Descripción breve del tema Introducción a la Probabilidad 1. 2. Introducción Fenómenos y experimentos aleatorios 3. Concepto de probabilidad y propiedades Tema 3 4. Sucesos, operaciones con sucesos (conjuntos) y sus propiedades Definición de probabilidad Primeras propiedades de la probabilidad y alguna consideración Asignación de probabilidades en la práctica Equiprobabilidad, regla de Laplace, métodos combinatorios 5. Probabilidad condicionada Independencia de sucesos Concepto de probabilidad condicionada 6. Teorema de Bayes Teoremas de la probabilidad compuesta, de la total y de Bayes Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 1 Objetivos Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 2 Descripción breve del tema Entender el concepto de experimento aleatorio Valorar la probabilidad y sus aplicaciones. Calcular probabilidades de sucesos simples. Manejar con soltura el concepto de independencia de sucesos. Entender el concepto de probabilidad condicionada y aplicar con soltura los teoremas de la probabilidad total y Bayes. 1. 2. Introducción Fenómenos y experimentos aleatorios 3. Concepto de probabilidad y propiedades Sucesos, operaciones con sucesos (conjuntos) y sus propiedades Definición de probabilidad Primeras propiedades de la probabilidad y alguna consideración 4. Asignación de probabilidades en la práctica 5. Probabilidad condicionada Equiprobabilidad, regla de Laplace, métodos combinatorios Independencia de sucesos Concepto de probabilidad condicionada 6. Teorema de Bayes Teoremas de la probabilidad compuesta, de la total y de Bayes Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 3 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 4 Introducción Descripción breve del tema El Cálculo de Probabilidades nos permite calcular el grado de fiabilidad o error de las conclusiones obtenidas mediante inferencia estadística. 1. 2. Introducción Fenómenos y experimentos aleatorios 3. Concepto de probabilidad y propiedades Sucesos, operaciones con sucesos (conjuntos) y sus propiedades Definición de probabilidad Primeras propiedades de la probabilidad y alguna consideración 4. Asignación de probabilidades en la práctica Equiprobabilidad, regla de Laplace, métodos combinatorios La probabilidad mide o cuantifica la incertidumbre que tenemos sobre el resultado de un experimento aleatorio. 5. Probabilidad condicionada Independencia de sucesos Concepto de probabilidad condicionada 6. Teorema de Bayes Teoremas de la probabilidad compuesta, de la total y de Bayes Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 5 6 El espacio muestral es el conjunto de todos los posibles resultados del experimento aleatorio, lo denotamos por E. Un experimento es determinista cuando existe un conjunto de circunstancias que, antes de su ejecución, determinan completamente su resultado. Un experimento es aleatorio si no podemos predecir su resultado de antemano: Ejemplo: Experimento, lanzar dado, E={1,2,3,4,5,6} Un suceso es cualquier subconjunto del espacio muestral. Se conocen previamente y con exactitud los posibles resultados del experimento. Es imposible saber su resultado antes de su realización. Se puede repetir indefinidamente, en las mismas condiciones iniciales, obteniendo resultados distintos. Depto. Estadística, Universidad Carlos III Depto. Estadística, Universidad Carlos III Sucesos Fenómenos y experimentos aleatorios Ignacio Cascos Ignacio Cascos Un suceso elemental es un elemento del espacio muestral. Ejemplo: (lanzar dado), sale un seis, A={6} Un suceso compuesto es un conjunto de sucesos elementales. Ejemplo: (lanzar dado), sale un número par B={2,4,6} 7 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 8 Sucesos Operaciones con sucesos (conjuntos) Operación unión. Dados dos sucesos A y B, el suceso A∪B ocurre cuando ocurre A u ocurre B u ocurren ambos. El suceso seguro es el que siempre ocurre al realizar el experimento, E. Ejemplo: (lanzar dado) E={1,2,3,4,5,6} El suceso imposible es el que