PROBABILIDADES

1. PROBABILIDADES Yolanda y Alberto están jugando con un dado cuyas caras están numeradas del 1 al 6. Pero Alberto es muy tramposo y ha cambiado el dado por otro que tiene en todas las caras el 6. Cuando lance Yolanda su dado, ¿podremos predecir qué número saldrá?. Cuando lance Alberto su dado, ¿podremos predecir qué número saldrá?.

2. El experimento de Yolanda es de azar, puesto que no podemos predecir su resultado. El experimento de Alberto no es de azar, puesto que podemos predecir su resultado. Un experimento es de AZAR si no se puede predecir su resultado. Se llaman EXPERIMENTOS ALEATORIOS los que dan lugar a experimentos de azar.

3. Ejemplos de Experimentos Aleatorios E1 : Se lanza un dado dos veces y se anota el número que sale en la cara superior en ambos lanzamientos. E2: Se analizan muestras de tumores , en un laboratorio, para ver si son benignos o malignos. E3: Se cuenta el número de lápices defectuosos fabricados diariamente. E4: Se mide la resistencia eléctrica de un alambre de cobre.

4. Al conjunto de todos los resultados que pueden obtenerse al realizar un experimento aleatorio se le llama ESPACIO MUESTRAL y se denota por S.

5. * Al lanzar una moneda ¿qué es más probable obtener? * Al lanzar un dado ¿ es más probable obtener un 2 ó 6? *Si en una caja hay cuatro fichas rojas y cuatro azules ¿es más probable sacar una ficha roja o una ficha azul? Si dos resultados de un experimento aleatorio tienen la misma probabilidad de ocurrir se dice que son equiprobables.

6. Cada subconjunto del espacio muestral se llama SUCESO O EVENTO y se denota por la letra E

7. SUCESO ELEMENTAL Es un suceso que tiene un solo elemento Ejemplo: al lanzar un dado sale un seis A={6} SUCESO IMPOSIBLE Es un suceso que no puede ocurrir EJEMPLO: al sacar una carta de un naipe español sale un 10 de diamante.

8. SUCESO SEGURO Es aquel suceso que puede ocurrir con toda seguridad. EJEMPLO : De una caja que tiene sólo fichas verdes se extrae una ficha verde. SUCESOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES Los sucesos A y B son mutuamente excluyentes si:

9. De un naipe español A :”se sacan copas” B:”se sacan oros” A y B son SUCESOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES Esto significa que : si ocurre A, no puede ocurrir B y si ocurre B no puede ocurrir A

10. Definición Clásica de Probabilidad La probabilidad de que ocurra un suceso A, asociado a un espacio muestral S, esta dado por: O bien:

11. Observaciones sobre esta definición: 1º Es válida solo para espacios muestrales finitos. 2º Es válida solo para el supuesto de equiprobabilidad. 3º Esta definición se cumple cuando el experimento se realiza un gran número de veces.

12. El naturalista francés Buffon lanzó una moneda 4.040 veces. Resultando 2.048 caras, una razón de 2.048/4.040 = 0,5069 El matemático inglés John Kerrich, mientras fue prisionero de los alemanes durante la Segunda Guerra Mundial, lanzó una moneda 10.000 veces. Resultando 5.067 caras, una razón de 0,5067 Alrededor de 1900, el estadístico inglés Karl Pearson en un acto sin precedentes lanzó una moneda 24.000 veces. Resultando 12.012 caras, una razón de 0,05005

13. Propiedades de las probabilidades 1.-

14. Obtención de fórmula de permutaciones. Para hacer esto, partiremos de un ejemplo. ¿Cuántas maneras hay de asignar los cuatro primeros lugares de un concurso de creatividad que se verifica en las instalaciones de nuestro instituto, si hay 14 participantes? Solución: Haciendo uso del principio multiplicativo, 14×13×12×11 = 24,024 maneras de asignar los primeros tres lugares del concurso Esta solución se debe, a que al momento de asignar el primer lugar tenemos a 14 posibles candidatos, una vez asignado ese lugar nos quedan 13 posibles candidatos para el segundo lugar, luego tendríamos 12 candidatos posibles para el tercer lugar y por último tendríamos 11 candidatos posibles para el cuarto lugar. Luego si n es el total de participantes en el concurso y r es el número de participantes que van a ser premiados, y partiendo de la expresión anterior, entonces. 14×13×12×11= n x (n - 1) x (n - 2) x ………. x (n – r + 1) si la expresión anterior es multiplicada por (n – r)! / (n – r)!, entonces = n x (n –1 ) x (n – 2) x ……… x (n – r + 1) (n – r)! / (n – r)! = n!/ (n – r)!

15. COMBINACIONES. Como ya se mencionó anteriormente, una combinación, es un arreglo de elementos en donde no nos interesa el lugar o posición que ocupan los mismos dentro del arreglo. En una combinación nos interesa formar grupos y el contenido de los mismos. La fórmula para determinar el número de combinaciones es: nCr = Combinaciones de r objetos tomados de entre n objetos Donde se observa que, La expresión anterior nos explica como las combinaciones de r objetos tomados de entre n objetos pueden ser obtenidas a partir de las permutaciones de r objetos tomados de entre n objetos, esto se debe a que como en las combinaciones no nos importa el orden de los objetos, entonces si tenemos las permutaciones de esos objetos al dividirlas entre r!, les estamos quitando el orden y por tanto transformándolas en combinaciones, de otra forma, también si deseamos calcular permutaciones y tenemos las combinaciones, simplemente con multiplicar estas por el r! obtendremos las permutaciones requeridas. nPr = nCr r!

