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Alonso Fernández Galián - 1 - TEMA 6: CÁLCULO DE PROBABILIDADES El Cálculo de Probabilidades se ocupa de estudiar formalmente el concepto de azar. 6.1 EXPERIMENTOS ALEATORIOS. EL ESPACIO MUESTRAL. SUCESOS Un experimento aleatorio es aquél que, aunque se repita bajo las mismas condiciones, puede producir resultados distintos. Por ejemplo, son experimentos aleatorios: -El lanzamiento de un dado. -El lanzamiento de una moneda. -La extracción de cartas de una baraja. -La extracción de una bola de una urna. -La generación de n os al azar por un ordenador. El espacio muestral. Se denomina espacio muestral al conjunto formado por todos los posibles resultados de un experimento aleatorio. Se denota por . Por ejemplo, Sucesos. Se denominan sucesos a los distintos subconjuntos del espacio muestral. Cada suceso representa una cuestión que nos podemos plantear acerca de los resultados de un experimento aleatorio. Se suelen representar por letras mayúsculas A, B, C,… Ejemplo: Veamos varios ejemplos: a) Al lanzar una moneda y observar el resultado, el espacio muestral es: . b) Al lanzar un dado, el espacio muestral es . c) Al lanzar dos monedas, el espacio muestral es , pues se debe especificar el resultado de cada una de las dos monedas. De la misma manera, si lanzamos tres monedas el espacio muestral es: . . Ejemplo: Consideremos el experimento aleatorio que consiste en lanzar un dado. El espacio muestral es . Algunos sucesos son: -salir un 6 -salir un número par . -salir un número

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Alonso Fernández Galián

- 1 -

TEMA 6: CÁLCULO DE PROBABILIDADES

El Cálculo de Probabilidades se ocupa de estudiar formalmente el concepto de azar.

6.1 EXPERIMENTOS ALEATORIOS. EL ESPACIO MUESTRAL. SUCESOS

Un experimento aleatorio es aquél que, aunque se repita bajo las mismas condiciones, puede

producir resultados distintos. Por ejemplo, son experimentos aleatorios:

-El lanzamiento de un dado.

-El lanzamiento de una moneda.

-La extracción de cartas de una baraja.

-La extracción de una bola de una urna.

-La generación de nos al azar por un ordenador.

El espacio muestral. Se denomina espacio muestral al conjunto formado por todos los posibles

resultados de un experimento aleatorio. Se denota por . Por ejemplo,

Sucesos. Se denominan sucesos a los distintos subconjuntos del espacio muestral. Cada suceso

representa una cuestión que nos podemos plantear acerca de los resultados de un experimento

aleatorio. Se suelen representar por letras mayúsculas A, B, C,…

•Ejemplo: Veamos varios ejemplos:

a) Al lanzar una moneda y observar el resultado, el espacio muestral es: .

b) Al lanzar un dado, el espacio muestral es .

c) Al lanzar dos monedas, el espacio muestral es , pues se debe especificar

el resultado de cada una de las dos monedas. De la misma manera, si lanzamos tres monedas

el espacio muestral es: .

.

•Ejemplo: Consideremos el experimento aleatorio que consiste en lanzar un dado.

El espacio muestral es .

Algunos sucesos son:

-salir un 6 →

-salir un número par → .

-salir un número →

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Matemáticas II

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Tipos de sucesos. Veamos el nombre de algunos sucesos especiales:

-Se denomina suceso elemental a aquél que está formado por un único elemento.

-Se denomina suceso seguro a aquél que ocurre siempre. Es igual al espacio muestral, .

-Se denomina suceso imposible a aquél que no ocurre nunca. Se denota por .

Sucesos contrarios. Consideremos un suceso A. El suceso contrario

de A es el suceso formado por todos los elementos del espacio

muestral que no están en A. Se escribe A .

Unión e intersección de sucesos

-La unión de dos sucesos A y B es el suceso formado por los elementos que están en alguno de

los dos sucesos. Se escribe BA

-La intersección de dos sucesos A y B es el suceso formado por los elementos que están en ambos

sucesos a la vez. Se escribe BA .

•Ejemplo: En el experimento aleatorio que consiste en lanzar un dado, tenemos:

-Los sucesos elementales son:

salir un 1 → . salir un 2 → . salir un 3 → .

salir un 4 → . salir un 5 → . salir un 6 → .

-El suceso seguro es:

salir un número entre el uno y el seis → .

-El suceso imposible es:

salir un número mayor que seis → .