nunca ocurre como resultado del experimento ∅. A={☺,☺,☺, } ; B={ , ,☺, } A∪B={☺,☺, , ,☺, } Ejemplo: (lanzar dado) sale un número negativo Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 9 Operaciones con sucesos (conjuntos) Ignacio Cascos Suceso contrario (o complementario). Dado un suceso A, su contrario Ac ocurre cuando A no ocurre. E={☺,☺,☺} ; A={☺} Ac={☺,☺} A={☺,☺,☺, } ; B={ , ,☺, } A∩B={☺, } Depto. Estadística, Universidad Carlos III 10 Operaciones con sucesos (conjuntos) Operación intersección. Dados dos sucesos A y B, el suceso A∩B ó (AB) ocurre cuando ocurren simultáneamente A y B. Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 11 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 12 Operaciones con sucesos (conjuntos) Propiedades de las operaciones con sucesos Diferencia de sucesos. Dados dos sucesos A y B, la diferencia A\B (ó A-B) es el suceso que ocurre cuando ocurre A y B no ocurre. A={☺,☺,☺} ; B={☺, } A\B={☺,☺}. Conmutativa. A∪B = B∪A A∩B = B∩A Asociativa. A∪(B∪C) = (A∪B)∪C Sucesos incompatibles. Dos dos sucesos A y B, son incompatibles (disjuntos) si A∩B=∅ Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III A∩(B∩C) = (A∩B)∩C 13 Propiedades de las operaciones con sucesos Elemento neutro. Intersección, suceso seguro: A∩E = A Distributiva. Unión respecto de la intersección A∪(B∩C) = (A∪B)∩(A∪C) Intersección respecto de la unión A∩(B∪C) = (A∩B)∪(A∩C) Depto. Estadística, Universidad Carlos III Depto. Estadística, Universidad Carlos III 14 Propiedades de las operaciones con sucesos Complementación. A∪Ac = E ; A∩Ac = ∅ Idempotencia. A∪A = A ; A∩A = A Absorción. A∪E = E ; A∩∅ = ∅ Simplificación. A∪(A∩B) = A = A∩ (A∪B) Unión, suceso imposible: A∪∅ = A Ignacio Cascos Ignacio Cascos 15 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 16 Propiedades de las operaciones con sucesos Propiedades del contrario. (Ac)c = A ; Ec = ∅ ; ∅c = E Leyes de De Morgan. (A∪B)c = Ac∩Bc (A∩B)c = Ac∪Bc (∪i=1,∞Ai)c = ∩i=1,∞(Ai)c (∩i=1,∞Ai)c = ∪i=1,∞(Ai)c Descripción breve del tema 1. 2. Introducción Fenómenos y experimentos aleatorios 3. Concepto de probabilidad y propiedades Sucesos, operaciones con sucesos (conjuntos) y sus propiedades Definición de probabilidad Primeras propiedades de la probabilidad y alguna consideración 4. Asignación de probabilidades en la práctica Equiprobabilidad, regla de Laplace, métodos combinatorios 5. Probabilidad condicionada Independencia de sucesos Concepto de probabilidad condicionada 6. Teorema de Bayes Teoremas de la probabilidad compuesta, de la total y de Bayes Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 17 Definición de probabilidad Propiedad 2. P(∅) = 0 Propiedad 3. si A ⊂ B, entonces P(A) ≤ P(B) Propiedad 4. P(A\B)=P(A)−P(A∩B) entonces P(∪i=1,∞ Ai)=Σi=1,∞ P(Ai) . Depto. Estadística, Universidad Carlos III 18 Propiedad 1. P(Ac) = 1−P(A) si A1, A2,… son tales que Ai∩Aj=∅ si i ≠ j, Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III Primeras propiedades de la probabilidad Una probabilidad es una función P que asigna a cada suceso A asociado al experimento un valor real tal que 1. P(A) ≥ 0 ; 2. P(E) = 1 ; 3. Ignacio Cascos Propiedad 5. P(A∪B) = P(A)+P(B)−P(A∩B) 19 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 20 Consideración final Descripción breve del tema Ignacio Cascos Concepto de probabilidad y propiedades 0.6 0.4 4. Asignación de probabilidades en la práctica Equiprobabilidad, regla de Laplace, métodos combinatorios 0.2 frecuencia relativa cara 3. Definición de probabilidad Primeras propiedades de la probabilidad y alguna consideración 5. Probabilidad condicionada Independencia de sucesos Concepto de probabilidad condicionada 0 200 400 600 800 1000 Teorema de Bayes Teoremas de la probabilidad compuesta, de la total y de Bayes 21 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 22 Métodos combinatorios Si un experimento tiene un número finito de resultados posibles y no hay razón que privilegie un resultado frente a otro, para cualquier A número de casos favorables a A número de casos posibles Depto. Estadística, Universidad Carlos III 6. numero lanzamientos Equiprobabilidad, regla de Laplace Ignacio Cascos Introducción Fenómenos y experimentos aleatorios Sucesos, operaciones con sucesos (conjuntos) y sus propiedades Depto. Estadística, Universidad Carlos III P( A) = 1. 