Probabilidad Condicionada

Experimentos y sucesos

Experimentos deterministas y aleatorios

Un experimento determinista es aquel cuyo resultado se conoce con certeza antes de realizarlo.

Un experimento aleatorio es aquel cuyo resultado no se puede predecir con seguridad.

Suceso elemental y espacio muestral

El espacio muestral es el conjunto de todos los posibles resultados de un experimento aleatorio.

Un suceso elemental es un único resultado del espacio muestral.

1Para los siguientes experimentos indica si son deterministas o aleatorios y, en caso de ser aleatorios, indica su espacio muestral:

  1. Lanzar una moneda.
  2. Calcular el tiempo que le lleva a un sólido recorrer una distancia determinada conocida la velocidad.
  3. Lanzar un dado de 6 caras.
  4. Calcular la velocidad de un objecto después de un determinado tiempo conocidas las condiciones iniciales.

Sucesos compuestos

Un suceso compuesto es aquel formado por varios sucesos elementales. Por ejemplo, "obtener un número par" al lanzar un dado.

Suceso seguro y suceso imposible

El \textbf{suceso seguro} sucede siempre. Coincide con todo el espacio muestral.

El \textbf{suceso imposible} no sucesde nunca. No contiene resultados.

2Para los siguientes experimentos indica los sucesos elementales que componen los sucesos compuestos:

  1. Número par al lanzar un dado de 6 caras.
  2. Número mayor que 3 en un dado.
  3. Obtener cara al lanzar dos monedas (al menos una).
  4. Elegir una carta de una baraja española que sea figura.

Operaciones con sucesos

Unión de sucesos

La unión de dos sucesos A y B contiene todos los sucesos de A y de B (eliminando los repetidos)

Se representa por \[ A \cup B \]

Intersección de sucesos

La intersección es el suceso "A y B" contiene los sucesos que tienen en común A y B.

Se representa por \[ A \cap B \]

Diferencia de sucesos

La diferencia de los sucesos A y B son los resultados de A que no están en B.

Se representa por \[A-B\]

Se puede calcular como \[ A - B = A \cap \overline{B}\]

Complementario de un suceso

El complementario de A son los sucesos del espacio muestral que no pertenecen a A.

Se representa por \[ \overline{A} \]

3Dado el experimento lanzar un dado de 12 caras y los sucesos A="número par" y B="múltiplo de 3", calcula:

  1. \(A \cup B\)
  2. \(A \cap B\)
  3. \(A - B\)
  4. \(\overline{B}\)

Propiedades de las operaciones con sucesos

  • Conmutativa:
    \[ A \cup B = B \cup A \]
    \[ A \cap B = B \cap A \]
  • Asociativa:
    \[ (A \cup B) \cup C = A \cup (B \cup C) \]
    \[ (A \cap B) \cap C = A \cap (B \cap C) \]
  • Distributiva:
    \[ A \cap (B \cup C) = (A \cap B) \cup (A \cap C) \]
    \[ A \cup (B \cap C) = (A \cup B) \cap (A \cup C) \]

Propiedades de las operaciones con sucesos

  • Elemento neutro:
    \[ A \cup \varnothing = A \]
    \[ A \cap \Omega = A \]
  • Elemento absorbente:
    \[ A \cup \Omega = \Omega \quad \]
    \[ \quad A \cap \varnothing = \varnothing \]
  • Complementario:
    \[ A \cup \overline{A} = \Omega \]
    \[ A \cap \overline{A} = \varnothing \]

Propiedades de las operaciones con sucesos

  • Leyes de De Morgan:
    \[ \overline{A \cup B} = \overline{A} \cap \overline{B} \]
    \[ \overline{A \cap B} = \overline{A} \cup \overline{B} \]

Sucesos compatibles e incompatibles

Dos sucesos son compatibles si pueden ocurrir a la vez. Son incompatibles si su intersección es vacía.

4Indica si los siguientes pares de sucesos son o no compatibles:

  1. Al lanzar un dado, A = "Sacar un número par" y B="Sacar un múltiplo de 3".
  2. Al sacar una carta de una baraja, A = "Sacar una figura" y B="Sacar un 7"
  3. Al sacar una ficha de parchis, A= "Sacar una ficha de color cálido" y B ="Sacar un ficha azul."

Cálculo de probabilidades: Regla de Laplace

Probabilidad

La probabilidad mide la posibilidad de que ocurra un suceso. \[ 0 \leq P(A) \leq 1 \]

Regla de Laplace

Si todos los resultados son equiprobables: \[ P(A) = \frac{|A|}{|\Omega|} \]

5Al lanzar un dado de 6 caras calcula:

  1. Probabilidad de número par.
  2. Probabilidad de múltiplo de 3.
  3. Probabilidad de número mayor que 4.
  4. Probabilidad de número primo.

