Análisis de probabilidades clave

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Si no puede dar estas confirmaciones, debe hacer clic en "No acepto" a continuación. Cada proyecto y activo es jurídicamente independiente y cuenta con sus propios gestores. Matemática: sigue los principios de una lógica formal y no experimental, calculando en cifras eventos aleatorios que pueden ocurrir en un determinado campo.

Frecuencial: se basa en la experimentación y determina el número de veces que un suceso puede ocurrir, teniendo en cuenta un número específico de oportunidades. Objetiva: tiene en cuenta con antelación la frecuencia del evento, y solo da a conocer los casos probables en los que puede ocurrir tal evento.

Subjetiva: su concepto es opuesto a la probabilidad matemática, ya que toma en cuenta ciertas eventualidades que permiten inferir la probabilidad de un determinado evento, aun sin tener una certeza a nivel aritmético. Binomial: determina el éxito o fracaso de un evento que tenga únicamente dos posibles resultados.

Lógica: plantea la posibilidad de que un evento ocurra a partir de leyes inductivas. Condicionada: explica la probabilidad de que suceda un evento según la ocurrencia previa de otro, por lo que uno es dependiente del otro. Hipergeométrica: probabilidad que se obtiene a partir de técnicas de muestreo, es decir, que los eventos se clasifican según la frecuencia de su acontecimiento.

De esta forma, se crean una serie de grupos de eventos que están determinados según su aparición. Existen tres métodos para determinar la probabilidad de cualquier evento y se basan en las reglas de: Adición: plantea que la probabilidad de que ocurra un evento en concreto es igual a la suma de las probabilidades individuales, siempre y cuando los eventos no ocurran en el mismo momento.

Multiplicación: plantea que la probabilidad de que ocurra dos o más eventos independientes es igual al producto de sus probabilidades individuales.

Distribución binomial: plantea que la probabilidad de que ocurra una combinación determinada de eventos independientes entre ellos admite solo dos posibles resultados excluyentes entre ellos: éxito o fracaso.

Algunos ejemplos en los que se aplica la probabilidad son: Análisis estadístico del riesgo empresarial: se pueden estimar caída de precios de acciones, estados de inversiones, etc. Cálculo de seguros: los procesos en los que se estudia la fiabilidad de un asegurado, para saber si es rentable asegurarlo y por cuánto dinero y tiempo conviene hacerlo, son posibles gracias a estrategias y cálculos de probabilidad.

Análisis de conducta: en este tipo de aplicación, se hace uso de la probabilidad para evaluar ciertos comportamientos de una muestra de la población, de manera que puedan predecirse ciertos patrones de opinión, comportamientos o pensamientos. Investigación médica: el éxito de vacunas, así como sus efectos secundarios en la población, por ejemplo, viene determinada por cálculos probabilísticos.

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mid 9 años La cookie es establecida por Instagram. Las muestras extremadamente pequeñas pueden tener la potencia insuficiente para detectar salidas significativas de la distribución.

Las muestras extremadamente grandes pueden tener una potencia excesiva para detectar salidas irrelevantes y pequeñas de la distribución.

Por lo tanto, utilice los resultados visuales en la gráfica de probabilidad, así como los valores p para evaluar en ajuste de distribución, como se muestra en el Paso 2. Examine la gráfica de probabilidad y evalúe qué tan cerca siguen los puntos de los datos la línea de distribución ajustada. Si la distribución teórica especificada es un buen ajuste, los puntos se sitúan estrechamente a lo largo de la línea recta.

Por ejemplo, los puntos en la siguiente gráfica de probabilidad normal siguen la línea ajustada adecuadamente. La distribución normal parece ajustarse adecuadamente a los datos.

La línea de distribución ajustada es la línea recta intermedia en la gráfica. Las líneas continuas externas en la gráfica son los intervalos de confianza de los percentiles individuales, no de la distribución como un todo, y no deberían utilizarse para evaluar el ajuste de distribución.

Para obtener más información sobre la evaluación visual de los valores de la gráfica de probabilidad, vaya a Gráficas de probabilidad normal y la "prueba del lápiz grueso". En Minitab, coloque el cursor sobre la línea de distribución ajustada para ver una tabla de percentiles y valores.

Por ejemplo, la siguiente gráfica de probabilidad muestra las frecuencias de pulso de los sujetos de prueba a medida que caminaban en una caminadora. Los percentiles de población estimados son precisos solo si los datos siguen de cerca la distribución.

Soporte de Minitab ® Interpretar los resultados clave para Gráfica de probabilidad Más información sobre Minitab Statistical Software.

