SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 18
Probabilidades
1. Probabilidades El concepto de probabilidad se encuentra con frecuencia en la comunicación entre las personas. Por ejemplo: 1)   El paciente tiene un 50% de probabilidad de sobrevivir a una operación determinada. 2)   Los alumnos de Cpech tienen un 95% de probabilidades  de  ingresar a la universidad. En los ejemplos, se da la “medida” de la ocurrencia de un evento que es incierto (sobrevivir a la operación, o ingresar a la universidad), y ésta se expresa mediante un número entre 0 y 1, o en porcentaje. 1.1 Definición
Intuitivamente podemos observar que cuanto más probable es que ocurra el evento, su medida de ocurrencia estará más próximo a “1” o al 100%, y cuando menos probable, más se aproximará a “0”.  De aquí se deduce que un hecho o evento que  NO  puede ocurrir tendrá probabilidad  cero  y uno cuya probabilidad es segura tendrá probabilidad  uno . Luego, si  A  representa un evento o suceso, se cumple que: 0    P(A)    1
Es el conjunto formado por todos los resultados posibles de un experimento. Ejemplo: En el lanzamiento de monedas, la cantidad de resultados posibles se determina por el principio multiplicativo:  1  moneda 2  monedas 3  monedas n  monedas 2  posibilidades 2 ·2 = 4  posibilidades 2 ·2·2 = 8  posibilidades 2 ·2·2·2···2= 2 n  posibilidades Si un conjunto “A” tiene “m” elementos y un conjunto “B” tiene “n” elementos, entonces existen m·n elementos. 1.2 Espacio muestral (E)
Corresponde a un subconjunto de un espacio muestral, asociado a un experimento aleatorio.  Ejemplo: Al lanzar 2 monedas, ¿cuál es la probabilidad de que las dos sean caras? El espacio muestral (E) corresponde a: CC – CS – SC – SS  (2 • 2 = 4 elementos) Solución: El suceso o evento pedido es que sean dos caras, entonces: CC (1 elemento) 1.3 Evento o Suceso
2. Probabilidad clásica  Ejemplo1: ¿Cuál es la probabilidad de que al lanzar un dado común salga un número primo? Solución: El espacio muestral E, está dado por: E={1, 2, 3, 4, 5, 6}, por lo tanto posee 6 elementos, es decir,  6 casos posibles. Sea A, el evento o suceso: A: que salga un número primo, entonces se tiene que:  A={2, 3, 5}, por lo tanto posee 3 elementos, es decir, 3 casos favorables. Casos posibles Casos favorables P(A) =
P(A) = Entonces: Casos favorables (números primos):  3   (2, 3, y 5)   Casos posibles:  6   (1, 2, 3, 4, 5 y 6) Por lo tanto: Ejemplo2: Al lanzar 2 monedas, ¿cuál es la probabilidad de que las dos sean caras? Casos posibles:  4   Casos favorables (2 caras):  1   Entonces: P(2 caras) = = 3 6 1 2 1 4
La probabilidad de que un suceso  NO  ocurra, o “probabilidad de un suceso contrario”, se obtiene a través de: 3. Propiedades 3.1  Tipos de sucesos Probabilidad de un suceso contrario (A):   P(A) = 1 - P(A)  A E A
Ejemplo: Solución: P(no llueva) = 1 - P(llueva)   Si La probabilidad de que llueva es  , ¿cuál es la probabilidad de que  NO  llueva? 2 5 P(no llueva)   =  1 -  2 5 3 5 P(no llueva)   =
