Cuadro comparativo Probabilidad Clásica
Enviado por adwadd • 13 de Junio de 2023 • Trabajo • 1.551 Palabras (7 Páginas) • 74 Visitas
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[pic 20] | Definición | Fórmula | Características |
Probabilidad Clásica | Es una medida estadística que indica la probabilidad de que suceda un evento. La probabilidad clásica es igual al número de casos favorables de dicho evento dividido entre el número total de casos posibles. | [pic 21] [pic 22] |
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Probabilidad Empírica | La probabilidad de que un evento ocurra representa una fracción de los eventos similares que sucedieron en el pasado. Es decir, la probabilidad empírica se calcula a partir de los resultados de un experimento y nos dice la probabilidad de ocurrencia de un evento. | [pic 23] |
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Probabilidad Subjetiva | Si se cuenta con poca o ninguna experiencia o información con la cual sustentar la probabilidad, es posible aproximarla en forma subjetiva. En esencia, esto significa que un individuo evalúa las opiniones e información disponibles y luego calcula o asigna la probabilidad. Esta probabilidad se denomina adecuadamente probabilidad subjetiva. [pic 24] | [pic 25] |
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[pic 26] Reglas de la Adición | Regla especial de la adición. Establece que si dos eventos A y B son mutuamente excluyentes la probabilidad de que uno u otro ocurra es igual a la suma de sus probabilidades. | P(A o B) = P(A) + P(B) |
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Regla general de la adición. Cuando los resultados de un experimento pueden no ser mutuamente excluyentes, es decir, que dos eventos ocurren al mismo tiempo (probabilidad conjunta). | P(A o B) =P(A) +P(B) -P(A y B) |
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Reglas de la Multiplicación.[pic 27] | Regla especial de la multiplicación La regla especial de la multiplicación requiere que dos eventos, A y B, sean independientes, y lo son si el hecho de que uno ocurra no altera la probabilidad de que el otro suceda | P(A y B) = P(A)P(B) |
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La regla general de la multiplicación sirve para determinar la probabilidad conjunta de dos eventos cuando éstos no son independientes. Por ejemplo, cuando el evento B ocurre des pues del evento A, y A influye en la probabilidad de que el evento B suceda, entonces A y B no son independientes | P(A y B) = P(A)P(B|A) |
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Teorema de Bayes. | Es utilizado para calcular la probabilidad del suceso, teniendo información de antemano. Se puede calcular la probabilidad de un suceso A, sabiendo que ese cumple cierta característica que condiciona su probabilidad. Este teorema es muy útil ya que se aplica de una manera correcta que se pueda conocer la probabilidad de que un suceso A pase, teniendo presente lo ocurrido durante el evento B. | P(Ai/B)=[pic 28] | [pic 29] = Evento[pic 30] P= Probabilidad a Priori[pic 31] P= Probabilidad Condicional[pic 32] P= Probabilidad Conjunta[pic 33] P= Probabilidad a Posteriori[pic 34] |
Permutaciones y Combinaciones | Permutación: Se aplica para determinar el número posible de disposiciones cuando solo hay un grupo de objetos de un grupo, sin repeticiones. Por ejemplo, existen seis maneras de ordenar las letras abc sin repetir una letra. | [pic 35] | [pic 36] n= Representa el total de objetos r= Representa el total de Objetos Seleccionados. |
La notación factorial se puede eliminar cuando los mismos números aparecen tanto en el numerador como en el denominador, como se muestra a continuación: [pic 37] Por definición, cero factorial, que se escribe 0!, es 1. Es decir que 0! =1. | |||
Combinaciones: Si el orden de los objetos seleccionados no es importante, cualquier selección se denomina combinación, esta técnica permite calcular el número de arreglos que pueden realizarse con todos o con una parte de los elementos de un solo conjunto. | [pic 38] | [pic 39] n= Es la cantidad de Elementos de un Conjunto r= Es la cantidad de Elementos que se combinarán del Conjunto; donde “r” no puede ser mayor que “n”, de lo contrario entonces no se podrá resolver la combinación |
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