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)=100-40= 60%...
 A) COMENZAMOS CON QUE EL FACTORPRINCIPAL DEL PROBLEMA SERÍA SERMENOR DE 24 MESES, Y DIVIDIÉNDOLOSPOR SEXOS: P(H)= 0.4 ...
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 DEQUE...
 A) PRIMERO ESTRUCTURAMOS LOSDATOS: P(A)=0.5 P(B)=0.33 P(A B)=0.25 AHORA PARA CALCULAR P(A/B) SEREALIZA SEGÚN LA FÓRM...
 B) PARA CALCULAR P(B/A), USARÍAMOSEL TEOREMA DE BAYES; que expresala probabilidad condicional de un eventoaleatorio A da...
 POR LO TANTO, LA CUENTA SERÍA LASIGUIENTE (CON LOS DATOS YAOBTENIDOS ANTERIORMENTE): P(B/A)= 0.76 * (0.33/0.5)= 0.76*0....
 COMO EN TODOS LOS CASOS,COMENTAMOS A ORGANIZAR LOS DATOS: P(CORRECCIONES FACIALES) P(C)= 0.20 P(IMPLANTES MAMARIOS) P(...
 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+0.0...
 B) COMO EN LOS OTROS EJERCICIOS,REALIZAMOS LA VARIANTE DELPROBLEMA:P(I)*P(H/I) ¿P(I/H)? P(H) =0.35*0.150.2825 = 0.186RE...
PARECE MÁS DIFÍCIL DE LO QUEREALMENTE ES, ASÍ QUE ÁNIMO PARACONSEGUIRLO, ESPERO QUE LES HAYASIDO ILUSTRATIV0
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  1. 1. Esteban Perdigon Barnault
  2. 2.  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)=100-40= 60%DE LA POBLACIÓNQUE NO POSEE NINGUNA ENFERMEDAD
  3. 3.  A) COMENZAMOS CON QUE EL FACTORPRINCIPAL DEL PROBLEMA SERÍA SERMENOR DE 24 MESES, Y DIVIDIÉNDOLOSPOR 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 LAPROBABILIDAD 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
  4. 4. 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 DEQUE SEA NIÑA USANDO LOS DATOS ANTERIORESOBTENEMOS EL RESULTADO FINAL= 46%
  5. 5.  A) PRIMERO ESTRUCTURAMOS LOSDATOS: P(A)=0.5 P(B)=0.33 P(A B)=0.25 AHORA PARA CALCULAR P(A/B) SEREALIZA SEGÚN LA FÓRMULA DEPROBABILIDAD CONDICIONADA P(A/B)= 0.25/0.33= 0.76
  6. 6.  B) PARA CALCULAR P(B/A), USARÍAMOSEL TEOREMA DE BAYES; que expresala probabilidad condicional de un eventoaleatorio A dado B en términos de ladistribución de probabilidad condicional delevento B dado A y la distribución deprobabilidad marginal de sólo A.
  7. 7.  POR LO TANTO, LA CUENTA SERÍA LASIGUIENTE (CON LOS DATOS YAOBTENIDOS ANTERIORMENTE): P(B/A)= 0.76 * (0.33/0.5)= 0.76*0.66= 0.5016
  8. 8.  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
  9. 9.  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= 0.2825UN 28.25% DE PROBABILIDAD DE QUE ELPACIENTE ESCOGIDO AL AZAR SEA UNVARÓN.
  10. 10.  B) COMO EN LOS OTROS EJERCICIOS,REALIZAMOS LA VARIANTE DELPROBLEMA:P(I)*P(H/I) ¿P(I/H)? P(H) =0.35*0.150.2825 = 0.186RESULTA UN 18.6% DE PROBABILIDAD QUESABIENDO QUE SE TRATE DE UN VARÓN SEHAYA REALIZADO UNA CIRUGÍA DEIMPLANTES MAMARIOS
  11. 11. PARECE MÁS DIFÍCIL DE LO QUEREALMENTE ES, ASÍ QUE ÁNIMO PARACONSEGUIRLO, ESPERO QUE LES HAYASIDO ILUSTRATIV0

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