Otros sucesos no elementales serían, por ejemplo, salir un número par: , salir un

número impar: , salir un número múltiplo de tres: , …

•Ejemplo: Al lanzar un dado, el espacio muestral es . Escribir los sucesos

contrarios de los siguientes sucesos:

Nota: el suceso contrario del suceso seguro es el suceso imposible y viceversa. Es decir:

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Tema 6: Cálculo de probabilidades

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Nota: Podemos pensar en la unión y en la intersección en términos de “ocurrencia de suce-sos”.

Es decir, dados dos sucesos A y B:

-El suceso BA ocurre cuando ocurre al menos uno de los dos sucesos.

-El suceso BA ocurre cuando ocurren simultáneamente los dos sucesos.

Incompatibilidad de sucesos. Dos sucesos A y B son incompatibles si no pueden ocurrir a la vez.

Es decir, si no tienen elementos comunes:

A y B son incompatibles = BA

Gráficamente:

Propiedades de las operaciones con sucesos. Veamos algunas propiedades de las operaciones

con sucesos:

1) La unión de un suceso y su contrario es igual al espacio muestral: = AA .

2) La intersección de un suceso y su contrario es igual al suceso imposible: = AA .

3) (Leyes de De Morgan) El contrario de la unión de dos sucesos es igual a la intersección de los

contrarios, y el contrario de la intersección es igual a la unión de los contrarios:

3.1) BABA = .

3.2) BABA = .

Podemos tratar de visualizar gráficamente las leyes de De Morgan con el siguiente diagrama:

•Ejemplo: En una urna hay 10 bolas numeradas del 1 al 10. Al extraer una bola al azar, el

espacio muestral es . Consideremos los sucesos A: salir un

número impar y B: salir un número mayor que 6.

y

La unión y la intersección son, respectivamente:

•Ejemplo: Al extraer una carta al azar de una baraja española, se consideran los sucesos:

A: sacar un oro. B: sacar un rey. C: sacar una espada.

Los sucesos A y B son compatibles, pues .

Los sucesos A y C son incompatibles, pues .

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Matemáticas II

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6.2 LA PROBABILIDAD DE UN SUCESO

La probabilidad de un suceso A es un número comprendido entre 0 y 1 que indica la facilidad con

la que ocurre dicho suceso (en el anexo puede verse una explicación más detallada). La

probabilidad del suceso A se denota por )(AP . Veamos cómo se calcula:

La regla de Laplace: Si en un experimento aleatorio todos los resultados posibles son igualmente

probables, la probabilidad del suceso A es:

( )

==deelementosden

Adeelementosden

posiblesresultados

favorablesresultadosAP

º

º

Veamos ejemplos:

•Ejemplo: Al lanzar un dado, el espacio muestral es:

(Hay 6 resultados posibles). Calcula la probabilidad de los siguientes sucesos:

A: salir un 5.

B: salir un número impar.

C: salir un número mayor que 1.

D: salir un número mayor que 6.

E: salir un número entre 1 y 6.

•Ejemplo: Al lanzar una moneda, el espacio muestral es . Por tanto, si la moneda

no está trucada, la probabilidad tanto de que salga cara como de que salga cruz es .

•Ejemplo: Se lanzan dos monedas. Calcula la probabilidad de los siguientes sucesos:

A: Sacar dos caras.

B: Sacar al menos una cara.

C: Sacar una cara y una cruz.

El espacio muestral es . Calculamos las probabilidades de A y B.

.

.

.

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Probabilidad del suceso contrario: La probabilidad del suceso contrario a A es:

( ) ( )APAP −=1

Veamos por último una forma de interpretar qué es la probabilidad de un suceso:

Interpretación frecuentista de la probabilidad: Si repetimos un experimento aleatorio sucesivas

veces, la probabilidad de un suceso A será el número al que se va aproximando la proporción de

las ocasiones en las que ocurre A.

•Ejemplo: En una urna hay 4 bolas rojas, 1 bola blanca y 3 bolas negras. Calcula la

probabilidad de que la bola sea roja, de que la bola sea blanca y de que la bola no sea negra.

El espacio muestral es . Calculamos las probabilidades:

A: la bola es roja.

B: la bola es blanca.

C: la bola no es negra.

•Ejemplo: Al extraer una carta de una baraja española, el espacio muestral está formado

por las 40 cartas. Calcula la probabilidad de los siguientes sucesos:

A: extraer un rey.

B: extraer una copa.

C: extraer una carta que no sea una copa.

