
Múltiples Eventos
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Cuando existen múltiples eventos existe distintas probabilidades de ocurrencia de combinaciones de estos en la medida que estos sean o no excluyentes. Por otro lado existen situaciones en que los eventos condicionan otros eventos y que son claves para estudiar desarrollos cuando lo que corra en el futuro depende de lo que ocurrió hoy.
ID:(430, 0)

Caso múltiples eventos
Definición 
La pregunta es la probabilidad que existe que se de una combinación de eventos
Para ello se debe entender que interrelación, si es que, existe entre ambos eventos y según ello poder estimar la probabilidad
ID:(461, 0)

Eventos independientes
Imagen 
Si los eventos son independientes, el hecho que ocurra uno no afecta a que ocurra el otro.
Un ejemplo serian los eventos
son independientes ya que el tiempo no se relaciona con el día de la semana que sea.
ID:(165, 0)

Eventos NO mutuamente excluyentes
Cita 
Si los eventos NO son mutuamente excluyentes pueden existir eventos que pertenecen tanto a
Esto lleva a que la probabilidad ya no se puede calcular como la suma de las probabilidades ya que la zona de intersección se estaría sumando en forma doble.
ID:(166, 0)

Eventos secuenciales
Ecuación 
Los eventos pueden ocurrir en secuencia con lo que tiene sentido preguntar la probabilidad de que ocurra
Para definir dicho tipo de probabilidades se emplea la nomenclatura
ID:(496, 0)

Múltiples Eventos
Descripción 
Cuando existen múltiples eventos existe distintas probabilidades de ocurrencia de combinaciones de estos en la medida que estos sean o no excluyentes. Por otro lado existen situaciones en que los eventos condicionan otros eventos y que son claves para estudiar desarrollos cuando lo que corra en el futuro depende de lo que ocurrió hoy.

Variables

Cálculos




Cálculos







Ecuaciones

Ejemplos
La pregunta es la probabilidad que existe que se de una combinaci n de eventos
Para ello se debe entender que interrelaci n, si es que, existe entre ambos eventos y seg n ello poder estimar la probabilidad
(ID 461)
Si los eventos son independientes, el hecho que ocurra uno no afecta a que ocurra el otro.
Un ejemplo serian los eventos
son independientes ya que el tiempo no se relaciona con el d a de la semana que sea.
(ID 165)
La probabilidad de que ocurran dos eventos independientes del tipo
P(A \cap B)=P(A) P(B) |
A modo de ejemplo si la probabilidad de que este asoleado es igual a
(ID 3285)
En el caso de que los eventos sean mutuamente excluyentes se tiene que si ocurre
En este caso la probabilidad de que ocurran ambos en forma simultanea es nula. Por ello
A \cap B = \emptyset |
La probabilidad de que ocurra
(ID 462)
Cuando los eventos
P(A \cup B)=P(A)+P(B) |
La suma nunca supera la unidad ya que ambos conjuntos no interceptan y en la suma no pueden ser mayor que todos los casos posibles.
(ID 3189)
Representaci n de eventos mutuamente excluyentes
(ID 1666)
Si los eventos NO son mutuamente excluyentes pueden existir eventos que pertenecen tanto a
Esto lleva a que la probabilidad ya no se puede calcular como la suma de las probabilidades ya que la zona de intersecci n se estar a sumando en forma doble.
(ID 166)
Representaci n de eventos Independientes
(ID 1829)
Si los eventos NO son mutuamente excluyentes, los conjuntos pueden tener puntos en com n o sea su intersecci n NO es vac a
A \cap B \neq \emptyset |
Si se desea calcular la probabilidad de que ocurra
(ID 463)
Cuando los eventos
P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A \cap B) |
La suma nunca supera la unidad ya que ambos conjuntos no interceptan y en la suma no pueden ser mayor que todos los casos posibles.
(ID 3286)
Los eventos pueden ocurrir en secuencia con lo que tiene sentido preguntar la probabilidad de que ocurra
Para definir dicho tipo de probabilidades se emplea la nomenclatura
(ID 496)
Cuando se ha dado el evento
P(A \mid B)=\displaystyle\frac{P(A \cap B)}{P(B)} |
La suma nunca supera la unidad ya que ambos conjuntos no interceptan y en la suma no pueden ser mayor que todos los casos posibles.
(ID 3340)
Representaci n de eventos condicionales
(ID 1841)
ID:(430, 0)