TEMA 7

TEORIA DE LA PROBABILIDAD 

La probabilidad es una medida de la certidumbre asociada a un suceso o evento futuro y suele expresarse como un número entre 0 y 1 (o entre 0 % y 100 %).

Ø  Probabilidad objetiva: Se basa en datos empíricos, encontramos dos tipos:

·      A  priori: Implica una determinación de los valores probabilísticos antes de observar los hechos. 

Ejemplo: no hay que lanzar el dado para saber la probabilidad “a priori” de que salga el 6 es de 1/6=0,16. 

·     A posteriori:Se calculan las probabilidades después de observar los resultados.

Ø  Probabilidad subjetiva:Mide la confianza que el individuo tiene sobre la certeza de una proposición determinada. 

PROPIEDADES DE LAS PROBABILIDAD

Ø P(A U B) Cuando dos sucesos (A y B), se excluyen mutuamente.

P (A U B) = P(A) + P(B)

Ø P (A U B) Cuando dos sucesos (A y B) no se excluyen mutuamente. 

P (A U B) = P(A) + P(B) – P(A ⋂ B)

Ø P(A ⋂B) Cuando A Y B son eventos independientes (la ocurrencia de uno no influye en la del otro)

P(A ⋂B)= P(A) ✕ P(B)

TEOREMA DE BAYES

Expresa la probabilidad condicional de un evento aleatorio A dado B en términos de la distribución de probabilidad condicional del evento B dado A y la distribución de probabilidad marginal de sólo A. 

En términos más generales el teorema de Bayes que vincula la probabilidad de A dado B con la probabilidad de B dado A. 

Por ejemplo, sabiendo la probabilidad de tener un dolor de cabeza dado que se tiene gripe, se podría saber (si se tiene algún dato más), la probabilidad de tener gripe si se tiene un dolor de cabeza. 

DISTRIBUCIONES NORMALES

TIPIFICACION DE VALORES EN UNA NORMAL 

Extrapolando aparecen los principios básicos de las distribuciones normales y podemos tipificar valores de una normal: 

-      ± 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 

UN TEMA NUEVO ACABADO!! 😎😎