SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 42
II. PROBABILIDAD MTRO. FRANCISCO JAVIER CRUZ ARIZA
PROBABILIDAD ,[object Object],[object Object]
PROBABILIDAD ,[object Object],No. total de posibles resultados No. de resultados donde ocurre el evento P(E) = P(E) = n(E) n(S)
POSTULADOS BÁSICOS ,[object Object],[object Object]
EXPRIMENTO ALEATORIO ,[object Object],[object Object],[object Object]
Un  Evento  es la colección de uno o más resultados del experimento Un  Resultado  es el valor particular de un experimento. Experimento:   lanzar un dado . Posibles resultados:  Los números 1, 2, 3, 4, 5, 6  Un posible evento:  La ocurrencia de algún número en específico.  Por ejemplo, que sea par: 2, 4, y 6.
Los eventos son  I ndependientes  si la ocurrencia de algún evento no afecta la ocurrencia de algún otro.  Los eventos pueden ser  Mútuamente Excluyentes  si la ocurrencia de algún evento significa que ningún otro pueda suceder al mismo tiempo. Mútuamente excluyentes: Si el dado cae en 2,  se excluyen los valores 1, 3, 4, 5, 6 como resultados alternos. Independencia:  Si el dado cae en 2 al primer lanzamiento, no influye que en el siguiente tiro caiga un 3. Sigue habiendo una probabilidad de uno a 6.
Dos Eventos son  Independientes  si el resultado de uno de ellos no influye en el resultado del otro.
EJEMPLOS DE APLICACIÓN I. ,[object Object],[object Object],[object Object]
EJEMPLOS DE APLICACIÓN II. ,[object Object],[object Object]
EXPERIMENTOS PROBABILÍSTICOS EXPERIMENTO O ACONTECIMIENTO POSIBLES RESULTADOS Prueba de degustación de un producto Es aceptado / es rechazado Campaña publicitaria de un artículo Aumentan las ventas / quedan igual /disminuyen Estudio de control de calidad de un lote productivo Aprobado / no aprobado Monto de las ventas efectuadas a crédito en un mes $0 - $xxx.Xx Invertir en un instrumento de inversión Ganar / recuperar la inversión / perder
DIMENSIONES DE LA PROBABILIDAD.  Clásica  aplica cuando existen  n  posibles resultados posibles. Empírica  el número de veces que el evento ocurre se divide entre el número de observaciones Subjetiva   la probabilidad se basa en cualquier información disponible
PROBABILIDAD CLÁSICA ,[object Object],[object Object]
EJEMPLO 1 ,[object Object],Horas/ T.V. No. Personas 0 8 1 20 2 12 3 6 4 3 5 1
EJEMPLO 1 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
EJEMPLO 1 ,[object Object],[object Object],[object Object]
Regla de la Adición
P( A  o  B ) = P( A ) + P (B)   Sean dos eventos A y B mútuamente  excluyentes , la Regla de la Adición  establece que la Probabilidad de ocurrencia de A o B se determina sumando sus respectivas probabilidades.
LEY ADITIVA I. ,[object Object]
LEY ADITIVA II. ,[object Object]
LEY ADITIVA III ,[object Object],[object Object],B A U B A
LEY ADITIVA IV ,[object Object],A  ∩  B A B
EJEMPLO 2 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
EJEMPLO 2 ,[object Object],[object Object],[object Object]
EJEMPLO 2 ,[object Object]
EJEMPLO 2 E 15 5 9 21 TOMAN COCA, PERO NO PEPSI TOMAN PEPSI, PERO NO COCA NO TOMAN NI COCA, NI PEPSI TOMAN COCA  Y  PEPSI C
NOMENCLATURA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
REPRESENTACIÓN GRÁFICA C   ∩  E’ C’   ∩  E’ C  ∩  E C’   ∩  E
EJEMPLO 2 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Regla de la Multiplicación
[object Object],[object Object],La  Regla de la Multiplicación  requiere que dos eventos  A  y  B  sean  independentes.
P ( IBM  y  GE ) = (.5)(.7) = .35 Javier tiene 2 acciones, IBM y General Electric (GE).  La probabilidad de que las acciones de IBM incrementen su valor este año, es de 0.5, mientras que la probabilidad de que las acciones de GE suban de valor es del 0.7.  Ambos eventos son independientes.  ¿Cuál es la probabilidad de que ambas acciones incrementen su valor este año?
P(al menos una)  = P(IBM pero no GE)  + P(GE pero no IBM)  + P(IBM y GE) (.5)(1-.7)  + (.7)(1-.5)  + (.7)(.5)  = .85 ¿Cuál es la probabilidad de que al menos una de las acciones suba de valor?. Esto significa que una, la otra, o ambas, puedan subir de valor
PROBABILIDAD CONDICIONAL A ,[object Object],E  espacio muestral B “ tamaño” de uno respecto al otro ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Establece que para dos eventos, A y B, la probabilidad conjunta de ocurrencia de ambos eventos se obtiene multiplicando la probabilidad del evento A por la probabilidad condicional de B dado que A ocurrió. La  Regla General de la Multiplicación  se emplea para determinar la probabilidad conjunta de la ocurrencia de dos eventos.
La probabilidad conjunta,  P ( A  y  B ), se determina por la siguiente fórmula:  P ( A  y  B ) =  P ( A ) P ( B/A )  ó  P ( A  y  B ) =  P ( B ) P ( A/B )
A continuación mostramos la matrícula de alumnos inscritos en distintas especialidades de la FCA:
P(C/M) = P(C y M)/P(M) =  [110/1000]/[400/1000]  =  .275 Si un estudiante es seleccionado al azar,¿Cuál es la probabilidad de que sea mujer ( M)  y esté inscrito en la especialidad en Contaduría ( C )?  P(C y M) =  110/1000. Dado que el estudiante es mujer, cuál es la probabilidad de que esté inscrita en Contaduría?
TEOREMA DE BAYES (DIAGRAMAS DE ÁRBOL)
Ejemplo: Una bolsa contiene 7 fichas rojas y 5 azules. Seleccionamos 2, una detrás de la otra (Sin reemplazo).  ¿Cómo podríamos representar este problema en un diagrama de árbol? Un  Diagrama de Árbol  se utiliza para ilustrar problemas de Probabilidad Condicional y Conjunta. Es particularmente util para  analizar alternativas en las decisiones de negocios .
DIAGRAMA DE ÁRBOL R1 A1 R2 A2 R2 A2 7/12 5/12 6/11 5/11 7/11 4/11
TEOREMA DE BAYES ,[object Object],[object Object]

