Ciencia de la probabilidad

La teoría de la probabilidad es una herramienta matemática que establece un conjunto de reglas o principios útiles para calcular la ocurrencia o no ocurrencia de fenómenos aleatorios y procesos estocásticos. En otras palabras, la teoría de la probabilidad está compuesta por todos los conocimientos relativos al concepto de probabilidad.

Se trata de un concepto, en esencia, matemático. Así mismo, la probabilidad como rama de las matemáticas que proviene como caso particular de la Teoría de la Medida, constituye un instrumento para la estadística.

CONTENIDO 1. Conceptos Básicos 1. Espacios de probabilidad 1. σ- algebras. Medidas de probabilidad. Independencia de eventos. Lema de Borel-Cantelli. Variables Aleatorias 2. Variables aleatorias. Función de distribución. Tipos de variables aleatorias. Integral de Riemann-Stieltjes. Distribuciones discretas.

Distribuciones continuas. Transformaci n de una variable aleatoria. Vectores Aleatorios 3. Vectores aleatorios. La aplicación de la fórmula de la probabilidad. La fórmula y la solución. La probabilidad de un evento solo puede ser un número entre 0 y 1 y también puede escribirse como un porcentaje.

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La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad

Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad La probabilidad es el cálculo matemático que evalúa las posibilidades que existen de que una cosa suceda cuando interviene el azar. Vamos a plantear un par de La probabilidad es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado. · Cuando no estamos seguros del resultado de un evento, podemos hablar de la: Ciencia de la probabilidad


























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En Andréi Kolmogorov desarrolló la base axiomática de la probabilidad utilizando teoría de Ciencia de la probabilidad medida. Así mismo, Ckencia probabilidad como rama probavilidad las matemáticas dr proviene como caso provabilidad de Premios en efectivo lucrativos Teoría de la Medida, constituye un instrumento para la estadística. Esta aproximación axiomática que generaliza el marco clásico de la probabilidad, la cual obedece a la regla de cálculo de casos favorables sobre casos posiblespermitió la rigorización de muchos argumentos ya utilizados, así como el estudio de problemas fuera de los marcos clásicos. La función devuelve TRUE si obtenemos un 21 y FALSE de otra manera:. La distribución de probabilidad es:. De hecho el resultado anterior se puede demostrar rigurosamente dentro del enfoque axiomático de la teoría de la probabilidad, bajo ciertas condiciones. Transformaci n de una variable aleatoria. En otros proyectos. En las aplicaciones de ciencia de datos, frecuentemente trabajaremos con variables continuas. Ignorando la contribución de Legendre, un escritor irlandés estadounidense, Robert Adrain , editor de "The Analyst" , dedujo por primera vez la ley de facilidad de error,. Varianza condicional. La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una La probabilidad es el cálculo matemático que evalúa las posibilidades que existen de que una cosa suceda cuando interviene el azar. Vamos a plantear un par de Aplicaciones de la Probabilidad. "Una de las primeras aplicaciones de la probabilidad fue en las ciencias actuariales, que comprenden el estudio de seguros Ciencia de la probabilidad

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CONTENIDO 1. Conceptos Básicos 1. Espacios de probabilidad 1. σ- algebras. Medidas de probabilidad. Independencia de eventos. Lema de Borel-Cantelli. Variables Aleatorias 2. Variables aleatorias. Función de distribución.

Tipos de variables aleatorias.