Se tiene:

•Ejemplo: Al extraer una carta de una baraja española, calcula la probabilidad de que “A: la

carta sea un as” y “ : la carta no sea un as”:

y

•Ejemplo: Un tahúr ha fabricado una moneda trucada. Para calcular la probabilidad de que

salga cara la ha lanzado 3000 veces, de las cuales 1806 han sido cara. Así, podemos afirmar

que:

Es decir, la probabilidad de que salga cara será aproximadamente del 60%, y la probabilidad

de que salga cruz será aproximadamente del 40%.

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6.3 PROBABILIDAD DE LA UNIÓN DE DOS SUCESOS

La probabilidad de la unión de los sucesos A y B es igual a:

( ) ( ) ( ) ( )BAPBPAPBAP −+=

Donde restamos ( )BAP porque el suceso BA se está

contando dos veces.

Nota (probabilidad de la unión sucesos incompatibles): Si los sucesos son incompatibles se tiene

que ( ) ( ) 0== PBAP , por lo que la probabilidad de la unión es simplemente:

( ) ( ) ( )BPAPBAP += .

•Ejemplo: Sean A y B dos sucesos de un experimento aleatorio de los que se sabe que:

Calcula la probabilidad de que suceda .

•Ejemplo: Se extrae al azar una carta de una baraja española. Sean los sucesos:

A: la carta es un rey.

B: la carta es una espada.

Calcula , , y :

a) .

b) .

c) (pues sólo contiene al rey de espadas).

d)

También podíamos haber obtenido el último resultado directamente: como está

formado por 13 cartas, se tiene que .

•Ejemplo: De los alumnos de 2º de Bachillerato de ciencias de un instituto, el 60% cursa

Física y el 20% cursa Dibujo Técnico. Se observa además que el 15% de los alumnos cursa a

la vez Física y Dibujo Técnico. Elegimos un alumno al azar. ¿Cuál es la probabilidad de que

curse alguna de las asignaturas Física o Dibujo Técnico?

Sean los sucesos:

A: El alumno está matriculado en Física. →

B: El alumno está matriculado en Dibujo Técnico. →

Sabemos además que P(A B) = 0,15. Calculemos :

.

Es decir, un 65% de los alumnos cursa al menos una de las dos asignaturas.

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Tablas de contingencia. Las tablas de contingencia son tablas de doble entrada que nos permiten

estudiar la relación entre las uniones e intersecciones de dos sucesos y sus contrarios.

•Ejemplo: En una urna hay bolas de diferentes colores. En particular, se sabe que el 20% de

las bolas son blancas, el 45% son negras, el 25% son azules y el 10% son rojas. Se extrae una

bola al azar y se mira su color. Considera los sucesos:

B: la bola es blanca, . N: la bola es negra, .

A: la bola es azul, . R: la bola es roja, .

Calcula la probabilidad de los siguientes sucesos:

a) La bola es blanca o negra, :

b) La bola es azul o roja, :

c) La bola es blanca, negra o roja, :

(observamos que el este último suceso es no ser azul, ).

•Ejemplo: Un periódico deportivo ha encuestado a 160 chicos de quince años acerca de sus

preferencias deportivas: a 84 les gusta el fútbol y el baloncesto, a 35 les gusta el fútbol pero

no el baloncesto, a 12 les gusta el baloncesto pero no el fútbol, y al resto no les gusta ninguno

de los dos deportes.

Sean:

: al alumno le gusta el fútbol. : al alumno no le gusta el fútbol.

: al alumno le gusta el baloncesto. : al alumno no le gusta el baloncesto.

Construyamos una tabla de contingencia:

F

B 84 12 96

35 29 64

119 41 160

Calculemos las probabilidades de que eligiendo un alumno al azar se cumplan los siguientes

sucesos:

a) le guste el baloncesto:

b) le guste el fútbol y el baloncesto:

c) Le guste el baloncesto pero no el fútbol:

d) Le guste alguno de los dos deportes:

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6.5 PROBABILIDAD CONDICIONADA

Sean A y B dos sucesos, con ( ) 0AP . Se denomina probabilidad de B condicionada a A a la

probabilidad de que ocurra B suponiendo que ha ocurrido A. Se denota por ( )ABP / .

Fórmula de la probabilidad condicionada: En general, la probabilidad de B condicionada a A

satisface la siguiente relación:

𝑃(𝐵/𝐴) =𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)

𝑃(𝐴)

Es decir, 𝑃(𝐵/𝐴) es igual a la probabilidad de 𝐴 ∩ 𝐵 relativa a la ocurrencia de 𝐴.