Complete los siguientes pasos para interpretar una gráfica de probabilidad. La salida clave incluye el valor p, la línea de distribución ajustada y los percentiles estimados.

La suma de las probabilidades de todos los resultados posibles debe ser igual a 1. La media o el valor esperado de una distribución de La probabilidad es una herramienta matemática utilizada para estudiar la aleatoriedad. Se trata de la posibilidad (la probabilidad) de que Complete los siguientes pasos para interpretar una gráfica de probabilidad. La salida clave incluye el valor p, la línea de distribución ajustada y los

Probabilidad: conceptos básicos

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Permutación explicación completa - Lineal, Circular y con elementos repetidos

Análisis de probabilidades clave - Explora qué significa la probabilidad y por qué es útil. La probabilidad es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado La suma de las probabilidades de todos los resultados posibles debe ser igual a 1. La media o el valor esperado de una distribución de La probabilidad es una herramienta matemática utilizada para estudiar la aleatoriedad. Se trata de la posibilidad (la probabilidad) de que Complete los siguientes pasos para interpretar una gráfica de probabilidad. La salida clave incluye el valor p, la línea de distribución ajustada y los

La función de probabilidad asigna una probabilidad a cada evento en el espacio de eventos. Hay tres axiomas de probabilidad que deben cumplirse para que una función sea una función de probabilidad. El primer axioma es que la probabilidad de cualquier evento es mayor o igual a cero.

El segundo axioma es que la probabilidad del espacio muestral es igual a uno. El tercer axioma es que la probabilidad de la unión de dos eventos disjuntos es igual a la suma de sus probabilidades.

probabilidad condicional :. La probabilidad condicional es la probabilidad de que ocurra un evento dado que ya ha ocurrido otro evento. Se denota por P A B , donde A y B son eventos. Es fundamental tener en cuenta que la probabilidad condicional de un evento puede cambiar dependiendo de la ocurrencia de otro evento.

eventos independientes :. Dos eventos son independientes si la ocurrencia de uno no afecta la ocurrencia del otro. Es fundamental tener en cuenta que la probabilidad de un evento no afecta la probabilidad del otro evento.

teorema de bayes :. El teorema de Bayes es una fórmula que calcula la probabilidad de que ocurra un evento dado que ya ha ocurrido otro evento. El teorema de Bayes se utiliza en varios campos, incluidos la ciencia, la ingeniería y las finanzas.

La ley de probabilidad total es una fórmula que calcula la probabilidad de que ocurra un evento considerando todos los resultados posibles. La ley de probabilidad total se utiliza para calcular la probabilidad de un evento cuando existen múltiples resultados posibles.

Los principios básicos de la probabilidad son cruciales para analizar las distribuciones de probabilidad. El espacio de probabilidad, los axiomas de probabilidad, la probabilidad condicional, los eventos independientes, el teorema de Bayes y la ley de probabilidad total son conceptos esenciales en la teoría de la probabilidad.

Al comprender estos conceptos, podemos tomar decisiones informadas y predicciones basadas en probabilidades. Los principios básicos de la probabilidad - La regla de la suma para probabilidades analisis de distribuciones de probabilidad.

Cuando se trata de probabilidades, es esencial comprender la regla de la suma para eventos disjuntos. Los eventos disjuntos son eventos que no pueden ocurrir al mismo tiempo, lo que significa que no tienen resultados comunes.

La regla de la suma establece que la probabilidad de que ocurra cualquiera de dos eventos disjuntos es la suma de sus probabilidades individuales.

Esta regla es increíblemente útil en los cálculos de probabilidad y es esencial en muchas aplicaciones del mundo real. Definición de eventos disjuntos: Los eventos disjuntos son eventos que no tienen resultados comunes.

Por ejemplo, si lanzamos un dado, los eventos de obtener un número impar y un número par son eventos disjuntos ya que no podemos obtener ambos al mismo tiempo. La regla de la suma: La regla de la suma para eventos disjuntos establece que la probabilidad de que ocurra cualquiera de dos eventos disjuntos es la suma de sus probabilidades individuales.

Aplicación de la regla de la suma: La regla de la suma se utiliza en muchas aplicaciones del mundo real.

Por ejemplo, una empresa que produce dos tipos de productos , A y B, necesita estimar la probabilidad de vender cualquiera de los productos.

limitaciones de la regla de la suma: La regla de la suma solo se aplica a eventos disjuntos. Si dos eventos no son separados, es decir, tienen resultados comunes, no podemos usar la regla de la suma. Por ejemplo, si lanzamos un dado, los eventos de obtener un número par y obtener un número menor que 4 no son disjuntos ya que podemos obtener el número 2, que satisface ambos eventos.