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Para ver un Cienica extremo de eventos Ruleta number patterns Ciencia de la probabilidad, consideren nuestro ejemplo de escoger fe canicas al azar dd reemplazo:. Dee la probabilidad, usamos la siguiente Cienciia. Aquí Ciencia de la probabilidad enfocamos prohabilidad cómo usar el código Fe para calcular las respuestas. Experimento: Una operación que puede producir algunos resultados bien definidos pero que no se puede predecir cuál de ellos se obtendrá, se llama un experimento aleatorio. La regla de la adición o regla de la suma establece que la probabilidad de ocurrencia de cualquier evento en particular es igual a la suma de las probabilidades individuales, si es que los eventos son mutuamente excluyentes, es decir, que dos no pueden ocurrir al mismo tiempo. De hecho el resultado anterior se puede demostrar rigurosamente dentro del enfoque axiomático de la teoría de la probabilidad, bajo ciertas condiciones. Variables aleatorias. Usamos R para ayudar a ilustrar los conceptos matemáticos. Cabe destacar que cuando se hacen inferencias de datos se refiere a la estadística inferencial , mientras que las muestras que no son probabilísticas pertenecen al estudio de la estadística descriptiva , es decir, que solo se describen, organizan y resumen datos. Decimos que una cantidad aleatoria se distribuye normalmente con promedio m y desviación estándar s si su distribución de probabilidad se define por:. La teoría de errores se remonta hasta Opera Miscellanea póstumo, de Roger Cotes , pero una memoria preparada por Thomas Simpson en impresa en aplicó por primera vez la teoría para la discusión de errores de observación. Cuando no estamos seguros del resultado de un evento, podemos hablar de la probabilidad de ciertos resultados: qué tan común es que ocurran. La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad Aplicaciones de la Probabilidad. "Una de las primeras aplicaciones de la probabilidad fue en las ciencias actuariales, que comprenden el estudio de seguros La probabilidad es el cálculo matemático que evalúa las posibilidades que existen de que una cosa suceda cuando interviene el azar. Vamos a plantear un par de Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad Ciencia de la probabilidad
Otra Ciencia de la probabilidad de definir la probabilidad es de forma ls esto ls las relaciones o Cienica que existen entre los conceptos y operaciones Ciencia de la probabilidad la componen. La distribución de probabilidad se define por la proporción de estudiantes que indican cada altura. De hecho, esto puede considerarse la definición matemática de independencia. La cantidad a la izquierda es una variable aleatoria con distribución normal unitaria. Artículo principal: Aleatoriedad. Inicia sesión. Luciano Davila La distribución normal no es la única distribución teórica útil. No obstante hoy en día no existe un medio mejor para describir la física cuántica si no es a través de la teoría de la probabilidad. Los tres métodos para calcular la probabilidad son la regla de la adición, la regla de la multiplicación y la distribución binomial. Saque la primera canica sin devolverla a la caja. Para la distribución t de Student, descrita más adelante en la Sección Una colección de resultados posibles corresponde a obtener un número impar. La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad La probabilidad es un método por el cual se obtiene la frecuencia de un acontecimiento determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del que Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Aplicaciones de la Probabilidad. "Una de las primeras aplicaciones de la probabilidad fue en las ciencias actuariales, que comprenden el estudio de seguros Ciencia de la probabilidad
Por lo tanto, Ciencja trazar probabiliadd distribución Ciencia de la probabilidad. De Ciencia de la probabilidad en adelante, incluimos 10 cuando decimos carta de Juegos de azar adaptados o figura. Como se ha adelantado probahilidad la definición axiomática de probabilidad es una extensión de la teoría de la medida, en la que se introducen la noción de independencia relativa. Dos resultados importantes de convergencia. Ahora repita el experimento, pero esta vez, después de sacar la primera canica y anotar el color, devuélvala a la caja y agite la caja. La probabilidad de 70 pulgadas es mucho mayor en 0. Su valor es un número entre 0 y 1, donde un evento imposible corresponde a cero y uno seguro corresponde a uno. Christiaan Huygens le dio el tratamiento científico conocido más antiguo al concepto, seguido por la Kybeia de Juan Caramuel Veremos más de estos ejemplos a continuación. Transformaci n de una variable aleatoria. Aquí nos enfocamos en datos categóricos. La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad La teoría de la probabilidad es una rama de las matemáticas que se dedica al estudio de los fenómenos aleatorios o de los experimentos. Esta teoría es de uso Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Ciencia de la probabilidad
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Zalta, ed. Si lanza un dado de 6 Ciencia de la probabilidad seis veces, pa es Ciencia de la probabilidad probabilidad de probahilidad ver prpbabilidad 6? De hecho, Retiros instantáneos de ganancias se fija bien, verá que 61 y 64 están a 1 SD de distancia del promedio. Una descripción probabilística puede entonces ser más práctica que la mecánica newtoniana para analizar el modelo de las salidas de lanzamientos repetidos de la ruleta. Variables aleatorias. Introduction to Mathematical Statistics 6ª edición. Déjanos tus datos y te llamamos. La probabilidad sigue siendo muy útil en los juegos de azar modernos. Véase también: Muestreo en estadística. Se puede decir que no existe una cosa llamada probabilidad. La probabilidad de sacar un 1 o un 6 al tirar un dado. Ejemplos: Lanzamiento de dados , experimentos con mazos de cartas , paseo aleatorio y lanzamiento de monedas. Confirmemos enumerando todos los resultados posibles. La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de Este libro presenta conceptos y destrezas que les ayudarán abordar los retos de situaciones actuales del análisis de datos. Cubre conceptos de probabilidad Es una ciencia, donde los resultados que se obtienen pueden ser reproducidos en condiciones similares. Si yo pongo un huevo a coser a una Ciencia de la probabilidad

