Caso 9. Teoría de probabilidad
Héctor Hugo González Hernández
28/02/2023
1 Objetivo
Desarrollar ejercicios para encontrar la probabilidad de eventos de un espacio muestral.
2 Descripción
Construir ejercicios de probabilidad conforme a partir de datos conforme la teoría de probabilidad.
A partir de un conjunto de datos generados estimar y determinar las probabilidades.
3 Marco teórico
Para cuando los espacios muestrales tienen un espacio finito o un número de elementos finito, la probabilidad de ocurrencia de un evento que resulta de tal experimento estadístico se evalúa utilizando un conjunto de números reales denominados pesos o probabilidades, que van de 0 a 1.[@walpole2012].
Para todo punto en el espacio muestral se asigna una probabilidad tal que la suma de todas las probabilidades es 1. [@walpole2012].
Si se tiene certeza para creer que al llevar a cabo el experimento es bastante probable que ocurra cierto punto muestral, le tendríamos que asignar a éste una probabilidad cercana a uno. Por el contrario, si se cree que no hay probabilidades de que ocurra cierto punto muestral, se tendría que asignar a éste una probabilidad cercana a cero.
En un espacio muestral en donde todos los puntos muestrales tienen la misma oportunidad de ocurrencia, por lo tanto, se les asignan probabilidades iguales.
A los puntos fuera del espacio muestral, es decir, a los eventos simples que no tienen posibilidades de ocurrir, se les asigna una probabilidad de cero.
Entonces: La probabilidad de un evento A debe estar entre cero y uno
\[ 0 \le P(A) \le 1 \]
La probabilidad de todo el espacio muestral S debe ser uno \[ P(S) = 1 \]
La probabilidad de que no ocurra un evento es cero
\[ p(\phi) = 0 \]
Ejemplo: lanzar un dado. La probabilidad de que caiga un 1, un 2, un 3 un 4 un 5 un 6 es la misma para cada elemento. Siendo S el espacio muestral, cual es la probabilidad de que al lanzar un dado a una mesa, el valor del mismo cara arriba sea un 5?, y ¿cuál es la probabilidad de que sea un 7?
¿Cuántas veces está el 5 en el espacio muestral S?. Una sola vez.
¿Cuántas veces está el 7 en el espacio muestral S?. Ninguna
Entonces dividir el número de ocurrencias del 5 entre el número total de elementos N.
\[ prob = \frac{n}{N} \]
En términos porcentuales sería:
\[ prob = \frac{n}{N} \times 100 \]
dado <- c(1,2,3,4,5,6)
N <- length(dado)
# N
filtro <- subset(dado, dado == 5)
filtro## [1] 5n <- length(filtro)
# n
paste("La probabilidad de que al lanzar el dado sea cinco es : ", n , " de entre", N , " elementos que existen en el espacio muestral. Representa: ", round(n/N * 100,2), "%")## [1] "La probabilidad de que al lanzar el dado sea cinco es : 1 de entre 6 elementos que existen en el espacio muestral. Representa: 16.67 %"4 Desarrollo
4.1 Cargar librerías
Se cargan librerías necesarias para distintos ejercicios
library(gtools) # Comnaciones ypermutaciones
library(dplyr) # Procesar datos mutate, select ...
library(fdth) # Tablas de frecuencias4.2 Ejercicios
4.2.1 Lanzar dos dados:
¿Que probabilidad existe de que al lanzar los dos dados de que salga 10 la suma de los valores de los dos dados?.
4.2.1.1 Crear el espacio muestral de los dados
A partir de un vector dado del 1 al 6 que son los valores del dado generar permutaciones en donde se puedan repetir los valores del dado.
Poner nombre con la función names() nombres de columnas al conjunto de datos lanzar_dados.
Con la función cbind() se agrega una columna al conjunto de datos.