Si se tiene certeza absoluta de que un evento  A  ocurrirá: P(A) = 1 Ejemplo: La probabilidad de obtener un número natural al lanzar un dado común es 1 (6 de 6). Casos posibles:  6   (1,2,3,4,5,6)  Casos favorables:  6   (1,2,3,4,5,6)   Probabilidad de un suceso seguro:   6 6 P(natural)   = = 1
Ejemplo: La probabilidad de obtener un número mayor que 6 al lanzar un dado común es 0 (0 de 6). P(A) = 0 Casos posibles:  6   (1,2,3,4,5,6)  Casos favorables:  0 P(mayor que 6)   = = 0 Probabilidad de un suceso imposible:   Si se tiene certeza absoluta de que un evento  A   NO  ocurrirá: 0 6
4. Probabilidad total Corresponde a la probabilidad de que ocurra el suceso A ó el suceso B, siendo éstos  mutuamente excluyentes : P(A   B) = P(A) + P(B) Ejemplo: Al lanzar una moneda, ¿cuál es la probabilidad de que salga cara o sello? Solución: = 1 y P(cara) ó P(sello) =  P(cara)  P(sello)  U P(cara) =  1 2 1 P(sello) =  2 =  P(cara)  P(sello)  + 1 2 =  + 1 2
De no ser  mutuamente excluyentes : Ejemplo: Al lanzar un dado, ¿cuál es la probabilidad de que salga un número menor que 5 ó un número par? Solución: Casos posibles  6   (1,2,3,4,5,6)   Casos favorables (menor que 5):  4  (1,2,3,4) Casos favorables (número par):  3  (2,4,6)   P(A   B) = P(A) + P(B) – P(A  B) U 4 6 P (menor que 5) =  3 6 P (número par) =
Como  2  y  4  son menores que 5, y al mismo tiempo son pares, se estarían considerando como casos favorables dos veces.  Por lo tanto: La probabilidad de que salga un número menor que 5 ó un número par, al lanzar un dado se expresa como: = P(< 5)  +  P(par)  –  P(<5 y par) P (< 5)  ó  P(par) = P(<5)  P(par)  –  P(<5  par)  U U =  +   -   4 6 3 6 2 6 5 6 =
En este caso, ambos sucesos ocurren simultáneamente,  A  y   B . 5. Probabilidad compuesta Corresponde a la probabilidad de que ocurra el suceso  A  y el suceso  B , siendo éstos dependientes o independientes. Caso 1:   Cuando  A  y  B  son eventos independientes, se cumple que: U A B P(  ) = P(A)  · P(B) A  B U
Ejemplo: ¿Cuál es la probabilidad de que al lanzar dos veces un dado se obtengan dos números pares? Solución: Casos posibles:  6   (1,2,3,4,5,6)  Casos favorables:  3   (2,4,6)  Entonces: P(dos pares)  = P(par) y P(par)   = P(par)  ·  P(par) = 3 6 · 3 6 =  1 4
Corresponde a la probabilidad de B tomando como espacio muestral a A, es decir, la probabilidad de que ocurra B dado que ha sucedido A.  Solución: B : Sacar 4 A : Número par = { 2,4,6 } Ejemplo1: Al lanzar un dado, ¿cuál es la probabilidad de obtener un 4 sabiendo que ha salido par? Caso 2:   Cuando  A  y  B  son eventos dependientes corresponde a la  Probabilidad Condicionada . U P(A  B) P(A) P (B/A) =  P (B/A) =  1 3
Ejemplo 2: Se tiene una bolsa con 30 pelotitas entre blancas y rojas, de las cuales 12 son blancas, todas de igual peso y tamaño. Si se extraen 2 pelotitas al azar, sin reposición, ¿cuál es la probabilidad de que ambas sean blancas? Solución: Casos posibles:  30   Casos favorables:  12   Entonces: P(dos blancas)  = P(blanca) y P(blanca)   = P(blanca)  ·  P(blanca) Casos posibles:  29   Casos favorables:  11   Primera extracción   Segunda extracción  (Sin reposición) 30 29 = 12 · 11