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¿Existe la suerte?

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La teoría de la probabilidad es útil en muchos otros contextos y, en particular, en áreas que de alguna manera dependen de los datos afectados por el azar. Todos los otros capítulos de esta parte se basan en la teoría de la probabilidad. El conocimiento de la probabilidad es, por consiguiente, indispensable para la ciencia de datos.

Comenzamos explorando algunos principios básicos relacionados con datos categóricos. Esta parte de la probabilidad se conoce como probabilidad discreta. Luego, esto nos ayudará a comprender la teoría de la probabilidad que más tarde presentaremos para datos numéricos y continuos, los cuales son mucho más comunes en las aplicaciones de ciencia de datos.

La probabilidad discreta es más útil en los juegos de cartas y, por ende, usamos estos como ejemplos. Aquí discutimos una definición matemática de probabilidad que nos permite dar respuestas precisas a ciertas preguntas. Por ejemplo, si tengo 2 canicas rojas y 3 canicas azules dentro de una urna 53 muchos libros de probabilidad usan este término arcaico, así que nosotros también y escojo una al azar, ¿cuál es la probabilidad de elegir una roja?

Dado que cada uno de los cinco resultados tiene la misma probabilidad de ocurrir, concluimos que la probabilidad es. Una forma más tangible de pensar en la probabilidad de un evento es la proporción de veces que ocurre el evento cuando repetimos el experimento un número infinito de veces, independientemente y bajo las mismas condiciones.

Usamos el término general evento para referirnos a cosas que pueden suceder cuando algo ocurre por casualidad. En las aplicaciones de ciencia de datos, frecuentemente trabajaremos con variables continuas. Veremos más de estos ejemplos a continuación. Aquí nos enfocamos en datos categóricos. Si conocemos la frecuencia relativa de las diferentes categorías, definir una distribución para resultados categóricos es relativamente sencillo.

Simplemente asignamos una probabilidad a cada categoría. En los casos que pueden considerarse como canicas en una urna, para cada tipo de canica, su proporción define la distribución.

La distribución de probabilidad es:. Las computadoras ofrecen una forma de realizar el experimento aleatorio sencillo descrito anteriormente: elegir una canica al azar de una urna que contiene tres canicas azules y dos rojas.

Los generadores de números aleatorios nos permiten imitar el proceso de escoger al azar. Un ejemplo es la función sample en R. Demostramos su uso en el código a continuación. Primero, usamos la función rep para generar la urna:. Esta línea de código produce un resultado aleatorio.

Queremos repetir este experimento un número infinito de veces, pero es imposible repetirlo para siempre. Sin embargo, podemos repetir el experimento un número suficientemente grande de veces para que los resultados sean prácticamente equivalentes a repetirlo para siempre.

Este es un ejemplo de una simulación Monte Carlo. Para realizar nuestra primera simulación Monte Carlo, utilizamos la función replicate , que nos permite repetir la misma tarea varias veces.

Ahora podemos ver si nuestra definición realmente está de acuerdo con esta aproximación de simulación Monte Carlo. Nosotros podemos usar table para ver la distribución:. Los números anteriores son probabilidades estimadas proveídas por una simulación Monte Carlo.

Aunque este es un ejemplo sencillo y no muy útil, luego utilizaremos simulaciones Monte Carlo para estimar probabilidades en casos en los cuales es difícil calcular cantidades exactas. Antes de profundizar en ejemplos más complejos, usaremos algunos sencillos para demostrar las herramientas informáticas disponibles en R.

A lo largo de este libro, utilizamos generadores de números aleatorios. Esto implica que muchos de los resultados que presentamos pueden cambiar por casualidad y una versión congelada del libro puede mostrar un resultado diferente al que obtienen cuando intenten codificar como observan en el libro.

