Asignatura: Estadística.-Profesor: Sandy Quintero.- Alumna: Nancy Zambrano

 

 

INFOGRAFÍA

 

 

PROBABILIDAD

 

Interpretación de las Probabilidades y teorías

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 Probabilidad Clásica (a priori):

 

Asigna una probabilidad a un suceso antes de que este ocurra, basándose en el principio de simetría (casos favorables entre casos totales). La probabilidad clásica, a menudo, se le conoce como probabilidad a priori, debido a que si utilizamos ejemplos previsibles como monedas no alteradas, dados no cargados y mazos de barajas normales, entonces podemos establecer la respuesta de antemano, sin necesidad de lanzar una moneda, un dado o tomar una carta. No tenemos que efectuar experimentos para poder llegar a conclusiones.

 

Este planteamiento de la probabilidad tiene serios problemas cuando intentamos aplicarlo a los problemas de toma de decisiones menos previsibles. El planteamiento clásico supone un mundo que no existe, supone que no existen situaciones que son bastante improbables pero que podemos concebir como reales. La probabilidad clásica supone también una especie de simetría en el mundo.

 

 http://facultad.sagrado.edu/ConceptosBasicos.pdf

 

 

2 Probabilidad Frecuencial:

 

La probabilidad de un suceso es la frecuencia con la que se observa. Este método utiliza la frecuencia relativa de las presentaciones pasadas de un evento como una probabilidad. Determinamos qué tan frecuente ha sucedido algo en el pasado y usamos esa cifra para predecir la probabilidad de que suceda de nuevo en el futuro. Cuando utilizamos el planteamiento de frecuencia relativa para establecer probabilidades, el número que obtenemos como probabilidad adquirirá mayor precisión a medida que aumentan las observaciones. Una dificultad presente con este planteamiento es que la gente lo utiliza a menudo sin evaluar el número suficiente de resultados.

 

 http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/xu4b.html

 

 

3 Probabilidad Subjetiva:

 

Se asigna la probabilidad a partir de la información previa. La posibilidad (probabilidad) de que suceda un evento específico que asigna una persona con base en cualquier información disponible.

Ejemplos de la probabilidad subjetiva son estimar la probabilidad de que los Barquisimetanos de Lara ganen la Lotería el próximo año y estimar la probabilidad de que ocurra un terremoto en Caracas este año.

 

http://html.rincondelvago.com/probabilidad_2.html

 

 

 

4 Probabilidad como Lógica:

 

Basada en razonamientos lógicos. Cuando en Lógica se habla de "inferencia inductiva" se apunta a aquel argumento que no aspira a demostrar la verdad de sus conclusiones como derivación necesaria de sus premisas, sino solamente afirma su probabilidad, es decir, que existen buenas razones para aceptarlas como tales. "Por "inferencia inductiva" entiendo, no sólo la inferencia de hechos a leyes, sino también toda inferencia que sea "no demostrativa", esto es, una inferencia tal que la conclusión no se desprende con, necesidad lógica cuando se admite la verdad de las premisas. Tales inferencias deben ser expresadas en grados de lo que yo llamo "probabilidad lógica" o "probabilidad inductiva".

 

http://www.figurafondo2.50g.com/la_induccion_en_logica.html

 

 

 

5 Probabilidad geométrica:

 

La Probabilidad Geométrica tiene sus inicios en la Francia del siglo XVIII con el experimento de “la aguja de Buffon”, desarrollado por el célebre naturalista George Louis Leclerc (1707-1788), mejor conocido como el conde de Buffon. Aunque se le identifica más por su monumental obra divulgativa “Histoire Naturelle” de 44 volúmenes en que recopila el conocimiento científico de la época, también estuvo profundamente intereresado por las pasiones humanas y los juegos de azar. A la edad de 26 años presentó a los miembros de la Academia de Ciencias de Paris, otra forma de ver la Probabilidad usando Geometría.

 

Basada en una medida de los sucesos (medida de los sucesos favorables entre medida total).

 

http://www.lacienciaentuescuela.amc.edu.mx/matematicas_sec/me_pi/pi.htm#2

 

 

6 Probabilidad Condicional:

 

Probabilidad de que se presente un evento, dado que otro evento ya se ha presentado. Eventos independientes: dos eventos A y B son independientes sisé la ocurrencia o no ocurrencia afecta la probabilidad asignada a la ocurrencia del otro. Algunas veces es sencillo determinar la independencia por ejemplo los dos eventos considerados se refieren a ensayos no relacionados tales como el lanzamiento de dos monedas de diferente denominación en consecuencia los resultados con ambas monedas son independientes. La falta de independencia o sea la dependencia es demostrada por la siguiente ilustración considérese el experimento donde se lanzan dos dados y se observa los dos eventos la suma es igual a 10 y número doble que se establece P(10)=3/36=1/12, P(doble)=6/36=1/6 ¿la ocurrencia de 10 afecta la probabilidad de doble? Considérese esta pregunta de la manera siguiente: a ocurrido una suma igual a 10 debe de ser uno de los resultados siguientes [(4,6),(5,5),(6,4)] una de estas tres posibilidades es número doble.

 

http://www.escolar.com/article-php-sid=13.html

 

 

7 Probabilidad Conjunta:

Probabilidad de que se presenten dos o más eventos simultáneamente o en sucesión. Si quisiéramos conocer cuál es la probabilidad de sacar 5 al tirar dos veces un dado, estamos hablando de sucesos independientes; pues los tiros son distintos. Para estos casos la probabilidad de ocurrencia de ambos sucesos simultáneamente será igual al producto de las probabilidades individuales.

http://oregon.conevyt.org.mx/actividades/probabilidad/sabermas2.html

 

8 Probabilidad Marginal:

Probabilidad incondicional de que se presente un evento; probabilidad de que se presente un solo evento. Probabilidad simple, o probabilidad de un evento cualquiera. La regla más evidente para las probabilidades es que deben variar en valor de 0 a 1. Un evento imposible tiene una probabilidad cero de ocurrir, y un evento cierto tiene una probabilidad uno de ocurrir. La probabilidad simple se refiere a la probabilidad de ocurrencia de un evento simple. Ejemplo: la probabilidad de seleccionar una carta negra; la probabilidad de seleccionar un As. La probabilidad simple se denomina probabilidad marginal puesto que el número total de éxitos puede obtenerse del margen apropiado de la tabla de contingencias.

 

http://www.monografias.com/trabajos15/analisis-decision/analisis-decision.shtml

 

 

 9 Teoría de Conjuntos:

 

El concepto de conjunto es intuitivo y podríamos definirlo como una agrupación de cosas hecha con cualquier criterio, así podemos hablar de un conjunto personas,     de ciudades, de lapiceros, o del conjunto de objetos que hay en un momento dado encima de una mesa. Un conjunto esta bien definido si se sabe si un determinado elemento pertenece o no al conjunto, así el conjunto de los bolígrafos azules, esta bien definido, porque a la vista de un bolígrafo podemos saber si es azul o no.

 

http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_conjuntos

 

10 Teoría de la Medida:

En matemáticas, una medida es una función que asigna un número, e.g., un "tamaño", un "volumen", o una "probabilidad", a los subconjuntos de un Conjunto dado. El  concepto es importante para el Análisis matemático y para la Teoría de la probabilidad. La Teoría de la Medida es la rama del Análisis real que investiga las σ-álgebras, las medidas, funciones medibles e Integrales. Es de importancia en Probabilidad y Estadística.

http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_medida

 

 

 

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