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Introducción al análisis de datos

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  1. 01. Conceptos básicos y organización de datos
    7 Temas
  2. 02. Medidas de tendencia central y posición
    2 Temas
  3. 03. Medidas de variabilidad y asimetría
    3 Temas
  4. 04. Análisis conjunto de dos variables
    4 Temas
  5. 05. Nociones básicas de probabilidad
    4 Temas
  6. 06. Distribuciones discretas de probabilidad
    3 Temas
  7. 07. Distribuciones continuas de probabilidad
    4 Temas
  8. 08. Estimación
    5 Temas
Lección Progreso
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La probabilidad de un suceso es igual al cociente entre el número de casos favorables de que ocurra ese suceso y el número de casos posibles en el supuesto de que todos los casos tengan la misma probabilidad de ocurrir (Laplace).

La definición estadística de probabilidad es: «el límite al que tiende la frecuencia relativa de aparición de un suceso A cuando el número de ensayos, n, tiende a infinito». Esta definición tiene un problema: muchas veces no es posible repetir un experimento aleatorio un gran número de veces y, si lo es, no es práctico.

Este problema llevó a una nueva definición, denominada axiomática: «dado un espacio muestral E, llamamos probabilidad de un suceso A, definido en el espacio muestral E y que designamos por P(A), a un número real que asignamos al suceso A, tal que cumple las siguientes propiedades:

  • 0 ≤ P(A) ≤ 1

  • P(E) = 1

  • P(A) =1 – (A¯

A estas propiedades podemos añadir el Teorema de la suma: la probabilidad de que ocurra el suceso A o el suceso B es igual a la probabilidad de que ocurra A más la probabilidad de que ocurran ambos:

P (A ∪ B) = P(A) + P(B) – P(A ∩ B)

Cuando los sucesos A y B son incompatibles, es decir, no pueden ocurrir simultaneamente o la ocurrencia de uno implica la no ocurrencia del otro, la regla de la suma se simplifica:

P (A  B) = P(A) + P(B)