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Fundamentos de probabilidad regla de la suma
Fundamentos de probabilidad regla de la sumaFundamentos de probabilidad regla de la suma
Fundamentos de probabilidad regla de la sumaGerardo Valdes Bermudes
 
Ejercicios yproblemasprobabilidad
Ejercicios yproblemasprobabilidadEjercicios yproblemasprobabilidad
Ejercicios yproblemasprobabilidadmagangue1230
 
Distribucion binomial fernando
Distribucion binomial fernandoDistribucion binomial fernando
Distribucion binomial fernandoFercho Dominguez
 
Distribución de bernoulli ejercicios
Distribución de bernoulli ejerciciosDistribución de bernoulli ejercicios
Distribución de bernoulli ejerciciosAurora Sanchez Caro
 
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIALDISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIALSonyé Lockheart
 
Distribucion geometrica
Distribucion geometricaDistribucion geometrica
Distribucion geometricajavier
 
Distribución Normal, Binomial y de Poisson
Distribución Normal, Binomial y de Poisson Distribución Normal, Binomial y de Poisson
Distribución Normal, Binomial y de Poisson RONAL VALLADARES
 
Distribucion de probabilidad
Distribucion de probabilidadDistribucion de probabilidad
Distribucion de probabilidadArturo Najeriux
 
La distribucion binomial power point
La distribucion binomial power pointLa distribucion binomial power point
La distribucion binomial power pointEileen Rodriguez
 
Distribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosDistribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosAurora Sanchez Caro
 
Una Introducción a Probabilidad
Una Introducción a ProbabilidadUna Introducción a Probabilidad
Una Introducción a ProbabilidadAngel Carreras
 

Was ist angesagt? (20)

Fundamentos de probabilidad regla de la suma
Fundamentos de probabilidad regla de la sumaFundamentos de probabilidad regla de la suma
Fundamentos de probabilidad regla de la suma
 
Distribución de bernoulli para combinar
Distribución de bernoulli   para combinarDistribución de bernoulli   para combinar
Distribución de bernoulli para combinar
 
Ejercicios yproblemasprobabilidad
Ejercicios yproblemasprobabilidadEjercicios yproblemasprobabilidad
Ejercicios yproblemasprobabilidad
 
Distribucion binomial fernando
Distribucion binomial fernandoDistribucion binomial fernando
Distribucion binomial fernando
 
Distribución de bernoulli ejercicios
Distribución de bernoulli ejerciciosDistribución de bernoulli ejercicios
Distribución de bernoulli ejercicios
 
Distribucion binomial
Distribucion binomialDistribucion binomial
Distribucion binomial
 
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIALDISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
DISTRIBUCIÓN BERNOULLI Y DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
 
Distribucion geometrica
Distribucion geometricaDistribucion geometrica
Distribucion geometrica
 
Probabilidad
ProbabilidadProbabilidad
Probabilidad
 
Distribución Normal, Binomial y de Poisson
Distribución Normal, Binomial y de Poisson Distribución Normal, Binomial y de Poisson
Distribución Normal, Binomial y de Poisson
 
Distribucion de probabilidad
Distribucion de probabilidadDistribucion de probabilidad
Distribucion de probabilidad
 
La distribucion binomial power point
La distribucion binomial power pointLa distribucion binomial power point
La distribucion binomial power point
 
La distribución de poisson
La distribución de poissonLa distribución de poisson
La distribución de poisson
 
Distribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejerciciosDistribución de poisso ejercicios
Distribución de poisso ejercicios
 
Tipo de distribuciones
Tipo de distribucionesTipo de distribuciones
Tipo de distribuciones
 
Ejemplos del teorema de Bayes
Ejemplos del teorema de BayesEjemplos del teorema de Bayes
Ejemplos del teorema de Bayes
 
Distribuciones de probabilidad en minitab
Distribuciones de probabilidad en minitabDistribuciones de probabilidad en minitab
Distribuciones de probabilidad en minitab
 
Tema3
Tema3Tema3
Tema3
 
Una Introducción a Probabilidad
Una Introducción a ProbabilidadUna Introducción a Probabilidad
Una Introducción a Probabilidad
 
Probabilidad
Probabilidad Probabilidad
Probabilidad
 

Ähnlich wie Probabilidades

4 elementos de la probabilidad
4 elementos de la probabilidad4 elementos de la probabilidad
4 elementos de la probabilidadinsucoppt
 
Probabilidad 1
Probabilidad 1Probabilidad 1
Probabilidad 1lemf2005
 
ACT_04_Tema_06_Resumen.ppt
ACT_04_Tema_06_Resumen.pptACT_04_Tema_06_Resumen.ppt
ACT_04_Tema_06_Resumen.pptMariaHernan5
 
Elementos de la probabilidad y axiomas de probabilidad
 Elementos de la probabilidad y axiomas de probabilidad  Elementos de la probabilidad y axiomas de probabilidad
Elementos de la probabilidad y axiomas de probabilidad EsthelaGarcia5
 
Probabilidad Saltos Lissette
Probabilidad Saltos LissetteProbabilidad Saltos Lissette
Probabilidad Saltos LissetteLiLi Saltos
 
Presentacion probabilidad2017
Presentacion probabilidad2017Presentacion probabilidad2017
Presentacion probabilidad2017David Wong
 