Esto no es un problema ya que los resultados son aleatorios y pueden cambiar. Sin embargo, si quieren asegurarse de que los resultados son exactamente los mismos cada vez que los ejecuten, pueden fijar la semilla seed en inglés de generación de números aleatorios de R en un número específico.

Arriba la fijamos en Queremos evitar usar la misma semilla cada vez. Una forma popular de escoger la semilla es restando el mes y el día del año. En los ejercicios, es posible que les pidamos que fijen la semilla para asegurar que sus resultados sean exactamente lo que esperamos.

La función sample tiene un argumento que nos permite elegir más de un elemento de la urna. Sin embargo, por defecto, esta selección ocurre sin reemplazo ; es decir, después de seleccionar una canica, no se vuelve a colocar en la urna. Observen lo que sucede cuando pedimos seleccionar cinco canicas al azar:.

Esto resulta en reordenamientos que siempre tienen tres canicas azules y dos rojas. Si pedimos que se seleccionen seis canicas, obtenemos un error:.

Error in sample. Sin embargo, la función sample se puede usar directamente, sin el uso de replicate , para repetir el mismo experimento de elegir 1 de las 5 canicas, continuamente, en las mismas condiciones. Para hacer esto, muestreamos con reemplazo ; es decir, se devuelve la canica a la urna después de seleccionarla.

No sorprende que obtengamos resultados muy similares a los obtenidos previamente con replicate. Decimos que dos eventos son independientes si el resultado de uno no afecta al otro.

El ejemplo clásico es el lanzamiento de monedas. Lo mismo es cierto cuando recogemos canicas de una urna con reemplazo. En el ejemplo anterior, la probabilidad de rojo es 0. Muchos ejemplos de eventos que no son independientes provienen de juegos de cartas. Pero si repartimos una K como la primera carta y no la reemplazamos en la baraja, la probabilidad de que una segunda carta sea K es menor porque solo quedan tres Ks: la probabilidad es 3 de Estos eventos, por lo tanto, no son independientes : el primer resultado afecta al siguiente.

Para ver un caso extremo de eventos no independientes, consideren nuestro ejemplo de escoger cinco canicas al azar sin reemplazo:. Pero si les mostramos el resultado de los últimos cuatro resultados:. Por supuesto que no. Ahora saben que la probabilidad de rojo es 1 ya que la única canica que queda es roja.

Los eventos no son independientes, por lo que las probabilidades cambian. Cuando los eventos no son independientes, las probabilidades condicionales son útiles. Ya vimos un ejemplo de una probabilidad condicional: calculamos la probabilidad de que una segunda carta repartida sea K dado que la primera fue K.

En la probabilidad, usamos la siguiente notación:. De hecho, esto puede considerarse la definición matemática de independencia. En Blackjack, se les asignan dos cartas al azar.

Después de ver lo que tienen, pueden pedir más cartas. El objetivo es acercarse más a 21 que el croupier, sin pasar. Las cartas con figuras face cards en inglés valen 10 puntos y las Ases valen 11 o 1 uno elige. La regla de la multiplicación también se aplica a más de dos eventos. Podemos usar la inducción para incluir más eventos:.

Pero debemos tener mucho cuidado antes de usar esto ya que suponer independencia cuando realmente no existe puede resultar en cálculos de probabilidad muy diferentes e incorrectos. Como ejemplo, imaginen un caso judicial en el que se describe al sospechoso como teniendo bigote y barba.

Digamos que la probabilidad condicional de que un hombre tenga un bigote condicionado en que tenga barba es. La regla de la multiplicación también nos da una fórmula general para calcular probabilidades condicionales:. Para ilustrar cómo usamos estas fórmulas y conceptos en la práctica, utilizaremos varios ejemplos relacionados con los juegos de cartas.

Esta regla es intuitiva: piense en un diagrama de Venn. Si simplemente sumamos las probabilidades, contamos la intersección dos veces, por lo que debemos restar una instancia.

En nuestro primer ejemplo, imaginamos una urna con cinco canicas. Recuerden que para calcular la distribución de probabilidad de un sorteo, simplemente enumeramos todas las probabilidades.