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...JAVIER SOLIS NOYOLA
 
Probabilidades fundamentos (1)
Probabilidades fundamentos (1)Probabilidades fundamentos (1)
Probabilidades fundamentos (1)cecy_4ever
 
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)María Isabel Bautista
 
Ensayo de estadistica
Ensayo de estadisticaEnsayo de estadistica
Ensayo de estadisticaAndreMolero20
 
Teorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad total
Teorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad totalTeorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad total
Teorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad totalElizabeth Ledezma
 
Ejercicios resueltos de probabilistica
Ejercicios resueltos de probabilisticaEjercicios resueltos de probabilistica
Ejercicios resueltos de probabilisticaBryan Lara
 
Presentacion probabilidad
Presentacion probabilidadPresentacion probabilidad
Presentacion probabilidadMarichuy2513
 
Presentación Distribución de Probabilidad
Presentación Distribución de ProbabilidadPresentación Distribución de Probabilidad
Presentación Distribución de ProbabilidadCarlosdbarradasm
 
Probabilidad de ocurrencia de dos eventos
Probabilidad de ocurrencia de dos eventosProbabilidad de ocurrencia de dos eventos
Probabilidad de ocurrencia de dos eventosEry D L Parra T
 
Intervalos de confianza 2018
Intervalos de confianza 2018Intervalos de confianza 2018
Intervalos de confianza 2018franciscoe71
 
Prueba de hipotesis estadistica aplicada a la ingenieria
Prueba de hipotesis estadistica aplicada a la ingenieriaPrueba de hipotesis estadistica aplicada a la ingenieria
Prueba de hipotesis estadistica aplicada a la ingenieriaHector García Cárdenas
 
Presentación probabilidad
Presentación probabilidadPresentación probabilidad
Presentación probabilidadHalvar55
 
Ejercicios bernoulli binomial
Ejercicios bernoulli binomialEjercicios bernoulli binomial
Ejercicios bernoulli binomialCarol Ramos
 