16. Si se cuenta con 14 alumnos que desean colaborar en una campaña pro limpieza del Salón, cuantos grupos de limpieza podrán formarse si se desea que consten de 5 alumnos cada uno de ellos, b. si entre los 14 alumnos hay 8 mujeres, ¿cuantos de los grupos de limpieza tendrán a 3 mujeres?, c.¿cuántos de los grupos de limpieza contarán con 4 hombres por lo menos? • VER SOLUCION EN FORMATO WORD._ DOCUMENTO SIGUIENTE.

17. LA PROBABILIDAD DE UN SUCESO SEGURO ES UNO LA PROBABILIDAD DE UN SUCESO IMPOSIBLE ES CERO

18. 2.- P (A) + P(AC) =1 Ejemplo: La probabilidad de tener a un alumno de sexo femenino en la sala de clases es 0,55, por lo tanto la probabilidad de que no sea de sexo femenino es 0,45. P(M) + P(MC)= 1

19. 3.- Si A y B son sucesos cualesquiera asociados a un espacio muestral S. La probabilidad de que ocurra el suceso A o el suceso B está dado por:

20. Ejemplo: En una agencia bancaria hay dos sistemas de alarma A y B. El sistema A funciona en 7 de cada 10 atracos, B funciona en 8 de cada 10 y los dos a la vez lo hacen 6 de cada 10 atracos. ¿Cuál es la probabilidad de que en caso de atraco funcione al menos una de estas alarmas? Solución: Se definen los sucesos A:”El sistema A funciona” B:”El sistema B funciona”

21. SI USTED DESEA SABER MAS…..

22. Consideremos el siguiente ejemplo: 80 buenos 100 artículos 20 defectuosos Se definen los sucesos: A: El primer artículo esta defectuoso B: El segundo artículo esta bueno Calculemos la probabilidad de que ocurran los sucesos Ay B. Primero considerando que el muestreo se realiza con reposición y luego que se hace sin reposición.

23. Definición de Probabilidad Condicional Sean A y B dos sucesos asociados a un espacio muestral, la probabilidad de que ocurra el suceso A si ocurrió el suceso B, esta dado por:

24. y la probabilidad de que ocurra el suceso B si ocurre el suceso A, esta dado por: EJEMPLO: En una ciudad el 31% de los habitantes tiene un perro como mascota, el 54% tiene un gato y el 12% tiene gato y perro. Se toma al azar a un habitante de esta ciudad , el cual tiene un gato. ¿Cuál es la probabilidad de que tenga un perro?.

25. La consecuencia más importante de la definición de probabilidad condicional es: Conocido como TEOREMA DE MULTIPLICACION de probabilidades Si se tienen k sucesos asociados a un espacio muestral (A1, A2, A3,.....Ak). La probabilidad de que ocurran los K sucesos a la vez, esta dado por:

26. EJEMPLO: Se tienen 14 fichas rojas, 6 blancas, 3 azules. Se definen los siguientes sucesos: A: La primera ficha es roja. B: La segunda ficha es azul. C: La tercera ficha es roja. D: La cuarta ficha es blanca. E: La quinta ficha es roja. Se efectúa muestreo sin reposición . Calcular la probabilidad de que ocurran los sucesos A, B, C, D y E, a la vez.

27. SUCESOS INDEPENDIENTES Si A y B son dos sucesos asociados a un espacio muestral , estos sucesos son independientes si: • P (A/B) = P(A) • P(B/A)= P(B) • P(A ∩ B) = P(A) * P(B)

28. Si se tienen k sucesos independientes asociados a un espacio muestral (A1, A2, A3,.....Ak). La probabilidad de que ocurran los K sucesos a la vez, esta dado por: En el ejemplo de las fichas, calcular la probabilidad de que ocurran los sucesos A, B, C, D Y E , si el muestreo se realiza con reposición.

29. PARTICION DE UN ESPACIO MUESTRAL Los sucesos B1, B2, B3, .....Bk , son una partición del espacio muestral si: i) P (Bi ∩ Bj) = 0 ii) iii) P(Bi) = 0

30. Ejemplo: • Las ampolletas son fabricadas por A, B y C. • A fabrica el 35% de las ampolletas, B el 20% y C el 45%. Se sabe que el 5%, 3% y 2% de las ampolletas son defectuosas en las fabricas A, B y C, respectivamente. • Se colocan todas las ampolletas juntas y se escoge una al azar. ¿Cuál es la probabilidad de que la ampolleta esté defectuosa?. • b) Se almacenan todas las ampolletas juntas , de tal manera que no es posible distinguir la fábrica de la cual provienen. Se toma una ampolleta al azar, que esta defectuosa. ¿Cuál es la probabilidad de que provenga de la fabrica B?.