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Múltiples Eventos

Storyboard

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.

>Modelo

ID:(430, 0)



Caso múltiples eventos

Definición

La pregunta es la probabilidad que existe que se de una combinación de eventos A y B.

Para ello se debe entender que interrelación, si es que, existe entre ambos eventos y según ello poder estimar la probabilidad P(A,B).

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

A=\lbrace\mbox{dia asoleado}\rbrace

B=\lbrace\mbox{dia domingo}\rbrace

son independientes ya que el tiempo no se relaciona con el día de la semana que sea.

ID:(165, 0)



Conjuntos sin elementos comunes

Nota

Representación de eventos mutuamente excluyentes

ID:(1666, 0)



Eventos NO mutuamente excluyentes

Cita

Si los eventos NO son mutuamente excluyentes pueden existir eventos que pertenecen tanto a A como a B.

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)



Conjuntos con intersección

Ejercicio

Representación de eventos Independientes

ID:(1829, 0)



Eventos secuenciales

Ecuación

Los eventos pueden ocurrir en secuencia con lo que tiene sentido preguntar la probabilidad de que ocurra B si anteriormente ha ocurrido el evento A.

Para definir dicho tipo de probabilidades se emplea la nomenclatura P(A \mid B).

ID:(496, 0)



Deducción de conjunto condicional

Script

Representación de eventos condicionales

ID:(1841, 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

Símbolo
Texto
Variable
Valor
Unidades
Calcule
Valor MKS
Unidades MKS
P(A)
PA
Probabilidad de un Evento del Tipo A
P(B)
P_B
Probabilidad de un Evento del Tipo B
P(A\mid B)
PAiB
Probabilidad que se de A si se dio B
P(A\cup B)
PAuB
Probabilidad que se den A O B
P(A\cap B)
P_AoB
Probabilidad que se den A O B
-
P(A\cap B)
P_AaB
Probabilidad que se den A Y B

Cálculos


Primero, seleccione la ecuación:   a ,  luego, seleccione la variable:   a 
A cap B = empty A cap B = phi P(A cup B)=P(A)+P(B)P(A cap B)=P(A)P(B)P(A cup B)=P(A)+P(B)-P(A cap B)P(A mid B)=P(A cap B)/P(B)PAP_BPAiBPAuBP_AoBP_AaB

Símbolo
Ecuación
Resuelto
Traducido

Cálculos

Símbolo
Ecuación
Resuelto
Traducido

 Variable   Dado   Calcule   Objetivo :   Ecuación   A utilizar
A cap B = empty A cap B = phi P(A cup B)=P(A)+P(B)P(A cap B)=P(A)P(B)P(A cup B)=P(A)+P(B)-P(A cap B)P(A mid B)=P(A cap B)/P(B)PAP_BPAiBPAuBP_AoBP_AaB



Ecuaciones


Ejemplos

La pregunta es la probabilidad que existe que se de una combinaci n de eventos A y B.

Para ello se debe entender que interrelaci n, si es que, existe entre ambos eventos y seg n ello poder estimar la probabilidad P(A,B).

(ID 461)

Si los eventos son independientes, el hecho que ocurra uno no afecta a que ocurra el otro.

Un ejemplo serian los eventos

A=\lbrace\mbox{dia asoleado}\rbrace

B=\lbrace\mbox{dia domingo}\rbrace

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 A y B es igual a la multiplicaci n de las probabilidades respectivas P(A) y P(B):

P(A \cap B)=P(A) P(B)

A modo de ejemplo si la probabilidad de que este asoleado es igual a P(asoleado)=0.6 y siendo la probabilidad de que sea domingo es P(domingo)=1/7=0.143 se tiene que la probabilidad de que sea un domingo asoleado es

P(asoleado)P(domingo)=0.6\cdot 0.143=0.086

(ID 3285)

En el caso de que los eventos sean mutuamente excluyentes se tiene que si ocurre A no ocurre B y si ocurre B no ocurre A.

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 A o B corresponde a que cada desenlace que arroja uno o el otro cuenta. Esto corresponde a la uni n de ambos eventos A \cup B y se calcula sumando ambas probabilidades.

(ID 462)

Cuando los eventos A y B son mutuamente excluyente se puede determinar la probabilidad de que ocurra uno o el otro. La probabilidad se calcula como la suma de las probabilidades P(A) que ocurra A y P(B) que ocurra B:

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 A como a B.

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 A o B como la suma se tendr el problema que la zona de la intersecci n se contara en forma doble. Por ello es necesario restar una vez el rea de la intersecci n de modo de tener el total de eventos en forma nica.

(ID 463)

Cuando los eventos A y B NO son mutuamente excluyente la probabilidad se calcula como la suma de las probabilidades P(A) que ocurra A y P(B) que ocurra B, existiendo el problema que el conjunto A \cap B en que pueden coincidir, se estar a sumando dos veces. Por ello la probabilidad es la suma menos la probabilidad de que coincidan:

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 B si anteriormente ha ocurrido el evento A.

Para definir dicho tipo de probabilidades se emplea la nomenclatura P(A \mid B).

(ID 496)

Cuando se ha dado el evento B, la probabilidad de que se de A ser

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)