Independencia de sucesos. Se dice que el suceso B es independiente del suceso A si la ocurrencia

de B no se ve condicionada por la de A, es decir, si ( )ABP / = ( )BP . Es fácil demostrar la

siguiente equivalencia:

B es independiente de A ( )BAP = ( )AP · ( )BP

Con ello se comprueba que si B es independiente de A, entonces también A es independiente de

B, de manera que se puede hablar simplemente de que A y B son independientes.

•Ejemplo: Se extraen consecutivamente y sin reposición dos cartas de una baraja española. Si

suponemos que la primera carta es un as, ¿cuál es la probabilidad de que la segunda también

sea un as?

•Ejemplo: Recordemos de un ejemplo anterior que la siguiente tabla recoge los gustos

deportivos de un grupo de alumnos de 15 años:

F

B 84 12 96

35 29 64

119 41 160

(F: al alumno le gusta el fútbol, B: al alumno le gusta el baloncesto)

Calcula la probabilidad de los siguientes sucesos:

a) a un alumno le guste el baloncesto suponiendo que le gusta el fútbol:

b) a un alumno le guste el baloncesto suponiendo que no le gusta el fútbol:

Nota: observemos que no hemos necesitado utilizar la fórmula de la probabilidad

condicionada, aunque también podríamos haberlo hecho con ella.

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Tema 6: Cálculo de probabilidades

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6.6 EXPERIMENTOS COMPUESTOS. DIAGRAMAS DE ÁRBOL

Se denomina experimento compuesto a un experimento aleatorio que está formado por dos o más

experimentos aleatorios más sencillos. Por ejemplo:

-Extraer dos cartas de una baraja.

-Extraer dos bolas de una urna.

-Lanzar una moneda y luego un dado.

El resultado de un experimento compuesto se puede expresar siempre como intersección de

sucesos, BA . A su vez, para calcular ( )BAP despejamos en la fórmula de la probabilidad

condicionada:

( )( )( )

( ) ( ) ( )ABPAPBAPAP

BAPABP // =

=

•Ejemplo: Se extraen consecutivamente y sin reposición dos cartas de una baraja española.

Calcular la probabilidad de que las dos cartas sean ases.

Consideremos los siguientes sucesos:

A1: La 1ª carta es un as,

A2: La 2ª carta es un as,

Queremos calcular . Aplicando la fórmula anterior:

El ejemplo se visualiza mejor con un diagrama de árbol:

Donde deben multiplicarse las probabilidades del “itinerario” que hemos seguido.

•Ejemplo: Se reparten tres cartas de una baraja española. Calcular la probabilidad de obtener

tres reyes.

Consideremos los sucesos:

R1: La 1ª carta es un rey. R2: La 2ª carta es un rey. R3: La 3ª carta es un rey.

[…]

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Matemáticas II

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[…]

Queremos calcular . Construyamos un diagrama de árbol:

Se tiene entonces:

•Ejemplo: Una urna contiene 7 bolas blancas y 3 bolas negras. Se extraen consecutivamente

y sin reposición dos bolas:

Se pide:

a) Probabilidad de que las dos sean blancas:

b) Probabilidad de que las dos sean negras.

c) Probabilidad de obtener una bola de cada color:

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Tema 6: Cálculo de probabilidades

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6.7 EL TEOREMA DE LA PROBABILIDAD TOTAL Y LA REGLA DE BAYES

Veamos por último dos importantes resultados. Antes vamos a introducir un nuevo concepto.

Particiones. Una partición del espacio muestral es un

conjunto de sucesos nAAA ...,,, 21 tales que:

-Son incompatibles dos a dos.

-Su unión es todo el espacio muestral, . Es decir:

nAAA = ...21

De esta manera, si nAAA ...,,, 21 es una partición, cualquier otro suceso B puede expresarse en la

forma:

( ) ( ) ( )BABABAB n = ...21

Veamos ya el primero de los teoremas:

Teorema de la probabilidad total: Dada una partición nAAA ...,,, 21 del espacio muestral , para

cualquier otro suceso B se cumple:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )nn ABPAPABPAPABPAPBP /...// 2211 +++=

Demostración: Como los sucesos BA 1 , BA 2 , …, BAn son incompatibles y su unión es

B, se cumple que ( ) ( ) ( ) ( )nABPABPABPBP +++= ...21 . Si ahora aplicamos la fórmula

de la probabilidad condicionada a cada sumando obtenemos la expresión buscada.