Comparación con la regla de la multiplicación: La regla de la multiplicación es otra regla esencial en probabilidad. Afirma que la probabilidad de que dos eventos independientes ocurran juntos es el producto de sus probabilidades individuales.

La regla de la suma se usa cuando se trata de eventos mutuamente excluyentes, mientras que la regla de la multiplicación se usa para eventos independientes. Ejemplo: Supongamos que tenemos una bolsa con tres bolas rojas y dos bolas azules.

Si seleccionamos al azar una bola de la bolsa, los eventos de obtener una bola roja y obtener una bola azul son disjuntos. Comprender la regla de la suma para eventos disjuntos es crucial en los cálculos de probabilidad. Es una herramienta útil en muchas aplicaciones del mundo real y nos permite estimar la probabilidad de que ocurra cualquiera de dos eventos disjuntos.

Sin embargo, es esencial tener en cuenta que la regla de la suma solo se aplica a eventos disjuntos y no puede usarse cuando se trata de eventos no disjuntos.

La regla de la suma para eventos disjuntos - La regla de la suma para probabilidades analisis de distribuciones de probabilidad. La regla de la suma para eventos no disjuntos es un concepto esencial en la teoría de la probabilidad.

En esta sección, discutiremos cómo calcular la probabilidad de la unión de dos eventos que no son mutuamente excluyentes. Los eventos no separados son aquellos que comparten al menos un resultado común. Estos eventos pueden ocurrir juntos, pero no son mutuamente excluyentes.

La regla de la suma para eventos no disjuntos es una fórmula sencilla que ayuda a calcular la probabilidad de su unión. La regla de la suma para eventos no disjuntos establece que la probabilidad de la unión de dos eventos A y B está dada por:. Esta fórmula se deriva del hecho de que la probabilidad de la unión de dos eventos es la suma de sus probabilidades individuales menos la probabilidad de su intersección.

Es importante señalar que la probabilidad de su intersección se resta solo una vez porque se incluye dos veces cuando sumamos las probabilidades de A y B. Supongamos que tenemos una bolsa con 10 canicas, 5 rojas y 5 azules.

Si elegimos dos canicas al azar, ¿cuál es la probabilidad de que obtengamos al menos una canica roja? Podemos resolver este problema usando la regla de la suma para eventos no disjuntos.

Sea A el evento de elegir una canica roja en el primer sorteo y B sea el evento de elegir una canica roja en el segundo sorteo. Entonces, la probabilidad de obtener al menos una canica roja es:.

Otro ejemplo es al lanzar dos dados, ¿cuál es la probabilidad de obtener una suma de 8 o 9? Podemos resolver este problema encontrando la probabilidad de obtener una suma de 8 y la probabilidad de obtener una suma de 9, y luego sumándolas.

Sea A el evento de obtener una suma de 8 y B sea el evento de obtener una suma de 9. Entonces, la probabilidad de obtener una suma de 8 o 9 es:. La regla de la suma para eventos no disjuntos es diferente de la regla de la suma para eventos mutuamente excluyentes.

En eventos mutuamente excluyentes, la probabilidad de su unión es simplemente la suma de sus probabilidades individuales. Sin embargo, en eventos no disjuntos, es necesario restar la probabilidad de su intersección para evitar una doble contabilización.

La regla de la suma para eventos no disjuntos es un concepto fundamental en la teoría de la probabilidad. Nos ayuda a calcular la probabilidad de la unión de dos eventos que no son mutuamente excluyentes.

La fórmula es fácil de usar y se puede aplicar a muchas situaciones de la vida real. Es importante señalar que es necesario restar la probabilidad de su intersección para evitar un doble conteo. La regla de la suma para eventos no disjuntos - La regla de la suma para probabilidades analisis de distribuciones de probabilidad.

Las distribuciones de probabilidad son una parte fundamental de la estadística. Nos ayudan a comprender la probabilidad de que ocurra un evento y cómo se relaciona con otros eventos. Las distribuciones de probabilidad se pueden utilizar en muchas situaciones diferentes de la vida real, como finanzas, seguros y atención médica.

En esta sección, exploraremos cómo se pueden utilizar las distribuciones de probabilidad en situaciones de la vida real y cómo pueden ayudarnos a tomar decisiones informadas. Finanzas: En finanzas, las distribuciones de probabilidad se utilizan para modelar el comportamiento de los activos y las inversiones.