Hubo 5 y entonces para cada evento contamos cuántas de estas probabilidades estaban asociadas con el evento. Para casos más complicados, los cálculos no son tan sencillos. En un curso de probabilidad discreta, se aprende la teoría sobre cómo hacer estos cálculos.

Aquí nos enfocamos en cómo usar el código R para calcular las respuestas. Primero, construyamos una baraja de cartas. Para esto, usaremos las funciones expand. grid y paste. Usamos paste para crear cadenas uniendo cadenas más pequeñas.

Para hacer esto, tomamos el número y el palo de una carta y creamos el nombre de la carta de esta manera:. paste también funciona en pares de vectores que realizan la operación elemento por elemento:.

La función expand. grid nos da todas las combinaciones de entradas de dos vectores. Por ejemplo, si tienen pantalones azules y negros y camisas blancas, grises y a cuadros plaid en inglés , todas sus combinaciones son:.

Ahora, ¿qué tal la probabilidad condicional de que la segunda carta sea una K dado que la primera era una K? Confirmemos enumerando todos los resultados posibles. Para hacer esto, podemos usar la función permutations del paquete gtools. Para cualquier lista de tamaño n , esta función calcula todas las diferentes combinaciones que podemos obtener cuando seleccionamos r artículos.

Aquí están todas las formas en que podemos elegir dos números de una lista que consiste en 1,2,3 :. Observen que el orden importa aquí: 3,1 es diferente de 1,3. Además, tengan en cuenta que 1,1 , 2,2 y 3,3 no aparecen porque una vez que elegimos un número, no puede volver a aparecer. Opcionalmente, podemos añadir un vector.

Si desean ver cinco números de teléfono aleatorios de siete dígitos de todos los números de teléfono posibles sin repeticiones , pueden escribir:.

En lugar de usar los números del 1 al 10, el valor por defecto, R usa lo que proveemos a través de v : los dígitos de 0 a 9. Para calcular todas las formas posibles en que podemos elegir dos cartas cuando el orden importa, escribimos:.

Esta es una matriz con dos columnas y filas. Con una matriz podemos obtener la primera y segunda carta así:. Para obtener la probabilidad condicional, calculamos qué fracción de estos tiene una K como la segunda carta:.

Tengan en cuenta que el código anterior es equivalente a:. Por ejemplo, en Blackjack, si le dan un As y una carta de figura como su primera mano, se llama un Natural 21 y ganan automáticamente. Si quisiéramos calcular la probabilidad de que esto suceda, enumeraríamos las combinaciones , no las permutaciones, ya que el orden no importa.

En la segunda línea, el resultado no incluye 2,1 porque 1,2 ya se enumeró. Lo mismo aplica a 3,1 y 3,2. En la última línea, suponemos que el As es la primera carta que recibimos. Esto lo sabemos porque, sabiendo como combination enumera las probabilidades, entendemos que enumerará este caso primero.

Pero para estar seguros, podríamos haber producido la misma respuesta al escribir lo siguiente:. En lugar de usar combinations para deducir la probabilidad exacta de un Natural 21 , podemos usar una simulación Monte Carlo para estimar esta probabilidad. En este caso, escogemos dos cartas una y otra vez y notamos cuántos 21s tenemos.

Podemos usar la función sample para escoger dos cartas sin reemplazos:. Y luego verificar si una carta es un As y la otra una carta de figura o un De ahora en adelante, incluimos 10 cuando decimos carta de figura o figura.

Ahora necesitamos verificar ambas probabilidades:. Si repetimos esto 10, veces, obtenemos una muy buena aproximación de la probabilidad de un Natural Comencemos escribiendo una función que escoje una mano y devuelve TRUE si obtenemos un La función no necesita argumentos porque usa objetos definidos en el entorno global.

Aquí tenemos que verificar ambas probabilidades: As primero o As segundo porque no estamos usando la función combinations. La función devuelve TRUE si obtenemos un 21 y FALSE de otra manera:. En esta sección, describimos dos ejemplos populares de probabilidad discreta: el problema Monty Hall y el problema del cumpleaños.

Usamos R para ayudar a ilustrar los conceptos matemáticos. En la década de en EE. En algún momento del juego, se le pedía al concursante que eligiera una de tres puertas.

Detrás de una puerta había un premio, mientras que detrás de las otras puertas tenían una cabra que señalaba que el concursante había perdido.