Prueba De HipóTesis Sobre La Diferencia De Proporciones Poblacionales
Prueba De HipóTesis Sobre La Diferencia De Proporciones PoblacionalesPrueba De HipóTesis Sobre La Diferencia De Proporciones Poblacionales
Prueba De HipóTesis Sobre La Diferencia De Proporciones PoblacionalesMaría Isabel Bautista
 

Mais procurados (20)

Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
 
Probabilidades fundamentos (1)
Probabilidades fundamentos (1)Probabilidades fundamentos (1)
Probabilidades fundamentos (1)
 
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
Prueba De HipóTesis Para Dos Medias De PoblacióN (Muestras Grandes)
 
Ensayo de estadistica
Ensayo de estadisticaEnsayo de estadistica
Ensayo de estadistica
 
Teorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad total
Teorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad totalTeorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad total
Teorema de bayes probabilidad condicional y probabilidad total
 
Ejercicios resueltos de probabilistica
Ejercicios resueltos de probabilisticaEjercicios resueltos de probabilistica
Ejercicios resueltos de probabilistica
 
Presentacion probabilidad
Presentacion probabilidadPresentacion probabilidad
Presentacion probabilidad
 
Presentación Distribución de Probabilidad
Presentación Distribución de ProbabilidadPresentación Distribución de Probabilidad
Presentación Distribución de Probabilidad
 
Probabilidad de ocurrencia de dos eventos
Probabilidad de ocurrencia de dos eventosProbabilidad de ocurrencia de dos eventos
Probabilidad de ocurrencia de dos eventos
 
Distribucion normal completo
Distribucion normal completoDistribucion normal completo
Distribucion normal completo
 
Separata probabilidad
Separata probabilidadSeparata probabilidad
Separata probabilidad
 
Intervalos de confianza 2018
Intervalos de confianza 2018Intervalos de confianza 2018
Intervalos de confianza 2018
 
Prueba de hipotesis estadistica aplicada a la ingenieria
Prueba de hipotesis estadistica aplicada a la ingenieriaPrueba de hipotesis estadistica aplicada a la ingenieria
Prueba de hipotesis estadistica aplicada a la ingenieria
 
Tablas de contingencia
Tablas de contingenciaTablas de contingencia
Tablas de contingencia
 
Presentación probabilidad
Presentación probabilidadPresentación probabilidad
Presentación probabilidad
 
Ejercicios bernoulli binomial
Ejercicios bernoulli binomialEjercicios bernoulli binomial
Ejercicios bernoulli binomial
 
Prueba De HipóTesis Sobre La Diferencia De Proporciones Poblacionales
Prueba De HipóTesis Sobre La Diferencia De Proporciones PoblacionalesPrueba De HipóTesis Sobre La Diferencia De Proporciones Poblacionales
Prueba De HipóTesis Sobre La Diferencia De Proporciones Poblacionales
 
Distribucion Binomial
Distribucion BinomialDistribucion Binomial
Distribucion Binomial
 
Probabilidad condicional1
Probabilidad condicional1Probabilidad condicional1
Probabilidad condicional1
 
Trabajo de bayes [principal]
Trabajo de bayes [principal]Trabajo de bayes [principal]
Trabajo de bayes [principal]
 

Destaque

Probabilidad frecuencial
Probabilidad frecuencialProbabilidad frecuencial
Probabilidad frecuencialProfesousa
 
Ejemplos tipos de probabilidad
Ejemplos tipos de probabilidadEjemplos tipos de probabilidad
Ejemplos tipos de probabilidadadrikiana
 
Basic probability and applications
Basic probability and applicationsBasic probability and applications
Basic probability and applicationsEdgar Mata
 
Ejercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saia
Ejercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saiaEjercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saia
Ejercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saiabrayan_briceno
 
Ejemplos distribución poisson
Ejemplos distribución poissonEjemplos distribución poisson
Ejemplos distribución poissonFeLipe PueNntes
 
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetiva
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetivaProbabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetiva
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetivaRuben Veraa
 

Destaque (12)

Estadistica I
Estadistica IEstadistica I
Estadistica I
 
Tipos de probabilidades
Tipos de probabilidadesTipos de probabilidades
Tipos de probabilidades
 