•Ejemplo: En una urna hay tres dados con sus caras pintadas de blanco o negro. El primero

tiene tres caras blancas y tres negras, el segundo tiene dos caras blancas y cuatro negras, y el

tercero tiene una cara blanca y cinco negras. Calcula la probabilidad de que al extraer un dado

al azar y lanzarlo al aire se obtenga una cara blanca.

Consideremos los sucesos siguientes:

: extraer el 1er dado . B: obtener una cara blanca.

: extraer el 2º dado.

: extraer el 3er dado.

Queremos calcular .

Aplicamos el teorema de la probabilidad total:

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El caso más simple de partición es la formada por dos sucesos contrarios A y A :

Veamos para acabar la regla de Bayes, que permite calcular la probabilidad de BA / a partir de

la de AB / .

Regla de Bayes: Dados dos sucesos A y B con probabilidad no nula, se cumple que:

( )( ) ( )

( )BP

ABPAPBAP

//

=

Demostración: ( )( )( )

( ) ( )( )BP

ABPAP

BP

BAPBAP

//

=

= , pues ( ) ( ) ( )ABPAPBAP /=

Nota: Es posible que no se conozca explícitamente la probabilidad de B, sino ésta condicionada a

todas sus posibles “causas” nAAA ...,,, 21 (que forman una partición del espacio muestral). En tal

caso la regla de Bayes se escribe como:

( )( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )nn

iii

ABPAPABPAPABPAP

ABPAPBAP

/...//

//

2211 +++

= ,

•Ejemplo: Según la agencia estatal de meteorología, AEMET, la probabilidad de que llueva

el día de Navidad es 0,35. Se sabe también que, en general, la probabilidad de que haya atascos

en un día de lluvia es de 0,8; y en un día sin lluvia, de 0,4. ¿Cuál es la probabilidad de que

haya atascos el día de Navidad?

Sean los sucesos:

A: llueva el día de Navidad. y .

B: haya atascos en Navidad. y .

Queremos calcular . Por el teorema de la probabilidad total:

•Ejemplo: El 12% de una población animal está afectada por un virus. Se sabe además que el

75% de los animales afectados por el virus presenta ciertos síntomas, pero que, en general, el

15% de la toda la población puede mostrar esos mismos síntomas (ya sea debido al virus o a

cualquier otra causa). ¿Cuál es la probabilidad de que un animal que presenta los síntomas

esté afectado por el virus?

Consideremos los siguientes sucesos:

A: estar afectado por el virus. .

B: presentar los síntomas. .

Sabemos que y queremos calcular . Por el teorema de Bayes:

Es decir, sólo el 60% de los animales que muestran los síntomas están realmente afectados

por el virus (un resultado como este puede ser útil, por ejemplo, a la hora de decidir

administrar una vacuna).

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Tema 6: Cálculo de probabilidades

- 13 -

•Ejemplo: Una pequeña fábrica de cerveza tiene tres máquinas para embotellar, A, B y C, de

manera que la máquina A envasa el 40% de las botellas, la máquina B el 35% de las botellas,

y la máquina C el 25% de las botellas. Se ha comprobado además que la máquina A no llena

del todo la botella en un 2% de los casos, la máquina B en un 4% de los casos y la máquina

C en un 1% de los casos. Se pide:

a) Probabilidad de que una botella elegida al azar no esté llena del todo.

Sean los sucesos:

A: La botella procede de la máquina A. .

B: La botella procede de la máquina B. .

C: La botella procede de la máquina C. .

D: La botella no está llena del todo.

Queremos calcular , y conocemos:

Utilizamos el teorema de la probabilidad total:

.

b) Si tenemos una botella que no está llena del todo, ¿cuál es la probabilidad de que proceda

de la máquina A?

Queremos conocer . Usamos la regla de Bayes.

•Ejemplo: Entre los alumnos matriculados en el primer curso de una carrera universitaria hay

2/5 de chicas y 3/5 de chicos. Al final del curso se comprueba que han aprobado todo un 70%

de chicas y un 65% de chicos.

a) ¿Cuál es la probabilidad de que un estudiante elegido al azar haya aprobado todo?

Sean los sucesos:

C: Chica: . : Chico: . T: Aprueba todo.

Queremos calcular , y conocemos y . Utilizamos el

teorema de la probabilidad total:

.

b) Se elige un estudiante al azar entre los que no han aprobado todo. ¿Cuál es la probabilidad

de que sea una chica?

Queremos conocer . Usamos la regla de Bayes teniendo en cuenta además que se

debe de cumplir y .