Combinatoria: regla del producto

\[ |A \times B| = |A| \cdot |B| \]

Combinatoria: permutaciones

Número de ordenaciones.

\[ P(n) = n! \]

Combinatoria: variaciones sin repetición

Número de listas ordenadas sin repetir elementos.

\[ V(n,k)=\frac{n!}{(n-k)!} \]

Combinatoria: variaciones con repetición

Número de listas ordenadas repitiendo elementos.

\[ VR(n,k) = n^k \]

Combinatoria: combinaciones

Número de posibles conjuntos.

\[ C(n,k)=\frac{n!}{k!(n-k)!} \]

6En una clase de 30 alumnos, indica

  1. Formas de colocarlos en fila.
  2. Formas de elegir delegado y subdelegado.
  3. Formas de que escoger el mejor alumno/a de dos materias distingas (pueden ser el mismo/a alumno/a).
  4. Cuantos equipos de 3 personas diferentes podemos hacer.

7 La contraseña de una determinada web tiene que tener 5 letras minúsculas elegidas del alfabeto (26 letras). Calcula lo siguiente:

  1. El número total de maneras en que se puede formar la contraseña si todas las letras deben ser distintas.
  2. El número de formas de formar la contraseña si se permite repetir letras.

8 En una clase hay 10 alumnos y se van a elegir al azar 4 de ellos para formar un equipo, sin importar el orden.

  1. ¿Cuántos equipos distintos pueden formarse? (usa combinaciones).
  2. Si 3 de los alumnos son amigos, ¿cuál es la probabilidad de que los 3 estén en el mismo equipo?
  3. ¿Cuál es la probabilidad de que en el equipo haya exactamente 2 de esos 3 amigos?

9 Se colocan al azar 6 libros diferentes en una estantería en una sola fila.

  1. ¿De cuántas formas distintas pueden ordenarse los 6 libros? (usa permutaciones).
  2. ¿Cuál es la probabilidad de que dos libros determinados queden juntos?
  3. ¿Cuál es la probabilidad de que un libro concreto ocupe el primer lugar?

10 Se quieren formar números de 3 cifras distintas utilizando los dígitos del 1 al 7, sin repetir cifras.

  1. ¿Cuántos números distintos pueden formarse? (usa variaciones sin repetición).
  2. ¿Cuál es la probabilidad de que el número formado sea mayor que 400?
  3. ¿Cuál es la probabilidad de que el número termine en cifra impar?

Ley de los grandes números

Ley de los grandes números

La frecuencia relativa de un suceso se aproxima a su probabilidad al repetir muchas veces el experimento.

Definición axiomática

Definición de Kolmogórov

  1. \[P(A) \geq 0 \]
  2. \[P(\Omega) = 1\]
  3. Si A y B son incompatibles, \[P(A \cup B) = P(A) + P(B)\]

Consecuencias

  • \[ P(A) \in [0,1] \]
  • \[ P(A)=1-P(A) \]
  • \[ P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) \]
  • \[ P(A-B) = P(A) - P(A \cap B)\]

11 Sean A y B dos sucesos incompatibles de un experimento aleatorio tales que \[P(A)= 0,2\] y \[P(A\cup B)=0,6\]. Calcula \[P(B)\].

12 Consideranse os sucesos \[A\] e \[B\] asociados a un experimento aleatorio con \[P(A)= 0,7\]; \[P(B)=0,6\] e \[P(A\cap B) = 0,4\]. Calcula \[ P(A\cup B)\], \[ P(\overline{A} \cup \overline{B})\] e \[ P(A - B)\].

Probabilidad condicionada

Probabilidad condicionada

\[ P(A/B)=\frac{P(A \cap B)}{P(B)} \]

Interpretando enunciados

Se trata de identificar qué se sabe y qué se pide en términos de probabilidades.

13Indica que probabilidades nos da el enunciado y nos pide el enunciado de los siguientes problemas:

Regla del producto

\[ P(A \cap B)=P(A)\cdot P(B/A) \]

Dependencia e independencia

Son independientes si: \[ P(A \cap B)=P(A)P(B) \] o de forma equivalente si \[P(A/B) = P(A)\]

14 Sean \(A\) y \(B\) sucesos tales que \[ P(A \cap B)=0,1 \], \[ P(\overline{A} \cap \overline{B})=0,6 \] y \[ P(A/B)=0,5 \], donde \( \overline{A} \) y \( \overline{B} \) denotan los sucesos contrarios de \(A\) y \(B\) respectivamente.