Con apply() se hace la suma de cada renglón del conjunto de datos lanzar_dados.
dado <- c(1,2,3,4,5,6)
lanzar_dados <- data.frame(permutations(n=6, r = 2, v = dado, repeats.allowed = TRUE))
names(lanzar_dados) <- c("dado1", "dado2")
lanzar_dados <- cbind(lanzar_dados, suma = apply(X = lanzar_dados, MARGIN = 1, FUN = sum))
lanzar_dados## dado1 dado2 suma
## 1 1 1 2
## 2 1 2 3
## 3 1 3 4
## 4 1 4 5
## 5 1 5 6
## 6 1 6 7
## 7 2 1 3
## 8 2 2 4
## 9 2 3 5
## 10 2 4 6
## 11 2 5 7
## 12 2 6 8
## 13 3 1 4
## 14 3 2 5
## 15 3 3 6
## 16 3 4 7
## 17 3 5 8
## 18 3 6 9
## 19 4 1 5
## 20 4 2 6
## 21 4 3 7
## 22 4 4 8
## 23 4 5 9
## 24 4 6 10
## 25 5 1 6
## 26 5 2 7
## 27 5 3 8
## 28 5 4 9
## 29 5 5 10
## 30 5 6 11
## 31 6 1 7
## 32 6 2 8
## 33 6 3 9
## 34 6 4 10
## 35 6 5 11
## 36 6 6 124.2.1.2 Probabilidad de dos dados
Encontrar en cuantas ocasiones la suma de los dos dados es diez, se hace con la función subset()
sumados <- 10 # Puede ser cualquier valor
N <- nrow(lanzar_dados) # Cantidad de obervaciones
filtro <- subset(lanzar_dados, suma == sumados)
filtro## dado1 dado2 suma
## 24 4 6 10
## 29 5 5 10
## 34 6 4 10n <- nrow(filtro) # Cantidad de eventos que cumplen una condición
n## [1] 3paste("Existen ", n, " alternativas de que la suma de lanzamiento de dos dados sea ", sumados, " de un total de ",N, " lo que representa ", round(n/N * 100,2), "%", "probable ")## [1] "Existen 3 alternativas de que la suma de lanzamiento de dos dados sea 10 de un total de 36 lo que representa 8.33 % probable "4.2.2 Juego de Black Jack
Se reparten dos barajas de tipo inglesa y el jugador debe sumar los valores numéricos de las dos barajas.
La pregunta es: ¿qué probabilidad existe de que al recibir dos cartas de una baraja de 52 cartas modalidad inglesa la suma de las dos cartas sea 20?
El As vale 1 punto
Los valores numérico valen lo que indica la carta
Los monos (J, Q y K ) valen 10 puntos
4.2.2.1 Simular las cartas …
Reutilizar código que existe en “https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Probabilidad-y-EstadIstica-VIRTUAL-DISTANCIA/main/funciones/misfunciones.R”
# source("funciones/mis.funciones.r")
source ("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/Enero%20Junio%202022/funciones/misfunciones.R")4.2.2.2 Espacio muestral sin sumas
El espacio muestral de todas las cartas almacenada en una variable llamada S.casos.
S.casos <- data.frame(permutations(13,2,baraja, repeats.allowed = TRUE))
names(S.casos) <- c("C1", "C2")
S.casos## C1 C2
