Tema 7.
La probabilidad, bajo un enfoque personalísimo, mide la confianza que el individuo tiene sobre la certeza de una posición determinada.
- Aparece reflejada en porcentajes o en número entre el 0 y el 1.
- Existen dos enfoques diferentes...
Centrándonos en la probabilidad clásica y frecuencia relativa, estas serían sus definiciones:
PROBABILIDAD “A PRIORI”
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PROBABILIDAD “A PRIORI”
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| Si un evento puede ocurrir de N formas, las cuales se excluyen mutuamente y son igualmente probables, y si m de esos eventos poseen una característica E, la probabilidad de ocurrencia es Ees igual a m/N | Si un suceso es repetido un GRAN número develes, y si algún evento resultante, con la característica E, ocurre m veces, la frecuencia relativa de la ocurrencia de E, m/n, es aproximadamente igual a la probabilidad de ocurrencia de E |
| P(E)= m/N | P(E) = m/n |
Seguidamente, centrándonos en los eventos, estos quedarán explicados mediante el siguiente enlace de Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=-FkjYQcdI84 . De este mismo, sólo serán necesarios los sucesos dependientes, independientes, compatibles e incompatibles.
La intersección de sucesos, es...
La teoría de la probabilidad afirma que...
- Las probabilidades de un evento o suceso siempre oscilan entre 0-1
- La probabilidad de que un evento o suceso sea seguro es igual a 1
- La probabilidad de un suceso o evento imposible es igual a 0
- La unión de A y B es: P(AUB) = P(B) - P(AПB)
- La probabilidad de un suceso contrario o del complemento es igual a 1 menos la probabilidad del suceso en sí: P(A') = 1 - P(A)
--> EJEMPLO DE PROBABILIDAD CONDICIONADA...
- Teorema de Bayes ... https://www.youtube.com/watch?v=Fi6G48j0IZ4
La distribución binominal, es un modelo matemático de distribución teórica de variables discretas. Se realiza cuando...
- Se producen situaciones en las que sólo existen dos posibilidades
- El resultado obtenido en cada prueba es independiente de los resultados obtenidos anteriormente
- La probabilidad del suceso A es constante
- El experimento consta de n pruebas
La distribución de Poisson...
Los valores en una distribución normal, serían...
– ± 1S = 68,26% de las observaciones
– ± 2S = 95,45% de las observaciones
– ± 1,95S = 95% de las observaciones
– ± 3S = 99,73% de las observaciones
– ± 2,58S = 99% de las observaciones
La tipificación de los valores, se puede realizar si se sigue una distribución normal y tiene más de 100 unidades.
--> EJEMPLO TIPIFICACIÓN...
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