Tarea de representacion para slideshare
Tarea de representacion para slideshareTarea de representacion para slideshare
Tarea de representacion para slideshareFidelCerda2
 
unidad 2 2.5 y 2.6
unidad 2 2.5 y 2.6unidad 2 2.5 y 2.6
unidad 2 2.5 y 2.6ITCM
 
Probabilidad 090504205544-phpapp02
Probabilidad 090504205544-phpapp02Probabilidad 090504205544-phpapp02
Probabilidad 090504205544-phpapp02rubhendesiderio
 
Definición de probabiidad
Definición de probabiidadDefinición de probabiidad
Definición de probabiidadAngelaTayango
 
Tipos de sucesos
Tipos de sucesosTipos de sucesos
Tipos de sucesosPOTIN2010
 
Concepto de Probabilidad
 Concepto de Probabilidad Concepto de Probabilidad
Concepto de ProbabilidadCristina Duque
 
Probabilidad 1 (1)
Probabilidad 1 (1)Probabilidad 1 (1)
Probabilidad 1 (1)CinthiaNat
 

Ähnlich wie Probabilidades (20)

4 elementos de la probabilidad
4 elementos de la probabilidad4 elementos de la probabilidad
4 elementos de la probabilidad
 
Arbol de decisiones
Arbol de decisionesArbol de decisiones
Arbol de decisiones
 
Probabilidad
ProbabilidadProbabilidad
Probabilidad
 
Tipos de probabilidades
Tipos de probabilidadesTipos de probabilidades
Tipos de probabilidades
 
Tipos de probabilidades
Tipos de probabilidadesTipos de probabilidades
Tipos de probabilidades
 
Probabilidad 1
Probabilidad 1Probabilidad 1
Probabilidad 1
 
ACT_04_Tema_06_Resumen.ppt
ACT_04_Tema_06_Resumen.pptACT_04_Tema_06_Resumen.ppt
ACT_04_Tema_06_Resumen.ppt
 
Elementos de la probabilidad y axiomas de probabilidad
 Elementos de la probabilidad y axiomas de probabilidad  Elementos de la probabilidad y axiomas de probabilidad
Elementos de la probabilidad y axiomas de probabilidad
 
Probabilidad Saltos Lissette
Probabilidad Saltos LissetteProbabilidad Saltos Lissette
Probabilidad Saltos Lissette
 
Presentacion probabilidad2017
Presentacion probabilidad2017Presentacion probabilidad2017
Presentacion probabilidad2017
 
Cálculo de probabilidades
Cálculo de probabilidadesCálculo de probabilidades
Cálculo de probabilidades
 
Tarea de representacion para slideshare
Tarea de representacion para slideshareTarea de representacion para slideshare
Tarea de representacion para slideshare
 
unidad 2 2.5 y 2.6
unidad 2 2.5 y 2.6unidad 2 2.5 y 2.6
unidad 2 2.5 y 2.6
 
Leyes de probabilidad
Leyes de probabilidadLeyes de probabilidad
Leyes de probabilidad
 
Probabilidad 090504205544-phpapp02
Probabilidad 090504205544-phpapp02Probabilidad 090504205544-phpapp02
Probabilidad 090504205544-phpapp02
 
Definición de probabiidad
Definición de probabiidadDefinición de probabiidad
Definición de probabiidad
 
Tipos de sucesos
Tipos de sucesosTipos de sucesos
Tipos de sucesos
 
Clase 1
Clase 1Clase 1
Clase 1
 
Concepto de Probabilidad
 Concepto de Probabilidad Concepto de Probabilidad
Concepto de Probabilidad
 
Probabilidad 1 (1)
Probabilidad 1 (1)Probabilidad 1 (1)
Probabilidad 1 (1)
 

Mehr von mpalmahernandez (20)

Vectores edwin
Vectores edwinVectores edwin
Vectores edwin
 
Modulo factorización
Modulo factorizaciónModulo factorización
Modulo factorización
 
Logaritmos modulos
Logaritmos modulosLogaritmos modulos
Logaritmos modulos
 
Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Angulos circunferencia
Angulos circunferenciaAngulos circunferencia
Angulos circunferencia
 
Gu ia de pitagoras
Gu ia de pitagorasGu ia de pitagoras
Gu ia de pitagoras
 
Guia de poligonos 7º
Guia de poligonos 7ºGuia de poligonos 7º
Guia de poligonos 7º
 