2. 0.0 Si repetimos muchas veces un experimento, la frecuencia relativa de un suceso A cualquiera tiende a estabilizarse en torno a un valor (PROBABILIDAD DEL SUCESO). 0.8 Leyes de los Grandes Números. 23 Variaciones de n elementos tomados de k en k. Número de secuencias ordenadas de k elementos a partir de n elementos sin que se repitan. n!/(n-k)! Combinaciones de n elementos tomados de k en k. Número de conjuntos de k elementos a partir de n elementos sin que se repitan. n!/(k!(n-k)!) Variaciones con repetición de n elementos tomados de k en k. Número de secuencias ordenadas de k elementos a partir de n elementos (pueden repetirse). nk Combinaciones con repetición de n elementos tomados de k en k. Número de conjuntos de k elementos a partir de n elementos (pueden repetirse). (n+k-1)!/(k!(n-1)!) Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 24 Descripción breve del tema Independencia entre sucesos 1. 2. Introducción Fenómenos y experimentos aleatorios Dos sucesos A y B son independientes si 3. Concepto de probabilidad y propiedades P(A∩B)=P(A)P(B) Sucesos, operaciones con sucesos (conjuntos) y sus propiedades Definición de probabilidad Primeras propiedades de la probabilidad y alguna consideración 4. P(A∩B) P(A∩Bc) Asignación de probabilidades en la práctica Equiprobabilidad, regla de Laplace, métodos combinatorios 5. P(Ac∩B) P(Ac∩Bc) Probabilidad condicionada Independencia entre sucesos Concepto de probabilidad condicionada 6. Teorema de Bayes Teoremas de la probabilidad compuesta, de la total y de Bayes Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 25 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III La probabilidad condicionada La probabilidad condicionada Dados dos sucesos A y B con P(B)>0, definimos la probabilidad de A condicionada a B como la probabilidad de que ocurra A sabiendo que ha ocurrido B, Tenemos: P(A|B) ≥ 0 ; P(E|B) = 1 ; P(A|B) = si A1, A2,… son tales que Ai∩Aj=∅ si i ≠ j, P(A ∩ B) P(B) entonces P(∪i=1,∞ Ai|B)=Σi=1,∞ P(Ai|B) . En consecuencia, todas las propiedades de una probabilidad. Si A y B son independientes, P(A|B)=P(A) . Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 26 27 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 28 Descripción breve del tema Teorema de la probabilidad compuesta 1. 2. Introducción Fenómenos y experimentos aleatorios 3. Concepto de probabilidad y propiedades Dados n sucesos A1, A2,…,An con P(Ai)>0 para i=1,…,n. Se cumple Sucesos, operaciones con sucesos (conjuntos) y sus propiedades P(A1∩A2∩…∩An)=P(A1)P(A2|A1)…P(An|A1∩A2∩…∩An-1) Definición de probabilidad Primeras propiedades de la probabilidad y alguna consideración 4. Asignación de probabilidades en la práctica Si los sucesos son independientes Equiprobabilidad, regla de Laplace, métodos combinatorios 5. Probabilidad condicionada Independencia de sucesos Concepto de probabilidad condicionada 6. P(A1∩A2∩…∩An) = P(A1)P(A2)…P(An) Teorema de Bayes Teoremas de la probabilidad compuesta, de la total y de Bayes Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III 29 Ignacio Cascos Depto. Estadística, Universidad Carlos III Teorema de la probabilidad total Teorema de Bayes Dados A1, A2,…,An tales que Ai∩Aj=∅ si i ≠ j Dados A1, A2,…,An tales que Ai∩Aj=∅ si i ≠ j y ∪i=1,n Ai=E, entonces la probabilidad de un suceso B cualquiera viene dada por y ∪i=1,n Ai=E y dado un suceso B cualquiera con P(B)>0, entonces se cumple P( B) = n ∑ P( A ) P( B|A ) i =1 Ignacio Cascos i Depto. Estadística, Universidad Carlos III P( Ai|B) = i 31 Ignacio Cascos 30 P( Ai ∩ B) P( A ) P( B|Ai ) = n i P( B) ∑ j =1 P( A j ) P( B|Aj ) Depto. Estadística, Universidad Carlos III 32