Probabilidad e inferencia
Probabilidad e inferenciaProbabilidad e inferencia
Probabilidad e inferencia
 
Probabilidades matematica
Probabilidades matematicaProbabilidades matematica
Probabilidades matematica
 
Probabilidad frecuencial
Probabilidad frecuencialProbabilidad frecuencial
Probabilidad frecuencial
 
Ejemplos tipos de probabilidad
Ejemplos tipos de probabilidadEjemplos tipos de probabilidad
Ejemplos tipos de probabilidad
 
Basic probability and applications
Basic probability and applicationsBasic probability and applications
Basic probability and applications
 
Distribución hipergeometrica
Distribución hipergeometricaDistribución hipergeometrica
Distribución hipergeometrica
 
Ejercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saia
Ejercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saiaEjercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saia
Ejercicios de distribución binomial, hipergeométrica y de poisson para saia
 
Probabilidad condicional
Probabilidad condicionalProbabilidad condicional
Probabilidad condicional
 
Ejemplos distribución poisson
Ejemplos distribución poissonEjemplos distribución poisson
Ejemplos distribución poisson
 
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetiva
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetivaProbabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetiva
Probabilidad clásica, de frecuencia relativa y subjetiva
 

Semelhante a Tema 2: Probabilidad

Semelhante a Tema 2: Probabilidad (20)

Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Tema 2-probabilidad-1223165658199923-9
Tema 2-probabilidad-1223165658199923-9Tema 2-probabilidad-1223165658199923-9
Tema 2-probabilidad-1223165658199923-9
 
Probabilidad Condicional
Probabilidad CondicionalProbabilidad Condicional
Probabilidad Condicional
 
15 probabilidad
15 probabilidad15 probabilidad
15 probabilidad
 
Suma y pro
Suma y proSuma y pro
Suma y pro
 
Probabilidades .......
Probabilidades .......Probabilidades .......
Probabilidades .......
 
Capítulo 05, Revisión de algunos conceptos de probabilidad
Capítulo 05, Revisión de algunos conceptos de probabilidadCapítulo 05, Revisión de algunos conceptos de probabilidad
Capítulo 05, Revisión de algunos conceptos de probabilidad
 
Distribución binomial
Distribución binomialDistribución binomial
Distribución binomial
 
Teoría y problemas de Calculo de Probabilidades ccesa007
Teoría y problemas de Calculo de Probabilidades  ccesa007Teoría y problemas de Calculo de Probabilidades  ccesa007
Teoría y problemas de Calculo de Probabilidades ccesa007
 
Probabilidad
ProbabilidadProbabilidad
Probabilidad
 
17 ejercicios probabilidad
17 ejercicios probabilidad17 ejercicios probabilidad
17 ejercicios probabilidad
 
Probabilidad y teorema de bayes class no3
Probabilidad y teorema de bayes class no3Probabilidad y teorema de bayes class no3
Probabilidad y teorema de bayes class no3
 
68 probabilidades
68 probabilidades68 probabilidades
68 probabilidades
 
17 ejercicios probabilidad
17 ejercicios probabilidad17 ejercicios probabilidad
17 ejercicios probabilidad
 
17 ejercicios probabilidad
17 ejercicios probabilidad17 ejercicios probabilidad
17 ejercicios probabilidad
 
Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Ejercicio resuelto de Propbabilidad.pdf
Ejercicio resuelto de Propbabilidad.pdfEjercicio resuelto de Propbabilidad.pdf
Ejercicio resuelto de Propbabilidad.pdf
 
proba
probaproba
proba
 
Introduccion A Las Probabilidades.
Introduccion A  Las Probabilidades.Introduccion A  Las Probabilidades.
Introduccion A Las Probabilidades.
 