Por ejemplo, la distribución normal se utiliza comúnmente para modelar los precios de las acciones. Esta distribución supone que los precios de las acciones siguen una curva en forma de campana, con la mayoría de los precios agrupados alrededor de la media y menos precios en los extremos.

Al modelar los precios de las acciones utilizando una distribución normal, los inversores pueden estimar la probabilidad de un cierto rendimiento de su inversión y tomar decisiones informadas sobre la compra o venta de acciones. Seguros: Las distribuciones de probabilidad también se utilizan en seguros para modelar la probabilidad de que ocurran ciertos eventos, como accidentes automovilísticos o desastres naturales.

Las compañías de seguros utilizan estos modelos para calcular primas y pagos. Por ejemplo, una compañía de seguros de automóviles podría utilizar una distribución de Poisson para modelar la cantidad de accidentes que ocurren en un área determinada.

Al comprender la probabilidad de que ocurran accidentes, la empresa puede establecer primas que reflejen con precisión el riesgo de asegurar a un conductor en esa área.

Atención médica: en la atención médica, las distribuciones de probabilidad se pueden utilizar para modelar la probabilidad de que ocurran ciertas condiciones médicas. Por ejemplo, los médicos podrían utilizar una distribución binomial para modelar la probabilidad de que un paciente desarrolle una determinada enfermedad en función de su genética y factores de estilo de vida.

Al comprender la probabilidad de que un paciente desarrolle una determinada afección, los médicos pueden tomar decisiones informadas sobre medidas preventivas y opciones de tratamiento.

Comparar opciones: cuando se trabaja con distribuciones de probabilidad en situaciones de la vida real, es importante comparar diferentes opciones y comprender las compensaciones involucradas.

Por ejemplo, un inversor podría comparar los rendimientos esperados de dos acciones diferentes utilizando sus respectivas distribuciones de probabilidad.

Si bien una acción puede tener un rendimiento esperado más alto, también puede tener una variación más alta, lo que significa que existe un mayor riesgo de perder dinero. Al comprender las compensaciones involucradas, el inversor puede tomar una decisión informada sobre en qué acciones invertir.

Limitaciones: Es importante señalar que las distribuciones de probabilidad tienen limitaciones y supuestos. Por ejemplo, la distribución normal supone que los datos se distribuyen normalmente, lo que puede no ser siempre el caso en situaciones de la vida real.

Además, las distribuciones de probabilidad sólo pueden proporcionar estimaciones y no pueden predecir el resultado exacto de un evento.

Es importante comprender estas limitaciones cuando se trabaja con distribuciones de probabilidad en situaciones de la vida real. Las distribuciones de probabilidad son una herramienta poderosa para comprender la probabilidad de que ocurran eventos en situaciones de la vida real.

Se pueden utilizar en muchas industrias diferentes, incluidas las finanzas, los seguros y la atención médica. Sin embargo, es importante comparar diferentes opciones y comprender las limitaciones y supuestos involucrados. Al hacerlo, podemos tomar decisiones informadas y comprender mejor el mundo que nos rodea.

Trabajar con distribuciones de probabilidad en situaciones de la vida real - La regla de la suma para probabilidades analisis de distribuciones de probabilidad. La probabilidad condicional es una probabilidad que se basa en información adicional disponible. También es una probabilidad que se calcula después de que ya haya ocurrido un determinado evento.

La regla de la suma es una regla de probabilidad que se utiliza para calcular la probabilidad de que dos eventos ocurran al mismo tiempo. En este caso, usaremos la regla de la suma para calcular probabilidades condicionales.

La regla de la suma establece que la probabilidad de que dos eventos ocurran al mismo tiempo es igual a la suma de sus probabilidades individuales menos la probabilidad de que ambos eventos ocurran al mismo tiempo. Esta regla se utiliza para calcular la probabilidad de eventos mutuamente excluyentes.

Para calcular probabilidades condicionales usando la regla de la suma, necesitamos saber la probabilidad de que ocurra un evento dado que ya ha ocurrido otro evento. Por ejemplo, digamos que queremos calcular la probabilidad de que un estudiante apruebe un examen de matemáticas dado que ha estudiado para el examen.

Sabemos que la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen de matemáticas es 0,7 y la probabilidad de que un estudiante estudie para el examen es 0,8.

