PROBABILIDAD CONDICIONAL
En este apartado vamos a iniciar el estudio
de tres teoremas muy importantes en el desarrollo del conocimiento y aplicación
de la teoría de la probabilidad. Ellos vas a ser; Probabilidad Condicional, el
Teorema de Probabilidad Total y el Teorema de Bayes para finalmente estudia el Teorema del Producto:
Probabilidad Condicional
Suponga que se tiene una caja contentiva de
30 bombillos provenientes de una línea de producción de los cuales se sabe que
5 son defectuosos. Si se toman tres de estos bombillos, sin reemplazamiento, ¿cuál
va a ser la probabilidad de que los tres resulten defectuosos? Para el primer
bombillo observado el cálculo es directo 5 defectuosos entre el total de 30
resulta 5/30 = 0,1667
Cuando se extrae el segundo la probabilidad
de éste se encuentra Condicionada a
lo que ocurrió en la primera extracción, entonces la pregunta sería, ¿Cuál es
la probabilidad de que el segundo resulte defectuoso, sabiendo que el primero
lo fue? Entonces la respuesta es 4 defectuosos que quedan en la caja entre 29
en total, debido a que ya se hizo una extracción y resultó defectuoso. Así, la
probabilidad pedida es 4/29 = 0,1379
De igual forma para la tercera observación sería
calcular la probabilidad de que el tercero sea defectuoso sabiendo que se
observaron dos defectuosos previamente igual a 3 entre 28. Así, 3/28 = 0,1071
Finalmente la probabilidad de tres
defectuosos vendría a ser el producto de los tres resultados. 0,1667 x 0,1379 x
0,1071 = 0,0025. Este resultado final lo estudiaremos más adelante al exponer
el Teorema del Producto. Lo importante aquí es que existe una forma de cálculo
de probabilidad cuando la ocurrencia de un suceso se ve afectada por lo que
haya sucedido en los ensayos previos, o en el conocimiento de ciertas
condiciones que afectan su ocurrencia.
Definición de Probabilidad Condicional
Formalizando la definición se tiene; Si se
tienen dos sucesos o eventos A y B se entenderá por probabilidad del suceso A,
dado el suceso B, y se denota por P[A/B] a la probabilidad de que ocurra A bajo
la suposición de que B ya ocurrió. En otras palabras, P[A/B] representa la
reevaluación que se hace de la probabilidad de A bajo la información adicional
de que B ocurrió.
Y se denota por la fórmula siguiente:
Análogamente
Veamos un ejemplo de Probabilidad Condicional para reforzar el concepto:
Al realizar la evaluación psicológica a 50
aspirantes a ingresar a una prestigiosa empresa se constató que 5 de las
aspirantes del sexo femenino no resultaron aptas y 7 de los 20 hombres fueron rechazados.
Cuál es la probabilidad de una persona del grupo haya sido aceptada si se sabe
que es del sexo femenino.
Con los que se tiene se armará una tabla de
doble entrada de la siguiente manera:
Sexo / Resultados
|
Femenino
|
Masculino
|
Total Resultados
|
Aceptados
|
25
|
13
|
38
|
No Aceptados
|
5
|
7
|
12
|
Total por Sexos
|
30
|
20
|
50
|
De las fórmulas de probabilidad condicional
se tiene que:
Veamos otro ejemplo de probabilidad condicional
Por un estudio realizado en la Universidad
se determinó que 50% tiene clases en la mañana, 30% tiene clases en la noche y
20% tiene clases en la mañana y en la noche. Calcule la probabilidad de que:
b. Tiene clases en la mañana dado
que tiene clases en la noche
Solución:
Solución:
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REFERENCIA BIBLIOGRÁFICAS
Y DOCUMENTALES
Canavos, George
(1988) Probabilidad y Estadística; Aplicaciones y métodos. México. Mc Graw-Hill
Interamericana de México
Chao, Lincoln
(1999) Estadística para las Ciencias Administrativas. Tercera Edición. México.
Mc Graw-Hill.
Feller, William
(1975) Introducción a la Teoría de Probabilidad y sus Aplicaciones. Volumen I.
México. Editorial Limusa
Lipschutz, S. y
Schiller, J. (1980) Introducción a la Probabilidad y Estadística. México Mc
Graw-Hill
Meyer, Paul
(1973) Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas. EE UU Fondo Educativa
Interamericano, S. A.
Murray, Spiegel
(1976) Probabilidad y Estadística. México. Mc Graw-Hill Interamericana de
México
Parzen, Emanuel
(1979) Teoría Moderna de Probabilidad y sus Aplicaciones. Tercera Reimpresión.
México. Editorial Limusa
Ríus, F., y
otros (s/f) Bioestadística: métodos y aplicaciones. Universidad de Málaga.
España. [Libro en línea] disponible en: http://www.bioestadistica.uma.es/libro/
[Consulta: 2014, mayo 16]
Walpole, R.,
Myers, R. y Myers Sh. (1999) Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Sexta
Edición. México. Prentice Hall Hispanoamericana, S. A.
Buenos dias, necesito asesoria sobre teorema de Bayer, para darle solución a un ejercicio.
ResponderBorrarBuenas tardes, puede comunicarse conmigo al número Whatsapp +584124392585 o a los correos asesoriatesis60@gmail.com o jpleal@yahoo.com
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