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ANEXO: LOS AXIOMAS DE LA PROBABILIDAD

Para desarrollar con absoluto rigor la teoría de la probabilidad se debe proceder de una manera

axiomática, partiendo de unos pocos principios básicos (los axiomas de la teoría) y demostrando

el resto de propiedades a partir de ellos.

Los axiomas de la probabilidad: Dado un espacio muestral , una asignación de probabilidades

P es una regla para asignar a cada suceso A un número, su probabilidad,

( )→ APA ℝ

de manera que se satisfagan los siguientes axiomas.

i) La probabilidad de cualquier suceso A es mayor o igual que cero, ( ) 0AP .

ii) La probabilidad del suceso seguro es 1. Es decir, ( ) 1=P .

iii) La probabilidad de la unión de sucesos incompatibles dos a dos es igual a la suma de las

probabilidades de los sucesos. Es decir:

,...,, 321 AAA incompatibles ( ) ( ) ( ) ( ) ...... 321321 +++= APAPAPAAAP

A partir de estos tres axiomas se demuestran el resto de propiedades. Veamos algunas de ellas.

Algunas consecuencias. La probabilidad satisface las siguientes propiedades:

1. Para cualquier suceso A se cumple que ( ) ( )APAP −=1 .

2. ( ) .0=P

3. Si BA , entonces ( ) )(BPAP

4. (principio de inclusión-exclusión) Dados dos sucesos cualesquiera A y B, se cumple que

( ) ( ) ( ) ( )BAPBPAPBAP −+= .

Demostración: 1. Como = AA , con A y A incompatibles, por el axioma iii) se tiene que

( ) ( ) ( ) ( )=+= PAPAPAAP . Pero, por ii) tenemos que la probabilidad de es 1. Así:

( ) ( ) ( ) ( )APAPAPAP −==+ 11

2. Como = , por el apartado anterior se cumple que ( ) ( ) 0111 =−=−= PP .

3. El suceso B puede escribirse como ( )BAAB = , y los sucesos A y BA son claramente

incompatibles. Por tanto:

( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )BAPBPAPBAPAPBAAPBP −=+==

Como ( ) 0 BAP por el axioma i), ( )AP debe ser menor o igual que )(BP .

4. Dados dos sucesos A y B, se cumple que ( ) ( ) ( )BABABABA = , con los

sucesos de los paréntesis incompatibles dos a dos. Por tanto:

( ) ( ) ( ) ( )BAPBAPBAPBAP ++=

Por otro lado, es fácil ver que también se cumple que ( ) ( ) ( )BAPBPBAP −= y que

( ) ( ) ( )BAPAPBAP −= . Así:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) =−+−+= BAPBPBAPAPBAPBAP

( ) ( ) ( ) ( )BAPBAPBPAP −++= .

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Tema 6: Cálculo de probabilidades

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El espacio muestral. Sucesos

1. Extraemos sin mirar una bola de urna contiene sólo tres bolas: una blanca, una roja y una negra.

Escribe el espacio muestral y todos los sucesos.

2. Un dado en forma de tetraedro regular sólo tiene cuatro caras,

numeradas del 1 al 4. El espacio muestral es 4,3,2,1= . Escribe

todos los sucesos.

3. Una urna contiene diez bolas numeradas: 10,9,8,7,6,5,4,3,2,1= , se extrae una bola al

azar y se consideran los sucesos:

A: Sacar un múltiplo de 3.

B: Sacar un número menor que 7.

Expresa a partir de sus elementos los sucesos A y B y escribe:

a) A . b) B . c) BA . d) BA . e) A . f) B B .

4. En el experimento aleatorio cuyo espacio muestral es }6,5,4,3,2,1{= se consideran los

sucesos:

}6,5,2{=A }6,5,4{=B }5,4,3,1{=C

Expresa a partir de sus elementos los siguientes sucesos:

a) A b) B c) C d) BA e) BA f) BA

g) BA h) BA i) BA j) CBA )( k) CBA )( l) )( CBA

5. Se extrae una carta de una baraja española. Indica si cada pareja de sucesos es compatible o

incompatible:

a) Sacar un oro y sacar un 7. c) Sacar una figura y sacar un 2.

b) Sacar un oro y sacar un basto. d) Sacar una figura y sacar una copa.

Probabilidad. La regla de Laplace

6. Un dado de quinielas es un dado cúbico normal, pero que tiene tres caras con un 1, dos caras

con una X y una cara con 2. Escribe el espacio muestral y calcula la probabilidad de que salga un

1, de que salga una X y de que salga un 2.