## 1 10 10
## 2 10 2
## 3 10 3
## 4 10 4
## 5 10 5
## 6 10 6
## 7 10 7
## 8 10 8
## 9 10 9
## 10 10 A
## 11 10 J
## 12 10 K
## 13 10 Q
## 14 2 10
## 15 2 2
## 16 2 3
## 17 2 4
## 18 2 5
## 19 2 6
## 20 2 7
## 21 2 8
## 22 2 9
## 23 2 A
## 24 2 J
## 25 2 K
## 26 2 Q
## 27 3 10
## 28 3 2
## 29 3 3
## 30 3 4
## 31 3 5
## 32 3 6
## 33 3 7
## 34 3 8
## 35 3 9
## 36 3 A
## 37 3 J
## 38 3 K
## 39 3 Q
## 40 4 10
## 41 4 2
## 42 4 3
## 43 4 4
## 44 4 5
## 45 4 6
## 46 4 7
## 47 4 8
## 48 4 9
## 49 4 A
## 50 4 J
## 51 4 K
## 52 4 Q
## 53 5 10
## 54 5 2
## 55 5 3
## 56 5 4
## 57 5 5
## 58 5 6
## 59 5 7
## 60 5 8
## 61 5 9
## 62 5 A
## 63 5 J
## 64 5 K
## 65 5 Q
## 66 6 10
## 67 6 2
## 68 6 3
## 69 6 4
## 70 6 5
## 71 6 6
## 72 6 7
## 73 6 8
## 74 6 9
## 75 6 A
## 76 6 J
## 77 6 K
## 78 6 Q
## 79 7 10
## 80 7 2
## 81 7 3
## 82 7 4
## 83 7 5
## 84 7 6
## 85 7 7
## 86 7 8
## 87 7 9
## 88 7 A
## 89 7 J
## 90 7 K
## 91 7 Q
## 92 8 10
## 93 8 2
## 94 8 3
## 95 8 4
## 96 8 5
## 97 8 6
## 98 8 7
## 99 8 8
## 100 8 9
## 101 8 A
## 102 8 J
## 103 8 K
## 104 8 Q
## 105 9 10
## 106 9 2
## 107 9 3
## 108 9 4
## 109 9 5
## 110 9 6
## 111 9 7
## 112 9 8
## 113 9 9
## 114 9 A
## 115 9 J
## 116 9 K
## 117 9 Q
## 118 A 10
## 119 A 2
## 120 A 3
## 121 A 4
## 122 A 5
## 123 A 6
## 124 A 7
## 125 A 8
## 126 A 9
## 127 A A
## 128 A J
## 129 A K
## 130 A Q
## 131 J 10
## 132 J 2
## 133 J 3
## 134 J 4
## 135 J 5
## 136 J 6
## 137 J 7
## 138 J 8
## 139 J 9
## 140 J A
## 141 J J
## 142 J K
## 143 J Q
## 144 K 10
## 145 K 2
## 146 K 3
## 147 K 4
## 148 K 5
## 149 K 6
## 150 K 7
## 151 K 8
## 152 K 9
## 153 K A
## 154 K J
## 155 K K
## 156 K Q
## 157 Q 10
## 158 Q 2
## 159 Q 3
## 160 Q 4
## 161 Q 5
## 162 Q 6
## 163 Q 7
## 164 Q 8
## 165 Q 9
## 166 Q A
## 167 Q J
## 168 Q K
## 169 Q QTotal de casos del espacio muestral:
N <- nrow(S.casos) # El número de opciones
N ## [1] 1694.2.2.3 Espacio muestral con sumas
Determinar columna para suma de las dos cartas
S.casos <- f.sumar.cartas(S.casos)
S.casos## C1 C2 valor1 valor2 suma
## 1 10 10 10 10 20
## 2 10 2 10 2 12
## 3 10 3 10 3 13
## 4 10 4 10 4 14
## 5 10 5 10 5 15
## 6 10 6 10 6 16
## 7 10 7 10 7 17
## 8 10 8 10 8 18
## 9 10 9 10 9 19
## 10 10 A 10 1 11
## 11 10 J 10 10 20
## 12 10 K 10 10 20
## 13 10 Q 10 10 20
## 14 2 10 2 10 12
## 15 2 2 2 2 4
## 16 2 3 2 3 5
## 17 2 4 2 4 6
## 18 2 5 2 5 7
## 19 2 6 2 6 8
## 20 2 7 2 7 9
## 21 2 8 2 8 10
## 22 2 9 2 9 11
## 23 2 A 2 1 3
## 24 2 J 2 10 12
## 25 2 K 2 10 12
## 26 2 Q 2 10 12
## 27 3 10 3 10 13
## 28 3 2 3 2 5
## 29 3 3 3 3 6
## 30 3 4 3 4 7
## 31 3 5 3 5 8
## 32 3 6 3 6 9
## 33 3 7 3 7 10
## 34 3 8 3 8 11
## 35 3 9 3 9 12
## 36 3 A 3 1 