROBABILIDAD TOTAL  P(<)= P(H)*P(</H) + P(M)*P(</M)  P(<)= 0.4*0.35 + 0.6*0.2=0.14+0.12 = 0.26
  • 7. P(M)*P(</M) 0.12  B) P(M/<) = P(<) = 0.26 = 0.46  SABEMOS QUE ES MENOR DE 24 MESES  Y QUEREMOS SABER LA PROBABILIDAD DE QUE SEA NIÑA  USANDO LOS DATOS ANTERIORES OBTENEMOS EL RESULTADO FINAL= 46%
  • 8.
  • 9.  A) PRIMERO ESTRUCTURAMOS LOS DATOS:  P(A)=0.5  P(B)=0.33  P(A B)=0.25  AHORA PARA CALCULAR P(A/B) SE REALIZA SEGÚN LA FÓRMULA DE PROBABILIDAD CONDICIONADA  P(A/B)= 0.25/0.33= 0.76
  • 10.  B) PARA CALCULAR P(B/A), USARÍAMOS EL TEOREMA DE BAYES; que expresa la probabilidad condicional de un evento aleatorio A dado B en términos de la distribución de probabilidad condicional del evento B dado A y la distribución de probabilidad marginal de sólo A.
  • 11.  POR LO TANTO, LA CUENTA SERÍA LA SIGUIENTE (CON LOS DATOS YA OBTENIDOS ANTERIORMENTE):  P(B/A)= 0.76 * (0.33/0.5)= 0.76*0.66= 0.5016
  • 12.
  • 13.  COMO EN TODOS LOS CASOS, COMENTAMOS A ORGANIZAR LOS DATOS:  P(CORRECCIONES FACIALES) P(C)= 0.20  P(IMPLANTES MAMARIOS) P(I)= 0.35  P(OTRAS CIRUGÍAS) P(O)= 0.45  Y POR OTRA PARTE:  P(H/C)= 0.25  P(H/I)= 0.15  P(H/O)= 0.40
  • 14.  A) CALCULAR LA PROBABILIDAD TOTAL: P(H)=P(C)*P(H/C) + P(I)*P(H/I) +P(O)*P(H/O)= 0.20*0.25 + 0.35*0.15 + 0.40*0.45= 0.05+0.0525+0.18= 0.2825 UN 28.25% DE PROBABILIDAD DE QUE EL PACIENTE ESCOGIDO AL AZAR SEA UN VARÓN.
  • 15.  B) COMO EN LOS OTROS EJERCICIOS, REALIZAMOS LA VARIANTE DEL PROBLEMA: P(I)*P(H/I)  ¿P(I/H)? P(H) = 0.35*0.15 0.2825 = 0.186 RESULTA UN 18.6% DE PROBABILIDAD QUE SABIENDO QUE SE TRATE DE UN VARÓN SE HAYA REALIZADO UNA CIRUGÍA DE IMPLANTES MAMARIOS
  • 16. PARECE MÁS DIFÍCIL DE LO QUE REALMENTE ES, ASÍ QUE ÁNIMO PARA CONSEGUIRLO, ESPERO QUE LES HAYA SIDO ILUSTRATIV0