Podemos usar la regla de la suma para calcular la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen de matemáticas dado que ha estudiado para el examen de la siguiente manera:. Por lo tanto, la probabilidad de que un estudiante apruebe el examen de matemáticas dado que ha estudiado para el examen es 0,7.

La regla de la suma es un método simple y directo para calcular probabilidades condicionales. También es una herramienta útil para predecir eventos futuros. Por ejemplo, podemos usar la regla de la suma para predecir la probabilidad de que un estudiante apruebe un examen de matemáticas dado que ha estudiado para el examen.

Esto puede ayudarnos a tomar decisiones informadas sobre el futuro. La regla de la suma sólo se puede utilizar para eventos mutuamente excluyentes. Si los eventos no son mutuamente excluyentes, entonces no podemos usar la regla de la suma para calcular la probabilidad de que ambos eventos ocurran al mismo tiempo.

Además, la regla de la suma supone que los eventos son independientes. Si los eventos son dependientes, entonces la regla de la suma puede no ser exacta. La regla de la suma es una herramienta útil para calcular probabilidades condicionales.

Es simple y directo y puede usarse para predecir eventos futuros. Sin embargo, sólo se puede utilizar para eventos mutuamente excluyentes y se supone que los eventos son independientes.

Por lo tanto, es importante considerar estos factores al utilizar la regla de la suma para calcular probabilidades condicionales. La regla de la suma de probabilidades es un concepto fundamental en la teoría de la probabilidad que se utiliza para determinar la probabilidad de que ocurra un evento u otro.

La regla establece que la probabilidad de que ocurra cualquiera de dos eventos mutuamente excluyentes es la suma de sus probabilidades individuales. Si bien esta regla es muy útil para resolver muchos problemas de probabilidad, también tiene sus limitaciones y desafíos.

En esta sección, discutiremos algunas de las limitaciones y desafíos de la Regla de la Suma. Eventos no mutuamente excluyentes: La regla de la suma solo se aplica a eventos mutuamente excluyentes, lo que significa que la ocurrencia de un evento excluye la ocurrencia del otro.

Sin embargo, en muchas situaciones de la vida real, los eventos no son mutuamente excluyentes y la ocurrencia de un evento no impide que ocurra el otro. En tales casos, no se puede utilizar la regla de la suma y se deben emplear conceptos de probabilidad más avanzados, como la probabilidad condicional o la regla de la multiplicación.

Por ejemplo, considere la probabilidad de sacar una carta roja o una figura de una baraja de cartas estándar. Estos eventos no son mutuamente excluyentes ya que hay 6 cartas con figuras que también son rojas, y la probabilidad de sacar una carta con figuras rojas no es simplemente la suma de la probabilidad de sacar una carta roja y la probabilidad de sacar una carta con figuras.

Eventos superpuestos: a veces, los eventos pueden superponerse y la regla de suma no se puede utilizar directamente. En tales casos, la fórmula de la Regla de Adición debe modificarse para tener en cuenta la superposición.

Por ejemplo, considere la probabilidad de sacar una pica o una figura de una baraja de cartas estándar. Estos eventos se superponen ya que hay 3 figuras que también son espadas. Para calcular la probabilidad correctamente, debemos restar la probabilidad de sacar una figura que también sea una pica.

Eventos dependientes: La regla de la suma supone que los eventos son independientes, lo que significa que la ocurrencia de un evento no afecta la probabilidad del otro.

Sin embargo, en muchas situaciones, los eventos son dependientes y la probabilidad de un evento afecta la probabilidad del otro. En tales casos, no se puede utilizar la regla de la suma y se deben emplear conceptos de probabilidad más avanzados, como la probabilidad condicional o el teorema de Bayes.

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.

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Mostrar vista previa Mostrar opciones de formato Publicar respuesta. Luciano Davila Publicado hace hace 8 meses. pueden votar por mi necesito el logro pls. FERNANDO QUIROZ.

Publicado hace hace un año. Galvez Pongo johana. por que a veces hay ejercicio y otras veces solo lees deberia siempre haber ejercicio en todo. Joaquin Laos. Publicado hace hace 5 años.

La verdad es que se comprende que alla algun error. Comentar Botón que navega a la página de registro.

La suma de las probabilidades de todos los resultados posibles debe ser igual a 1. La media o el valor esperado de una distribución de Cálculo de probabilidades y análisis combinatorio - Descargar como PDF o ver en línea de forma gratuita. Ejemplos Calcula la probabilidad Probabilidad es el cálculo matemático que establece todas las posibilidades que existen de que ocurra un fenómeno en determinadas circunstancias de azar: Análisis de probabilidades clave
















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