Defición de Probabilidades
Defición de ProbabilidadesDefición de Probabilidades
Defición de Probabilidades
 

Último

SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfAngélica Soledad Vega Ramírez
 
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfEjercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfMaritzaRetamozoVera
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMarjorie Burga
 
Cuaderno de trabajo Matemática 3 tercer grado.pdf
Cuaderno de trabajo Matemática 3 tercer grado.pdfCuaderno de trabajo Matemática 3 tercer grado.pdf
Cuaderno de trabajo Matemática 3 tercer grado.pdfNancyLoaa
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dstEphaniiie
 
Imperialismo informal en Europa y el imperio
Imperialismo informal en Europa y el imperioImperialismo informal en Europa y el imperio
Imperialismo informal en Europa y el imperiomiralbaipiales2016
 
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxzulyvero07
 
plan de capacitacion docente AIP 2024 clllll.pdf
plan de capacitacion docente  AIP 2024          clllll.pdfplan de capacitacion docente  AIP 2024          clllll.pdf
plan de capacitacion docente AIP 2024 clllll.pdfenelcielosiempre
 
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptxORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptxnandoapperscabanilla
 
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxEstrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxdkmeza
 
Programacion Anual Matemática5 MPG 2024 Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática5    MPG 2024  Ccesa007.pdfProgramacion Anual Matemática5    MPG 2024  Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática5 MPG 2024 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaDecaunlz
 
Programacion Anual Matemática4 MPG 2024 Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática4    MPG 2024  Ccesa007.pdfProgramacion Anual Matemática4    MPG 2024  Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática4 MPG 2024 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónLourdes Feria
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfFrancisco158360
 
actividades comprensión lectora para 3° grado
actividades comprensión lectora para 3° gradoactividades comprensión lectora para 3° grado
actividades comprensión lectora para 3° gradoJosDanielEstradaHern
 

Último (20)

SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfEjercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
 
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la InvestigaciónUnidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
 
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grandeMAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
MAYO 1 PROYECTO día de la madre el amor más grande
 
Cuaderno de trabajo Matemática 3 tercer grado.pdf
Cuaderno de trabajo Matemática 3 tercer grado.pdfCuaderno de trabajo Matemática 3 tercer grado.pdf
Cuaderno de trabajo Matemática 3 tercer grado.pdf
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes d
 
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza MultigradoPresentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
 
Imperialismo informal en Europa y el imperio
Imperialismo informal en Europa y el imperioImperialismo informal en Europa y el imperio
Imperialismo informal en Europa y el imperio
 
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptxACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
ACUERDO MINISTERIAL 078-ORGANISMOS ESCOLARES..pptx
 
plan de capacitacion docente AIP 2024 clllll.pdf
plan de capacitacion docente  AIP 2024          clllll.pdfplan de capacitacion docente  AIP 2024          clllll.pdf
plan de capacitacion docente AIP 2024 clllll.pdf
 
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptxORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
ORGANIZACIÓN SOCIAL INCA EN EL TAHUANTINSUYO.pptx
 
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxEstrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
 
Programacion Anual Matemática5 MPG 2024 Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática5    MPG 2024  Ccesa007.pdfProgramacion Anual Matemática5    MPG 2024  Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática5 MPG 2024 Ccesa007.pdf
 
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
Fe contra todo pronóstico. La fe es confianza.
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativa
 
Programacion Anual Matemática4 MPG 2024 Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática4    MPG 2024  Ccesa007.pdfProgramacion Anual Matemática4    MPG 2024  Ccesa007.pdf
Programacion Anual Matemática4 MPG 2024 Ccesa007.pdf
 
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdfTema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
 
actividades comprensión lectora para 3° grado
actividades comprensión lectora para 3° gradoactividades comprensión lectora para 3° grado
actividades comprensión lectora para 3° grado
 