4
## 37 3 J 3 10 13
## 38 3 K 3 10 13
## 39 3 Q 3 10 13
## 40 4 10 4 10 14
## 41 4 2 4 2 6
## 42 4 3 4 3 7
## 43 4 4 4 4 8
## 44 4 5 4 5 9
## 45 4 6 4 6 10
## 46 4 7 4 7 11
## 47 4 8 4 8 12
## 48 4 9 4 9 13
## 49 4 A 4 1 5
## 50 4 J 4 10 14
## 51 4 K 4 10 14
## 52 4 Q 4 10 14
## 53 5 10 5 10 15
## 54 5 2 5 2 7
## 55 5 3 5 3 8
## 56 5 4 5 4 9
## 57 5 5 5 5 10
## 58 5 6 5 6 11
## 59 5 7 5 7 12
## 60 5 8 5 8 13
## 61 5 9 5 9 14
## 62 5 A 5 1 6
## 63 5 J 5 10 15
## 64 5 K 5 10 15
## 65 5 Q 5 10 15
## 66 6 10 6 10 16
## 67 6 2 6 2 8
## 68 6 3 6 3 9
## 69 6 4 6 4 10
## 70 6 5 6 5 11
## 71 6 6 6 6 12
## 72 6 7 6 7 13
## 73 6 8 6 8 14
## 74 6 9 6 9 15
## 75 6 A 6 1 7
## 76 6 J 6 10 16
## 77 6 K 6 10 16
## 78 6 Q 6 10 16
## 79 7 10 7 10 17
## 80 7 2 7 2 9
## 81 7 3 7 3 10
## 82 7 4 7 4 11
## 83 7 5 7 5 12
## 84 7 6 7 6 13
## 85 7 7 7 7 14
## 86 7 8 7 8 15
## 87 7 9 7 9 16
## 88 7 A 7 1 8
## 89 7 J 7 10 17
## 90 7 K 7 10 17
## 91 7 Q 7 10 17
## 92 8 10 8 10 18
## 93 8 2 8 2 10
## 94 8 3 8 3 11
## 95 8 4 8 4 12
## 96 8 5 8 5 13
## 97 8 6 8 6 14
## 98 8 7 8 7 15
## 99 8 8 8 8 16
## 100 8 9 8 9 17
## 101 8 A 8 1 9
## 102 8 J 8 10 18
## 103 8 K 8 10 18
## 104 8 Q 8 10 18
## 105 9 10 9 10 19
## 106 9 2 9 2 11
## 107 9 3 9 3 12
## 108 9 4 9 4 13
## 109 9 5 9 5 14
## 110 9 6 9 6 15
## 111 9 7 9 7 16
## 112 9 8 9 8 17
## 113 9 9 9 9 18
## 114 9 A 9 1 10
## 115 9 J 9 10 19
## 116 9 K 9 10 19
## 117 9 Q 9 10 19
## 118 A 10 1 10 11
## 119 A 2 1 2 3
## 120 A 3 1 3 4
## 121 A 4 1 4 5
## 122 A 5 1 5 6
## 123 A 6 1 6 7
## 124 A 7 1 7 8
## 125 A 8 1 8 9
## 126 A 9 1 9 10
## 127 A A 1 1 2
## 128 A J 1 10 11
## 129 A K 1 10 11
## 130 A Q 1 10 11
## 131 J 10 10 10 20
## 132 J 2 10 2 12
## 133 J 3 10 3 13
## 134 J 4 10 4 14
## 135 J 5 10 5 15
## 136 J 6 10 6 16
## 137 J 7 10 7 17
## 138 J 8 10 8 18
## 139 J 9 10 9 19
## 140 J A 10 1 11
## 141 J J 10 10 20
## 142 J K 10 10 20
## 143 J Q 10 10 20
## 144 K 10 10 10 20
## 145 K 2 10 2 12
## 146 K 3 10 3 13
## 147 K 4 10 4 14
## 148 K 5 10 5 15
## 149 K 6 10 6 16
## 150 K 7 10 7 17
## 151 K 8 10 8 18
## 152 K 9 10 9 19
## 153 K A 10 1 11
## 154 K J 10 10 20
## 155 K K 10 10 20
## 156 K Q 10 10 20
## 157 Q 10 10 10 20
## 158 Q 2 10 2 12
## 159 Q 3 10 3 13
## 160 Q 4 10 4 14
## 161 Q 5 10 5 15
## 162 Q 6 10 6 16
## 163 Q 7 10 7 17
## 164 Q 8 10 8 18
## 165 Q 9 10 9 19
## 166 Q A 10 1 11
## 167 Q J 10 10 20
## 168 Q K 10 10 20
## 169 Q Q 10 10 20Nuevamente la pregunta es: ¿qué probabilidad existe de que al recibir dos cartas de una baraja de 52 cartas modalidad inglesa la suma de las dos cartas sea 20?
