modulo lll

semana 2

DISTRIBUCCION DE PROBABILIDADES

probabilidad: posibilidad que suceda o no un determinado acontecimiento del cual se carece de información fidedigno o no se tiene certeza absoluta sobre su realización. siempre se expresa en términos de que : existe la probabilidad de que...

matemáticamente, probabilidad es el coeficiente numérico que expresa la proporción en que un determinado acontecimiento puede ocurrir, en la relación con un número de veces en que el experimento o fenómeno se realiza 

100% total de probabilidad = = = =1

0% nula probabilidad = = = =0

la probabilidad siempre oscila entre 1 y 0 / entre 100 y 0

probabilidad clásica

la probabilidad de que suceda o desarrolle un determinado suceso, se expresa matemáticamente por el cociente que resulta de dividir el numero total de casos que son probables ( favorables a que suceda) entre el numero total de casos posibles.

P(A)= probabilidad de ocurrencia de un evento "A"

h= numero total de casos probables 

n= numero total de casos posibles

formula

propiedades de la propiedad clsica 

• probabilidad complementaria: la probabilidad de que un evento no ocurra se conoce como probabilidad complementaria. se puede calcular como :1-P(E) 
• eventos mutualmente excluyentes: los eventos son mutuamente excluyentes si no puede ocurrir simultáneamente.  por ejemplo, es imposible obtener un 2 y un 4 al lanzar un dado.
• eventos independientes: los eventos se consideran independiente si el resultado de uno no afecta el de otro. por ejemplo, lanzar una moneda no influye en la tirada de un dado.

ventajas y limitaciones de la probabilidad clásica.

ventajas 

• simplicidad: la probabilidad clásica ofrece un marco fácil de entender para modelar y analizar eventos aleatorias, lo que la hace accesibles.
• fundamento teórico: proporciona la base para teorías de probabilidad mas complejas, permitiendo una compresión profunda de los conceptos de probabilidad.
• la probabilidad clásica es imparcial y fácil de usar en circunstancias con espacios muestrales bien definidos porque supone que cada resultado es igualmente probable.

limitaciones 

• aplicación: cuando se trata de datos continuos o complicados o cuando los eventos no son todos igualmente probables, la probabilidad clásica puede no reflejar correctamente los escenarios del mundo real.
• complejidad limitada: es posible que pueda manejar cuestiones probabilísticas complejas, lo que requiere el uso de modelos mas sofisticadas como la probabilidad bayesiana para investigaciones en profundidad.
• discreción: debido a la discreción inherente de la probabilidad clásica , la distribución de probabilidad continuas pueden no coincidir con ella en algunas situaciones del mundo real. 

ejemplos 

video 

https://www.youtube.com/watch?v=-XxZGvNClkg