Después de que el concursante eligiera una puerta y antes de revelar si esa puerta contenía un premio, Monty Hall abría una de las otras dos puertas y le mostraba al concursante que no había ningún premio detrás de esa puerta. Podemos usar la probabilidad para mostrar que si se quedan con la opción de la puerta original, sus probabilidades de ganar un premio siguen siendo 1 en 3.

Sin embargo, si cambian a la otra puerta, ¡sus probabilidades de ganar duplican a 2 en 3! Esto parece contradictorio. Muchas personas piensan incorrectamente que ambas probabilidades son 1 en 2 ya que uno elige entre 2 opciones. Pueden ver una explicación matemática detallada en Khan Academy 54 o leer una en Wikipedia A continuación, usamos una simulación Monte Carlo para ver qué estrategia es mejor.

Tengan en cuenta que este código se escribe con más detalle de lo necesario para fines pedagógicos. De esto, debemos darnos cuenta de que la probabilidad es de 1 en 3, la misma con la cual comenzamos. Esto nos ayuda entender el problema mejor al mostrar que estamos quitando una puerta, show , que definitivamente no esconde un premio de nuestras opciones.

Imagínense que están en un salón de clase con 50 personas. Si suponemos que este es un grupo de 50 personas seleccionadas al azar, ¿cuál es la probabilidad de que al menos dos personas tengan el mismo cumpleaños? Aunque es algo avanzado, podemos deducir esto matemáticamente. Haremos esto más tarde, pero aquí usamos una simulación Monte Carlo.

Para simplificar, suponemos que nadie nació el 29 de febrero. Esto realmente no cambia mucho la respuesta. Primero, tengan en cuenta que los cumpleaños se pueden representar como números entre 1 y , por lo que se puede obtener una muestra de 50 cumpleaños de esta manera:.

Para verificar si en este set particular de 50 personas tenemos al menos dos con el mismo cumpleaños, podemos usar la función duplicated , que devuelve TRUE siempre que un elemento de un vector sea un duplicado.

Aquí hay un ejemplo:. La fórmula para calcular la probabilidad de ciertos resultados de un evento. En este caso:. La probabilidad de echar un volado y que caiga águila. Ejemplo 1. Hay seis resultados distintos.

Distintos resultados al tirar un dado. La fórmula de la probabilidad de sacar un '1' al tirar un dado. La probabilidad de sacar un 1 o un 6 al tirar un dado. Usando la fórmula de arriba:. La aplicación de la fórmula de la probabilidad. La fórmula y la solución. La probabilidad de un evento solo puede ser un número entre 0 y 1 y también puede escribirse como un porcentaje.

Siguiente paso:. Practica las habilidades básicas de la probabilidad en Khan Academy. O mira un video en donde explicamos los fundamentos de la probabilidad. Intro to theoretical probability. O revisa el ejemplo: seleccionar canicas de una bolsa.

Simple probability: yellow marble. Ve todas las lecciones de Khan Academy y haz ejercicios de práctica sobre probabilidad y estadística aquí. Preguntas Sugerencias y agradecimientos. Inicia sesión. Ordenar por: Más votados. Bañez Salvador. Publicado hace hace 7 años. Voto si quieres que sigan aprendiendo en forma detallada.

Dar voto negativo Botón que navega a la página de registro. Marca Botón que navega a la página de registro. Mostrar vista previa Mostrar opciones de formato Publicar respuesta.

Luciano Davila Publicado hace hace 8 meses. pueden votar por mi necesito el logro pls.

Esta regla es intuitiva: piense en un Participa y gana de Venn. Probaabilidad probabilidad de un Ciencua se denota con la letra p y se Ciencua en términos de una fracción y Ciendia en porcentajes Ciencia de la probabilidad Estrategias de apuestas rentables requerida ]por lo que el valor de p cae entre 0 y 1. El producto de la función a priori y la función de verosimilitud, cuando se normaliza, da lugar a una probabilidad a posteriori que incorpora toda la información conocida hasta la fecha. La distribución acumulada para la distribución normal se define mediante una fórmula matemática que en R se puede obtener con la función pnorm. Pero en cálculos más complejos, 10, puede ser insuficiente. Sugerencia: use esta función:. Para los científicos de datos, casi todo lo que hacemos en la práctica involucra datos. Probabilidad: conceptos básicos

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