Tema 2: Probabilidad

  • 1. II. PROBABILIDAD MTRO. FRANCISCO JAVIER CRUZ ARIZA
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6. Un Evento es la colección de uno o más resultados del experimento Un Resultado es el valor particular de un experimento. Experimento: lanzar un dado . Posibles resultados: Los números 1, 2, 3, 4, 5, 6 Un posible evento: La ocurrencia de algún número en específico. Por ejemplo, que sea par: 2, 4, y 6.
  • 7. Los eventos son I ndependientes si la ocurrencia de algún evento no afecta la ocurrencia de algún otro. Los eventos pueden ser Mútuamente Excluyentes si la ocurrencia de algún evento significa que ningún otro pueda suceder al mismo tiempo. Mútuamente excluyentes: Si el dado cae en 2, se excluyen los valores 1, 3, 4, 5, 6 como resultados alternos. Independencia: Si el dado cae en 2 al primer lanzamiento, no influye que en el siguiente tiro caiga un 3. Sigue habiendo una probabilidad de uno a 6.
  • 8. Dos Eventos son Independientes si el resultado de uno de ellos no influye en el resultado del otro.
  • 9.
  • 10.
  • 11. EXPERIMENTOS PROBABILÍSTICOS EXPERIMENTO O ACONTECIMIENTO POSIBLES RESULTADOS Prueba de degustación de un producto Es aceptado / es rechazado Campaña publicitaria de un artículo Aumentan las ventas / quedan igual /disminuyen Estudio de control de calidad de un lote productivo Aprobado / no aprobado Monto de las ventas efectuadas a crédito en un mes $0 - $xxx.Xx Invertir en un instrumento de inversión Ganar / recuperar la inversión / perder
  • 12. DIMENSIONES DE LA PROBABILIDAD. Clásica aplica cuando existen n posibles resultados posibles. Empírica el número de veces que el evento ocurre se divide entre el número de observaciones Subjetiva la probabilidad se basa en cualquier información disponible
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17. Regla de la Adición
  • 18. P( A o B ) = P( A ) + P (B) Sean dos eventos A y B mútuamente excluyentes , la Regla de la Adición establece que la Probabilidad de ocurrencia de A o B se determina sumando sus respectivas probabilidades.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26. EJEMPLO 2 E 15 5 9 21 TOMAN COCA, PERO NO PEPSI TOMAN PEPSI, PERO NO COCA NO TOMAN NI COCA, NI PEPSI TOMAN COCA Y PEPSI C
  • 27.
  • 28. REPRESENTACIÓN GRÁFICA C ∩ E’ C’ ∩ E’ C ∩ E C’ ∩ E
  • 29.
  • 30. Regla de la Multiplicación
  • 31.
  • 32. P ( IBM y GE ) = (.5)(.7) = .35 Javier tiene 2 acciones, IBM y General Electric (GE). La probabilidad de que las acciones de IBM incrementen su valor este año, es de 0.5, mientras que la probabilidad de que las acciones de GE suban de valor es del 0.7. Ambos eventos son independientes. ¿Cuál es la probabilidad de que ambas acciones incrementen su valor este año?
  • 33. P(al menos una) = P(IBM pero no GE) + P(GE pero no IBM) + P(IBM y GE) (.5)(1-.7) + (.7)(1-.5) + (.7)(.5) = .85 ¿Cuál es la probabilidad de que al menos una de las acciones suba de valor?. Esto significa que una, la otra, o ambas, puedan subir de valor
  • 34.
  • 35. Establece que para dos eventos, A y B, la probabilidad conjunta de ocurrencia de ambos eventos se obtiene multiplicando la probabilidad del evento A por la probabilidad condicional de B dado que A ocurrió. La Regla General de la Multiplicación se emplea para determinar la probabilidad conjunta de la ocurrencia de dos eventos.
  • 36. La probabilidad conjunta, P ( A y B ), se determina por la siguiente fórmula: P ( A y B ) = P ( A ) P ( B/A ) ó P ( A y B ) = P ( B ) P ( A/B )
  • 37. A continuación mostramos la matrícula de alumnos inscritos en distintas especialidades de la FCA:
  • 38. P(C/M) = P(C y M)/P(M) = [110/1000]/[400/1000] = .275 Si un estudiante es seleccionado al azar,¿Cuál es la probabilidad de que sea mujer ( M) y esté inscrito en la especialidad en Contaduría ( C )? P(C y M) = 110/1000. Dado que el estudiante es mujer, cuál es la probabilidad de que esté inscrita en Contaduría?
  • 39. TEOREMA DE BAYES (DIAGRAMAS DE ÁRBOL)
  • 40. Ejemplo: Una bolsa contiene 7 fichas rojas y 5 azules. Seleccionamos 2, una detrás de la otra (Sin reemplazo). ¿Cómo podríamos representar este problema en un diagrama de árbol? Un Diagrama de Árbol se utiliza para ilustrar problemas de Probabilidad Condicional y Conjunta. Es particularmente util para analizar alternativas en las decisiones de negocios .
  • 41. DIAGRAMA DE ÁRBOL R1 A1 R2 A2 R2 A2 7/12 5/12 6/11 5/11 7/11 4/11
  • 42.