Usuario:


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
Descripción

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
Descripción

Si los eventos son independientes, el hecho que ocurra uno no afecta a que ocurra el otro.Un ejemplo serian los eventosA=\lbrace\mbox{dia asoleado}\rbraceB=\lbrace\mbox{dia domingo}\rbraceson independientes ya que el tiempo no se relaciona con el día de la semana que sea.

ID:(165, 0)


Conjuntos sin elementos comunes
Imagen

Representación de eventos mutuamente excluyentes

ID:(1666, 0)


Eventos NO mutuamente excluyentes
Descripción

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
Imagen

Representación de eventos Independientes

ID:(1829, 0)


Eventos secuenciales
Descripción

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
Imagen

Representación de eventos condicionales

ID:(1841, 0)


Múltiples Eventos
Modelo

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 
Símbolo
Ecuación
Resuelto
Traducido

Cálculos

Símbolo
Ecuación
Resuelto
Traducido

 Variable   Dado   Calcule   Objetivo :   Ecuación   A utilizar


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 eventosA=\lbrace\mbox{dia asoleado}\rbraceB=\lbrace\mbox{dia domingo}\rbraceson independientes ya que el tiempo no se relaciona con el d a de la semana que sea.

(ID 165)

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)

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)

Representaci n de eventos condicionales

(ID 1841)

ID:(430, 0)