Guia de decimales 7º
Guia de decimales 7ºGuia de decimales 7º
Guia de decimales 7º
 
Guia de angulo 8º
Guia de angulo 8ºGuia de angulo 8º
Guia de angulo 8º
 
Guia de angulo 8º
Guia de angulo 8ºGuia de angulo 8º
Guia de angulo 8º
 
Guia de angulo 8º
Guia de angulo 8ºGuia de angulo 8º
Guia de angulo 8º
 
Guia de angulo 8º
Guia de angulo 8ºGuia de angulo 8º
Guia de angulo 8º
 
Guia de numeros 8º enteros
Guia  de  numeros  8º  enterosGuia  de  numeros  8º  enteros
Guia de numeros 8º enteros
 
Ejercicios fracciones 1º
Ejercicios fracciones 1ºEjercicios fracciones 1º
Ejercicios fracciones 1º
 
Ejercicios fracciones 1º
Ejercicios fracciones 1ºEjercicios fracciones 1º
Ejercicios fracciones 1º
 
Clase de patrones conocidos de números 2
Clase de patrones conocidos de números 2Clase de patrones conocidos de números 2
Clase de patrones conocidos de números 2
 

Probabilidades

  • 2. 1. Probabilidades El concepto de probabilidad se encuentra con frecuencia en la comunicación entre las personas. Por ejemplo: 1) El paciente tiene un 50% de probabilidad de sobrevivir a una operación determinada. 2) Los alumnos de Cpech tienen un 95% de probabilidades de ingresar a la universidad. En los ejemplos, se da la “medida” de la ocurrencia de un evento que es incierto (sobrevivir a la operación, o ingresar a la universidad), y ésta se expresa mediante un número entre 0 y 1, o en porcentaje. 1.1 Definición
  • 3. Intuitivamente podemos observar que cuanto más probable es que ocurra el evento, su medida de ocurrencia estará más próximo a “1” o al 100%, y cuando menos probable, más se aproximará a “0”. De aquí se deduce que un hecho o evento que NO puede ocurrir tendrá probabilidad cero y uno cuya probabilidad es segura tendrá probabilidad uno . Luego, si A representa un evento o suceso, se cumple que: 0  P(A)  1
  • 4. Es el conjunto formado por todos los resultados posibles de un experimento. Ejemplo: En el lanzamiento de monedas, la cantidad de resultados posibles se determina por el principio multiplicativo: 1 moneda 2 monedas 3 monedas n monedas 2 posibilidades 2 ·2 = 4 posibilidades 2 ·2·2 = 8 posibilidades 2 ·2·2·2···2= 2 n posibilidades Si un conjunto “A” tiene “m” elementos y un conjunto “B” tiene “n” elementos, entonces existen m·n elementos. 1.2 Espacio muestral (E)
  • 5. Corresponde a un subconjunto de un espacio muestral, asociado a un experimento aleatorio. Ejemplo: Al lanzar 2 monedas, ¿cuál es la probabilidad de que las dos sean caras? El espacio muestral (E) corresponde a: CC – CS – SC – SS (2 • 2 = 4 elementos) Solución: El suceso o evento pedido es que sean dos caras, entonces: CC (1 elemento) 1.3 Evento o Suceso
  • 6. 2. Probabilidad clásica Ejemplo1: ¿Cuál es la probabilidad de que al lanzar un dado común salga un número primo? Solución: El espacio muestral E, está dado por: E={1, 2, 3, 4, 5, 6}, por lo tanto posee 6 elementos, es decir, 6 casos posibles. Sea A, el evento o suceso: A: que salga un número primo, entonces se tiene que: A={2, 3, 5}, por lo tanto posee 3 elementos, es decir, 3 casos favorables. Casos posibles Casos favorables P(A) =
  • 7. P(A) = Entonces: Casos favorables (números primos): 3 (2, 3, y 5) Casos posibles: 6 (1, 2, 3, 4, 5 y 6) Por lo tanto: Ejemplo2: Al lanzar 2 monedas, ¿cuál es la probabilidad de que las dos sean caras? Casos posibles: 4 Casos favorables (2 caras): 1 Entonces: P(2 caras) = = 3 6 1 2 1 4