sumados <- 20
filtro <- subset(S.casos, suma == sumados)
n <- nrow(filtro)
filtro## C1 C2 valor1 valor2 suma
## 1 10 10 10 10 20
## 11 10 J 10 10 20
## 12 10 K 10 10 20
## 13 10 Q 10 10 20
## 131 J 10 10 10 20
## 141 J J 10 10 20
## 142 J K 10 10 20
## 143 J Q 10 10 20
## 144 K 10 10 10 20
## 154 K J 10 10 20
## 155 K K 10 10 20
## 156 K Q 10 10 20
## 157 Q 10 10 10 20
## 167 Q J 10 10 20
## 168 Q K 10 10 20
## 169 Q Q 10 10 20paste("De las ", N, "alternativas, ", " existe ", n, " posibilidades de que la suma de las dos cartas repartidas sea", sumados, " ,que representa el ", round(n/N * 100, 2), "%")## [1] "De las 169 alternativas, existe 16 posibilidades de que la suma de las dos cartas repartidas sea 20 ,que representa el 9.47 %"4.2.3 Ruleta
La ruleta tiene 39 números en colores negro y rojo ¿que probabilidad existe de que al dar vuelta se detenga en un valor en específico?
numeros <- 1:36
colores <- c("Negro", "Rojo")
S.ruleta <- c(paste(as.character(1:36), "Rojo"),
paste(as.character(1:36), "Negro"))
S.ruleta## [1] "1 Rojo" "2 Rojo" "3 Rojo" "4 Rojo" "5 Rojo" "6 Rojo"
## [7] "7 Rojo" "8 Rojo" "9 Rojo" "10 Rojo" "11 Rojo" "12 Rojo"
## [13] "13 Rojo" "14 Rojo" "15 Rojo" "16 Rojo" "17 Rojo" "18 Rojo"
## [19] "19 Rojo" "20 Rojo" "21 Rojo" "22 Rojo" "23 Rojo" "24 Rojo"
## [25] "25 Rojo" "26 Rojo" "27 Rojo" "28 Rojo" "29 Rojo" "30 Rojo"
## [31] "31 Rojo" "32 Rojo" "33 Rojo" "34 Rojo" "35 Rojo" "36 Rojo"
## [37] "1 Negro" "2 Negro" "3 Negro" "4 Negro" "5 Negro" "6 Negro"
## [43] "7 Negro" "8 Negro" "9 Negro" "10 Negro" "11 Negro" "12 Negro"
## [49] "13 Negro" "14 Negro" "15 Negro" "16 Negro" "17 Negro" "18 Negro"
## [55] "19 Negro" "20 Negro" "21 Negro" "22 Negro" "23 Negro" "24 Negro"
## [61] "25 Negro" "26 Negro" "27 Negro" "28 Negro" "29 Negro" "30 Negro"
## [67] "31 Negro" "32 Negro" "33 Negro" "34 Negro" "35 Negro" "36 Negro"¿Cuál es la la probabilidad de que al darle vuelta la ruleta se detenga en un valor específico es por ejemplo en la casilla “20 Negro”.
N <- length(S.ruleta)
n <- 1
paste ("La probabilidad de que caiga un valor en la ruleta de ", N , " alternativas es: ", round(n/N * 100, 2), "%")## [1] "La probabilidad de que caiga un valor en la ruleta de 72 alternativas es: 1.39 %"4.2.4 Dominó
El juego de dominó consiste en que de una cantidad de 28 fichas se reparten siete de ellas a cada jugador.
