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introducción a la probabilidad (tipos (Poisson. Mecanismo de cálculo de…
introducción a la probabilidad
probabilidad condicional
La notación para esta probabilidad condicional es P(A|B). Por conveniencia, esta notación se lee simplemente como la probabilidad condicional de A dado B.
Entonces, sean A y B dos sucesos cualesquiera de un mismo espacio muestral E, tales que P(B)> 0, así:
Miraremos la forma en que cambia la probabilidad de un suceso A cuando se sabe que otro suceso B a ocurrido.
A esta probabilidad se le denomina la probabilidad condicional del suceso A dado que el suceso B ha ocurrido.
conceptualizacion
mide la mayor o menor posibilidad de que se dé un determinado resultado (suceso o evento) cuando se realiza un experimento aleatorio. Para calcular la probabilidad de un evento se toma en cuenta todos los casos posibles de ocurrencia del mismo; es decir, de cuántas formas puede ocurrir determinada situación. Los casos favorables de ocurrencia de un evento serán los que cumplan con la condición que estamos buscando
tipos
Poisson.
Mecanismo de cálculo de probabilidades más complejos, ya que pretende determinarlas en espacio y en tiempo también
Lógica.
Establece la posibilidad de ocurrencia de un hecho de forma inductiva, con arreglo a las leyes de la lógica.
Hipergeométrica.
Aquella que se realiza acorde a la técnica del muestreo, es decir, la ocurrencia de los eventos se clasifican por la frecuencia de su acontecimiento, creándose así una serie de grupos de eventos determinados por su aparición.
Condicionada.
En este caso, se establece la relación de causalidad entre dos hechos, ya que solo es posible determinar la ocurrencia de uno, si el otro ha sucedido de forma previa.
Subjetiva.
Se contrapone a la probabilidad matemática, ya que en esta, solo es posible de determinar por ciertas eventualidades, que pueden arrogar cierto grado de posibilidad en la ocurrencia del hecho.
De intersección y De la unión.
En este caso, se analiza la relación que puede establecerse entre dos hechos, es decir, se selecciona un evento y otro, siendo posible considerar la existencia de un tercer hecho, si estos dos sucede
Geométrica.
Muchos la han catalogado como un subtipo de la probabilidad matemática, y es aquella en la cual, los científicos pueden conocer con exactitud las veces o casos favorables en los que puede darse un evento.
De espacio muestral.
Son todos los resultados que un experimento aleatorio ha arrogado, estos se aglomeran en uno solo, acorde a la cantidad de frecuencias de eventos y la contribución de estos a los resultados positivos y deseados
Objetiva.
Se conocen de antemano las frecuencias, de forma tal, que solo se conocerán los casos probables en los que sucederá un fenómeno.
Clásica.
Es aquella que establece la regla de las probabilidades, conforme a la cual, la cantidad de eventos que sucedan de forma positiva, será la misma cantidad que favorezca los resultados deseados,
Binomial.
En este caso, se calcula la posibilidad de éxito o de fracaso de un determinado acto, de modo tal, que el cálculo va a residir en la cualidad de ocurrencia o no del fenómeno.
Simple o Compuesta.
Aquellas en las que se determinan la posibilidad o no de ocurrencia de un determinado evento
Matemática.
Obedece a un conjunto de operaciones aritméticas que se lleva a cabo, las cuales ameritan que se calculen en cifras los eventos aleatorios que pueden suceder en un determinado campo.
Frecuencial.
Esta se determina acorde a la frecuencia de ocurrencia de un fenómeno, en un número determinado de eventos auto realizados, donde se procede a llevar la anotación de las mismas frecuencia
teorema de Bayes
aquella información que es empleada para saber cuál es la probabilidad condicional que tiene un suceso. Este concepto de Teorema de Bayes fue desarrollado por el matemático Thomas Bayes. Su intención era determinar la probabilidad de un suceso con respecto a la probabilidad de otro suceso diferente
En esta fórmula A y B forman parte de los sucesos probables que se deben interpretar. Para calcular el Teorema de Bayes tendremos que tener en cuenta los isguientes datos. Por un lado, P(A) será la probabilidad a priori. Por otro lado, P(B|A) será la probabilidad que tenga B con respecto a la hipótesis dada de A, que son las verosimilitudes. Por último, P(A|B) serán las probabilidades a posteriori.
