PROBABILIDAD
SIMPLE Y CONJUNTA
La probabilidad es un método
mediante el cual se obtiene la frecuencia de un suceso determinado mediante la
realización de un experimento aleatorio, del que se conocen todos los
resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables.
La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como
la estadística, la física, la matemática,
las ciencias y la filosofía para sacar conclusiones sobre
la probabilidad discreta de sucesos potenciales y la mecánica subyacente
discreta de sistemas complejos.
Probabilidad Simple o Marginal
La
posibilidad que hay de que ocurra algún evento determinado, por ejemplo, que de
un recipiente con 5 pelotas verdes, 2 azules y 3 rojas obtengamos una roja es
de .3, siempre debe ser un número menor o igual a uno, excepto cuando lo
expresas en porcentaje. Probabilidad simple es igual a la cantidad de formas en
que un resultado específico va a suceder entre la cantidad total de posibles
resultados. Una manera, muy usada en la práctica, de denominar la
probabilidad un evento simple de un espacio maestral es como
probabilidad simple o marginal, la cual hace referencia a la probabilidad de un
evento simple, y se denota con P(A), siendo Al evento simple en cuestión. El
nombre de probabilidad marginal se debe a que esta medida se puede obtener a
partir de los totales marginales de una tabla de contingencia.
PROBABILIDAD CONJUNTA
Probabilidad conjunta es la probabilidad de que ocurra
un evento A, sabiendo que también sucede otro evento B.
La probabilidad condicional se escribe P(A|B), y se
lee «la probabilidad de A dado B».
No tiene por qué haber una relación
causal o temporal entre A y B. A puede
preceder en el tiempo a B, sucederlo o pueden ocurrir
simultáneamente. A puede causar B, viceversa o
pueden no tener relación causal. Las relaciones causales o temporales son
nociones que no pertenecen al ámbito de la probabilidad. Pueden desempeñar un
papel o no dependiendo de la interpretación que se le dé a los eventos.
Dado un espacio de probabilidad y
dos eventos (o sucesos)
P(A I B) se
puede interpretar como, tomando los mundos en los que B se cumple, la fracción
en los que también se cumple A. Si el evento B es, por ejemplo, tener la gripe,
y el evento A es tener dolor de cabeza, P(A I B) sería
la probabilidad de tener dolor de cabeza cuando se está enfermo de gripe.
Gráficamente, si se interpreta el espacio de la
ilustración como el espacio de todos los mundos posibles, A serían los mundos
en los que se tiene dolor de cabeza y B el espacio
en
el que se tiene gripe. La zona verde de la intersección representaría los
mundos en los que se tiene gripe y dolor de cabeza P(A. B) En
este
p(AlB)=P(AnB)/p(b)
EVENTOS SIMULTÁNEAMENTE EXCLUYENTES Y NO EXCLUYENTES ENTRE
SI
Eventos mutuamente excluyentes
Dos o
más eventos son mutuamente excluyentes o disjuntos, si no pueden ocurrir
simultáneamente. Es decir, la ocurrencia de un evento impide automáticamente la
ocurrencia del otro evento (o eventos).
Ejemplo: Al lanzar una moneda solo puede ocurrir que salga cara o sello pero no
los dos a la vez, esto quiere decir que estos eventos son excluyentes.
Dos o
más eventos son no excluyentes, o conjuntos,
cuando es posible que ocurran ambos. Esto no indica que necesariamente deban ocurrir
estos eventos en forma simultánea.
Dos o más eventos son mutuamente excluyentes o
disjuntos, si no pueden ocurrir simultáneamente. Es decir, la ocurrencia de un
evento impide automáticamente la ocurrencia del otro evento (o eventos).
Ejemplo:- Si consideramos en un juego de domino
sacar al menos un blanco y un seis, estos eventos son no excluyentes porque
puede ocurrir que salga el seis blanco.
Ejemplo:
Si consideramos en un juego de domino sacar al
menos un blanco y un seis, estos eventos son no excluyentes porque puede
ocurrir que salga el seis blanco
EVENTOS DEPENDIENTES E INDEPENDIENTES
Dos o
más eventos son independientes cuando la ocurrencia o no-ocurrencia de un
evento no tiene efecto sobre la probabilidad de ocurrencia del otro evento (o
eventos). Un caso típico de eventos independiente es el muestreo con
reposición, es decir, una vez tomada la muestra se regresa de nuevo a la
población donde se obtuvo.
Dos eventos, A y B, son independientes si la ocurrencia de uno no tiene que ver con la ocurrencia de otro.
Por definición, A es independiente de B si y sólo si:A y B, son independientes si la ocurrencia de uno no tiene que ver con la ocurrencia de otro.
Por definición, A es independiente de B si y sólo si:A es independiente de B si y sólo si:
(PnA)=P(A)P(B)
Dos eventos, A y B, son independientes si la ocurrencia de uno no tiene que ver con la ocurrencia de otro.
Por definición, A es independiente de B si y sólo si:A y B, son independientes si la ocurrencia de uno no tiene que ver con la ocurrencia de otro.
Por definición, A es independiente de B si y sólo si:A es independiente de B si y sólo si:
(PnA)=P(A)P(B)
Dos o más eventos serán dependientes cuando la ocurrencia o no-ocurrencia de uno de ellos afecta la probabilidad de ocurrencia del otro (o otros). Cuando tenemos este caso, empleamos entonces, el concepto de probabilidad condicional para denominar la probabilidad del evento relacionado. La expresión P (A|B) indica la probabilidad de ocurrencia del evento A sí el evento B ya ocurrió.
Se debe tener claro que A|B no es una fracción.
P (A|B) = P(A y B) / P (B) o P (B|A) = P(A y B) / P(A)
Probabilidad Condicional = P(A y B) / P (B) o P (B|A) = P(A y B) / P(A)
Probabilidad Condicional
Si A y B son dos eventos en S, la probabilidad de que ocurra A dado que ocurrió el evento B es la probabilidad condicional de A dado B, y se denota:A y B son dos eventos en S, la probabilidad de que ocurra A dado que ocurrió el evento B es la probabilidad condicional de A dado B, y se denota:
P(AlB)
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