7. Se ha fabricado una moneda trucada de manera que la probabilidad de obtener cara sea doble

que la probabilidad de obtener cruz. ¿Cuál es la probabilidad de obtener cara?, ¿y cruz?

8. A extraer una carta de una baraja española de 40 cartas calcula:

a) Probabilidad de que sea un caballo. c) Probabilidad de que sea una copa.

b) Probabilidad de que no sea un caballo. d) Prob. de que sea un oro, una copa o un basto.

9. En una urna hay bolas blancas y negras. Se sabe además que la probabilidad de extraer una

bola blanca es P(B) = 0,24.

a) ¿Cuál es la probabilidad de extraer una bola que no sea blanca?

b) Si nos dicen que en la urna hay 30 bolas blancas, ¿cuántas bolas negras debe haber?

EJERCICIOS DEL TEMA 6

Page 16: 6.1 EXPERIMENTOS ALEATORIOS. EL ESPACIO MUESTRAL. …ºbct__6._probabilidad_.pdf6.1 EXPERIMENTOS ALEATORIOS. EL ESPACIO MUESTRAL. SUCESOS Un experimento aleatorio es aquél que, aunque

Matemáticas II

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Probabilidad de la unión de dos sucesos

10. Calcula ( )BAP en los siguientes casos:

a) Sabiendo que ( ) 5,0=AP , ( ) 6,0=BP y que ( ) 35,0= BAP .

b) Sabiendo que ( ) 45,0=AP , ( ) 2,0=BP y que los sucesos A y B son incompatibles.

11. Calcula ( )BAP sabiendo que ( ) 15,0=AP , ( ) 6,0=BP y ( ) 65,0= BAP .

12. Sabiendo que ( ) 4,0=AP , ( ) 7,0=BP y que ( ) 9,0= BAP . Calcula ( )BAP . ¿Los sucesos

A y B son incompatibles?

13. En una clase de cuarto, hay un 25% de alumnos que juegan al tenis, y un 40% que juega al

fútbol. Además, comprobamos que el 10% practica ambos deportes. Calcula la probabilidad de

que un alumno elegido al azar:

a) Practique alguno de los dos deportes. b) No practique ninguno de los dos deportes.

Probabilidad condicionada

14. Extraemos una carta de una baraja española. Sean los sucesos:

A: la carta es un rey.

B: la carta es una figura (sota, caballo, rey).

a) Calcula e interpreta ( )AP y ( )BAP | . b) ¿Son A y B independientes?

15. Calcula ( )BAP | conociendo ( ) 64,0=AP y ( ) 16,0= BAP .

16. Extraemos una carta de una baraja española. Sean los sucesos:

A: la carta es un rey.

B: la carta es un oro.

C: la carta es as.

a) Calcula ( )AP , ( )BAP | y ( )CAP | .

b) ¿Son A y B independientes?

c) ¿Son A y C independientes?

17. En una clase de ingeniería de primer año de carrera, un 60% de los alumnos ha aprobado

matemáticas, un 55% han aprobado física y un 20% no ha aprobado ninguna de las dos. Elegimos

a un alumno al azar. Completa una tabla de contingencia y responde:

a) ¿Cuál es la probabilidad de haya aprobado tanto matemáticas como física?

b) Sabiendo que ha aprobado matemáticas, ¿cuál es la probabilidad de que haya aprobado física?

c) ¿Son independientes los sucesos aprobar matemáticas y aprobar física?

18. Se ha hecho una encuesta a un grupo de 120 personas preguntando si les gusta leer y ver la

televisión, y los resultados han sido que a 32 personas les gusta leer y ver la tele, a 92 personas

les gusta leer, y a 47 personas les gusta ver la tele.

Organiza los resultados en una tabla de contingencia y calcula:

a) Probabilidad de que a una persona elegida al azar que no le gusta ver la tele.

b) Probabilidad de que a una persona elegida al azar le guste leer, pero no ver la tele.

c) Probabilidad de que a una persona elegida a azar le guste leer, sabiendo que le gusta ver la tele.

Page 17: 6.1 EXPERIMENTOS ALEATORIOS. EL ESPACIO MUESTRAL. …ºbct__6._probabilidad_.pdf6.1 EXPERIMENTOS ALEATORIOS. EL ESPACIO MUESTRAL. SUCESOS Un experimento aleatorio es aquél que, aunque

Tema 6: Cálculo de probabilidades

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Diagramas de árbol

19. Extraemos sin reposición dos cartas de una baraja española. Calcula la probabilidad de que

ninguna sea un rey.