  1. Calcula las probabilidades siguientes: \[ P(B) \] y \[ P(A \cup B) \].
  2. ¿Son los sucesos \(A\) y \(B\) independientes? Justifica la respuesta.

15 Sean \(A\) y \(B\) dos sucesos de un experimento aleatorio tales que \[ P(A)=0,4 \], \[ P(B)=0,7 \] y \[ P(B/A)=0,75 \]. Calcule las siguientes probabilidades:

  1. \[ P(A \cap \overline{B}) \], \[ P(A \cup B) \] y \[ P(\overline{A} \cap B) \]
  2. ¿Son \(A\) y \(B\) sucesos independientes? Justifique la respuesta.

16 Sean \(A\) y \(B\) dos sucesos del mismo espacio muestral, con \[ P(A)=\frac{2}{5} \], \[ P(A \cup B)=\frac{14}{15} \] y \[ P(A \cup \overline{B})=\frac{2}{3} \]. Se pide:

  1. Calcular \[ P(B) \] y \[ P(A \cap \overline{B}) \].
  2. Calcular \[ P(B/A) \]. ¿Son independientes los sucesos \(A\) y \(B\)? Justifica la respuesta.

Probabilidades totales: de forma algebraica

\[ P(A)=\sum P(A/B_i)P(B_i) \]

17 El 40% de los aspirantes a un puesto de trabajo supera una determinada prueba de selección. Terminan siendo contratados el 80% de los aspirantes que superan esa prueba y el 50% de los que no la superan. Calcula el porcentaje de aspirantes al puesto de trabajo que terminan siendo contratados.

Probabilidades totales: diagrama de árbol

18 Una empresa somete a un control de calidad a 7 de cada 10 artículos fabricados. De los que son sometidos a control resultan defectuosos un 2% y de los que no se someten a control de calidad resultan defectuosos un 12%.

  1. ¿Cuál es la probabilidad de que un artículo elegido al azar resulte defectuoso?
  2. Si un artículo elegido al azar resulta defectuoso, ¿cuál es la probabilidad de que no haya sido sometido a control de calidad?

19 El departamento comercial de una empresa estudia la posible acogida de un producto entre sus clientes. Para ello, realiza un primer lanzamiento del producto a 250 clientes elegidos al azar, de los cuales 150 financian sus pagos a plazos y el resto pagan al contado. El departamento estima que el 90% de los clientes que pagan a plazos aceptará el producto, mientras que de los que pagan al contado lo aceptará un 65%. Calcula la probabilidad de que un cliente de esa empresa no acepte el producto.

Probabilidades totales: tabla de contingencia

20 En una ciudad, el 80% de la población adulta ve la televisión, el 30% lee algún libro y el 25% ve la televisión y lee algún libro. Se pide:

  1. De entre los que leen libros, ¿qué porcentaje ve la televisión?
  2. Porcentaje de los que no ven la televisión y sí leen algún libro.
  3. Porcentaje de los que no hacen ninguna de las dos cosas.

21 El 40% de los habitantes de una comarca tiene camelias, el 35% tiene rosas y el 21% tiene camelias y rosas. Se elige al azar un habitante de esa comarca y se pide calcular las cinco probabilidades siguientes: de que no tenga ni camelias ni rosas; de que tenga camelias, sabiendo que tiene rosas; de que tenga rosas, sabiendo que tiene camelias; y de que solamente tenga rosas o solamente tenga camelias.

  1. De que tenga camelias o rosas
  2. De que no tenga ni rosas, ni camelias
  3. De que tenga camelias, sabiendo que tiene rosas
  4. De que tenga rosas, sabiendo que tiene camelias

Probabilidad a posteriori: Regla de Bayes

\[ P(B/A)=\frac{P(A \cup B)}{P(A)} \]

22 Unos grandes almacenes tienen a la venta un determinado artículo en dos formatos: A y B. Entre los compradores del artículo, dos de cada cinco eligen el formato A y el resto eligen el formato B. Quedan satisfechos el 80% de los que eligen el formato A y el 85% de los que eligen el formato B.

  1. Determina la probabilidad de que una persona quede satisfecha con la compra del artículo.
  2. Si un comprador del artículo, elegido al azar, no quedó satisfecho con la compra, ¿cuál es la probabilidad de que eligiese el formato A?

23 En una empresa, el 30 % de los empleados son mujeres y el 70 % restante son hombres. De las mujeres, el 80 % tiene contrato indefinido, mientras que del grupo de los hombres, solo el 70 % tiene ese tipo de contrato.

  1. Calcula el porcentaje de personas de dicha empresa que tiene contrato indefinido.
  2. Si un empleado tiene contrato indefinido, determina la probabilidad de que sea mujer.
  3. ¿Son independientes los sucesos “ser hombre” y “tener contrato indefinido”?