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EJEMPLO 1

Tres máquinas, A, B y C, producen el 45%, 30% y 25%, respectivamente, del total de las piezas
producidas en una fábrica. Los porcentajes de producción defectuosa de estas máquinas son del
3%, 4% y 5%.

   a. Seleccionamos una pieza al azar; calcula la probabilidad de que sea defectuosa.
   b. Tomamos, al azar, una pieza y resulta ser defectuosa; calcula la probabilidad de haber sido
      producida por la máquina B.
   c. ¿Qué máquina tiene la mayor probabilidad de haber producido la citada pieza defectuosa?

Solución:

Sea D= quot;la pieza es defectuosaquot; y N= quot;la pieza no es
defectuosaquot;. La información del problema puede expresarse
en el diagrama de árbol adjunto.

   a. Para calcular la probabilidad de que la pieza elegida
      sea defectuosa, P(D), por la propiedad de la
      probabilidad total,

        P(D) = P(A) · P(D/A) + P(B) · P(D/B) + P(C) · P(D/C) =
              = 0.45 · 0.03 + 0.30 · 0.04 + 0.25 · 0.05 = 0.038

   b. Debemos calcular P(B/D). Por el teorema de Bayes,




   c.   Calculamos P(A/D) y P(C/D), comparándolas con el valor de P(B/D) ya calculado.
        Aplicando el teorema de Bayes, obtenemos:
La máquina con mayor probabilidad de haber producido la pieza defectuosa es A

EJEMPLO 2

Tenemos tres urnas: A con 3 bolas rojas y 5 negras, B con 2 bolas rojas y 1 negra y C con 2 bolas
rojas y 3 negras. Escogemos una urna al azar y extraemos una bola. Si la bola ha sido roja, ¿cuál
es la probabilidad de haber sido extraída de la urna A?

Solución:

Llamamos R= quot;sacar bola rojaquot; y N= quot;sacar bola negraquot;. En el
diagrama de árbol adjunto pueden verse las distintas
probabilidades de ocurrencia de los sucesos R o N para cada
una de las tres urnas.

La probabilidad pedida es P(A/R). Utilizando el teorema de
Bayes, tenemos:




EJEMPLO 3

El 20% de los empleados de una empresa son ingenieros                  y otro 20% son
economistas. El 75% de los ingenieros ocupan un puesto                 directivo y el 50% de
los econom istas tam bién, m ientras que los no ingenieros             y los no economistas
solamente el 20% ocupa un puesto directivo. ¿Cuál es la                probabilidad de que
un empleado directivo elegido al azar sea ingeniero?
EJEMPLO 4

La probabilidad de que ha ya un accidente en una fábrica que dispone de
alarma es 0.1. La probabilidad de que suene esta sí se ha producido algún
incidente es de 0.97 y la probabilidad de que suene si no ha sucedido ningún
incidente es 0.02

En el supuesto de que ha ya funcionado la alarm a, ¿cuál es la probabilidad de
que no haya habido ningún incidente?




        Sean los sucesos:


        I = Producirse incidente.


        A = Sonar la alarma.




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Ejemplos del teorema de Bayes

  • 1. EJEMPLO 1 Tres máquinas, A, B y C, producen el 45%, 30% y 25%, respectivamente, del total de las piezas producidas en una fábrica. Los porcentajes de producción defectuosa de estas máquinas son del 3%, 4% y 5%. a. Seleccionamos una pieza al azar; calcula la probabilidad de que sea defectuosa. b. Tomamos, al azar, una pieza y resulta ser defectuosa; calcula la probabilidad de haber sido producida por la máquina B. c. ¿Qué máquina tiene la mayor probabilidad de haber producido la citada pieza defectuosa? Solución: Sea D= quot;la pieza es defectuosaquot; y N= quot;la pieza no es defectuosaquot;. La información del problema puede expresarse en el diagrama de árbol adjunto. a. Para calcular la probabilidad de que la pieza elegida sea defectuosa, P(D), por la propiedad de la probabilidad total, P(D) = P(A) · P(D/A) + P(B) · P(D/B) + P(C) · P(D/C) = = 0.45 · 0.03 + 0.30 · 0.04 + 0.25 · 0.05 = 0.038 b. Debemos calcular P(B/D). Por el teorema de Bayes, c. Calculamos P(A/D) y P(C/D), comparándolas con el valor de P(B/D) ya calculado. Aplicando el teorema de Bayes, obtenemos:
  • 2. La máquina con mayor probabilidad de haber producido la pieza defectuosa es A EJEMPLO 2 Tenemos tres urnas: A con 3 bolas rojas y 5 negras, B con 2 bolas rojas y 1 negra y C con 2 bolas rojas y 3 negras. Escogemos una urna al azar y extraemos una bola. Si la bola ha sido roja, ¿cuál es la probabilidad de haber sido extraída de la urna A? Solución: Llamamos R= quot;sacar bola rojaquot; y N= quot;sacar bola negraquot;. En el diagrama de árbol adjunto pueden verse las distintas probabilidades de ocurrencia de los sucesos R o N para cada una de las tres urnas. La probabilidad pedida es P(A/R). Utilizando el teorema de Bayes, tenemos: EJEMPLO 3 El 20% de los empleados de una empresa son ingenieros y otro 20% son economistas. El 75% de los ingenieros ocupan un puesto directivo y el 50% de los econom istas tam bién, m ientras que los no ingenieros y los no economistas solamente el 20% ocupa un puesto directivo. ¿Cuál es la probabilidad de que un empleado directivo elegido al azar sea ingeniero?
  • 3. EJEMPLO 4 La probabilidad de que ha ya un accidente en una fábrica que dispone de alarma es 0.1. La probabilidad de que suene esta sí se ha producido algún incidente es de 0.97 y la probabilidad de que suene si no ha sucedido ningún incidente es 0.02 En el supuesto de que ha ya funcionado la alarm a, ¿cuál es la probabilidad de que no haya habido ningún incidente? Sean los sucesos: I = Producirse incidente. A = Sonar la alarma. TAMBIEN LOS INVITO A VER EL SIGUIENTE VIDEO. http://www.youtube.com/watch?v=fFbY6dPOacM