20. Extraemos sin reposición tres cartas de una baraja española:

a) Calcula la probabilidad de extraer tres figuras (recuerda que las figuras de una baraja son las

sotas, los caballos y los reyes).

b) Calcula la probabilidad de extraer tres figuras distintas (es decir, una sota, un caballo y un rey,

sin importar el orden).

21. Una urna contiene 8 bolas blancas, 3 bolas rojas y 9 bolas negras. Se extraen consecutivamente

y sin reposición dos bolas de la urna. Se pide:

a) Probabilidad de extraer una bola roja y negra, sin importar el orden.

b) Probabilidad de extraer al menos una bola blanca.

22. Tenemos dos urnas A y B. En la urnas A hay 3 bolas blancas y 7 bolas rojas, y en la urnas B

hay 6 bolas blancas y 2 bolas rojas. Sin mirar, sacamos una bola de A y la pasamos a B, y después

extraemos una bola de B.

a) ¿Cuál es la probabilidad de que la bola extraída de B sea blanca?

b) ¿Cuál es la probabilidad de que las dos bolas sean blancas?

Teorema de la probabilidad total y regla de Bayes

23. Tengo dos monedas en el bolsillo: una está trucada de manera que la probabilidad de que

salga cara es de 2/3 y la de que salga cruz es de 1/3, y la otra no está trucada, de manera que la

probabilidad de que salga cara y la probabilidad de que salga cruz son ambas iguales a 1/2. Las

monedas son prácticamente indistinguibles a la vista y al tacto. Si saco al azar una moneda del

bolsillo y la lanzo, ¿cuál es la probabilidad de que salga cara?, ¿y de que salga cruz?

24. En cierta localidad se prevé que durante el próximo mes de abril se prevé que haya 15 días

de lluvia, 5 días con niebla y que el resto de días esté despejado. Se sabe además que la

probabilidad de que haya accidentes de coche en un día de lluvia es 0,01, en un día de niebla es

0,005 y en un día despejado es 0,002. ¿Cuál es la probabilidad de que haya accidentes de coche

en el próximo mes de abril?

25. (EvAU, junio de 2016-2017, uclm) En mi casa dispongo de dos estanterías A y B. En A tengo

20 novelas, 10 ensayos y 10 libros de matemáticas y en la B tengo 12 novelas y 8 libros de

matemáticas. Elijo una estantería al azar y de ella, también al azar, un libro. Calcula

razonadamente la probabilidad de que:

a) El libro elegido sea de matemáticas.

b) Si el libro elegido resultó ser de matemáticas, que fuera de la estantería B.

26. (EvAU, septiembre de 2016-2017, uclm) En una empresa hay tres robots A, B y C dedicados

a soldar componentes electrónicos en placas de circuito impreso. El 25% de los componentes son

soldados por el robot A, el 20% por el B y el 55% por el C. Se sabe que la probabilidad de que

una placa tenga un defecto de soldadura es de 0,03 si ha sido soldado por el robot A, 0,04 por el

robot B y 0,02 por el robot C:

a) Elegida una placa al azar, calcula razonadamente la probabilidad de que tenga un defecto de

soldadura.

b) Se escoge al azar una placa y resulta tener un defecto de soldadura, calcula razonadamente la

probabilidad de que haya sido soldada por el robot C.

Page 18: 6.1 EXPERIMENTOS ALEATORIOS. EL ESPACIO MUESTRAL. …ºbct__6._probabilidad_.pdf6.1 EXPERIMENTOS ALEATORIOS. EL ESPACIO MUESTRAL. SUCESOS Un experimento aleatorio es aquél que, aunque

Matemáticas II

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27. (EvAU, septiembre de 2016-2017, uclm) De una urna contiene tres bolas blancas dos bolas

rojas extraemos, sucesivamente y sin reemplazamiento, dos bolas. Calcula razonadamente la

probabilidad de:

a) Que la segunda bola extraída sea blanca.

b) Si la segunda bola extraída ha sido blanca, que la primera fuera roja.

28. (EvAU, julio de 2017-2018, uclm) En una tienda de lámparas tienen tres proveedores A, B y

C. A suministra el 20%, B el 10% y C el resto. De las lámparas de A salen defectuosas el 5%, de

las de B el 4% y de las de C el 2%. Elegida una lámpara al azar de la tienda, calcula razonadamente

la probabilidad de que:

a) No salgan defectuosas.

b) Si resultó ser defectuosa, que fuera suministrada por B.

Selección de Ejercicios de PAEG - EvAU

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Junio 2017-2018

Julio 2017-2018