  • 8. La probabilidad de que un suceso NO ocurra, o “probabilidad de un suceso contrario”, se obtiene a través de: 3. Propiedades 3.1 Tipos de sucesos Probabilidad de un suceso contrario (A): P(A) = 1 - P(A) A E A
  • 9. Ejemplo: Solución: P(no llueva) = 1 - P(llueva) Si La probabilidad de que llueva es , ¿cuál es la probabilidad de que NO llueva? 2 5 P(no llueva) = 1 - 2 5 3 5 P(no llueva) =
  • 10. Si se tiene certeza absoluta de que un evento A ocurrirá: P(A) = 1 Ejemplo: La probabilidad de obtener un número natural al lanzar un dado común es 1 (6 de 6). Casos posibles: 6 (1,2,3,4,5,6) Casos favorables: 6 (1,2,3,4,5,6) Probabilidad de un suceso seguro: 6 6 P(natural) = = 1
  • 11. Ejemplo: La probabilidad de obtener un número mayor que 6 al lanzar un dado común es 0 (0 de 6). P(A) = 0 Casos posibles: 6 (1,2,3,4,5,6) Casos favorables: 0 P(mayor que 6) = = 0 Probabilidad de un suceso imposible: Si se tiene certeza absoluta de que un evento A NO ocurrirá: 0 6
  • 12. 4. Probabilidad total Corresponde a la probabilidad de que ocurra el suceso A ó el suceso B, siendo éstos mutuamente excluyentes : P(A  B) = P(A) + P(B) Ejemplo: Al lanzar una moneda, ¿cuál es la probabilidad de que salga cara o sello? Solución: = 1 y P(cara) ó P(sello) = P(cara) P(sello) U P(cara) = 1 2 1 P(sello) = 2 = P(cara) P(sello) + 1 2 = + 1 2
  • 13. De no ser mutuamente excluyentes : Ejemplo: Al lanzar un dado, ¿cuál es la probabilidad de que salga un número menor que 5 ó un número par? Solución: Casos posibles 6 (1,2,3,4,5,6) Casos favorables (menor que 5): 4 (1,2,3,4) Casos favorables (número par): 3 (2,4,6)   P(A  B) = P(A) + P(B) – P(A B) U 4 6 P (menor que 5) = 3 6 P (número par) =
  • 14. Como 2 y 4 son menores que 5, y al mismo tiempo son pares, se estarían considerando como casos favorables dos veces. Por lo tanto: La probabilidad de que salga un número menor que 5 ó un número par, al lanzar un dado se expresa como: = P(< 5) + P(par) – P(<5 y par) P (< 5) ó P(par) = P(<5) P(par) – P(<5 par) U U = + - 4 6 3 6 2 6 5 6 =
  • 15. En este caso, ambos sucesos ocurren simultáneamente, A y B . 5. Probabilidad compuesta Corresponde a la probabilidad de que ocurra el suceso A y el suceso B , siendo éstos dependientes o independientes. Caso 1: Cuando A y B son eventos independientes, se cumple que: U A B P( ) = P(A) · P(B) A B U
  • 16. Ejemplo: ¿Cuál es la probabilidad de que al lanzar dos veces un dado se obtengan dos números pares? Solución: Casos posibles: 6 (1,2,3,4,5,6) Casos favorables: 3 (2,4,6) Entonces: P(dos pares) = P(par) y P(par) = P(par) · P(par) = 3 6 · 3 6 = 1 4
  • 17. Corresponde a la probabilidad de B tomando como espacio muestral a A, es decir, la probabilidad de que ocurra B dado que ha sucedido A. Solución: B : Sacar 4 A : Número par = { 2,4,6 } Ejemplo1: Al lanzar un dado, ¿cuál es la probabilidad de obtener un 4 sabiendo que ha salido par? Caso 2: Cuando A y B son eventos dependientes corresponde a la Probabilidad Condicionada . U P(A B) P(A) P (B/A) = P (B/A) = 1 3
  • 18. Ejemplo 2: Se tiene una bolsa con 30 pelotitas entre blancas y rojas, de las cuales 12 son blancas, todas de igual peso y tamaño. Si se extraen 2 pelotitas al azar, sin reposición, ¿cuál es la probabilidad de que ambas sean blancas? Solución: Casos posibles: 30 Casos favorables: 12 Entonces: P(dos blancas) = P(blanca) y P(blanca) = P(blanca) · P(blanca) Casos posibles: 29 Casos favorables: 11 Primera extracción Segunda extracción (Sin reposición) 30 29 = 12 · 11