Uno de los variantes del dominó es contar los puntos de cada ficha, siendo los puntos la cantidad de puntos negros que tiene cada ficha.
Para este ejercicio se pide:
¿Cual es la probabilidad de que la suma de puntos de las siete fichas repartidas sea manor a 15 puntos?
¿Cuál es la probabilidad de que la suma de los puntos de las siete fichas sea mayor a 60 puntos?
¿Cual es la probabilidad de que al repartir siete fichas de dominó la suma total esté 30 y 40 puntos?. Siendo los puntos los puntos negros de cada ficha?.
¿Cual será el rango o intervalo de clase conforme a la suma de puntos existe mayor probabilidad de obtener esos puntos?
4.2.4.1 Espacio muestral del dominó
Primero se construye el espacio muestral a partir de funciones ya preparadas que se encuentran en la dirección https://github.com/rpizarrog/Probabilidad-y-EstadIstica-VIRTUAL-DISTANCIA/blob/main/funciones/funciones.domino.r
#source("funciones/funciones.domino.r")
source("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/Enero%20Junio%202022/funciones/funciones.domino.r")Se muestra sólo las primeras 20 observaciones y las últimas 20 de todas las posibles combinaciones de siete fichas en siete fichas.
El campo suma es la cantidad de puntos de las siete fichas.
head(fichas, 20)## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1 00 01 02 03 04 05 06 21
## 2 00 01 02 03 04 05 11 17
## 3 00 01 02 03 04 05 12 18
## 4 00 01 02 03 04 05 13 19
## 5 00 01 02 03 04 05 14 20
## 6 00 01 02 03 04 05 15 21
## 7 00 01 02 03 04 05 16 22
## 8 00 01 02 03 04 05 22 19
## 9 00 01 02 03 04 05 23 20
## 10 00 01 02 03 04 05 24 21
## 11 00 01 02 03 04 05 25 22
## 12 00 01 02 03 04 05 26 23
## 13 00 01 02 03 04 05 33 21
## 14 00 01 02 03 04 05 34 22
## 15 00 01 02 03 04 05 35 23
## 16 00 01 02 03 04 05 36 24
## 17 00 01 02 03 04 05 44 23
## 18 00 01 02 03 04 05 45 24
## 19 00 01 02 03 04 05 46 25
## 20 00 01 02 03 04 05 55 25tail(fichas, 20)## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1184021 34 35 44 45 46 55 66 64
## 1184022 34 35 44 45 46 56 66 65
## 1184023 34 35 44 45 55 56 66 65
## 1184024 34 35 44 46 55 56 66 66
## 1184025 34 35 45 46 55 56 66 67
## 1184026 34 36 44 45 46 55 56 64
## 1184027 34 36 44 45 46 55 66 65
## 1184028 34 36 44 45 46 56 66 66
## 1184029 34 36 44 45 55 56 66 66
## 1184030 34 36 44 46 55 56 66 67
## 1184031 34 36 45 46 55 56 66 68
## 1184032 34 44 45 46 55 56 66 67
## 1184033 35 36 44 45 46 55 56 65
## 1184034 35 36 44 45 46 55 66 66
## 1184035 35 36 44 45 46 56 66 67
## 1184036 35 36 44 45 55 56 66 67
## 1184037 35 36 44 46 55 56 66 68
## 1184038 35 36 45 46 55 56 66 69
## 1184039 35 44 45 46 55 56 66 68
## 1184040 36 44 45 46 55 56 66 69Se determina la cantidad de combinaciones posibles en grupos de siete fichas de dominó
4.2.4.2 Cantidad de combinaciones
N <- nrow(fichas)
N## [1] 1184040# Se puede usar fórmua de combinaciones
f.n.combinaciones(28,7)## [1] 11840404.2.4.3 Repartir fichas
Se pueden repartir siete fichas a partir de una simulación.
mis.fichas <- f.repartir.fichas.domino(fichas)
mis.fichas## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 578838 02 04 06 13 26 35 44 40Para describir 1184040 de registros lo mejor es representarlo con un histograma utilizado la variable de interés suma de las fichas.
4.2.4.4 Histograma de suma de puntos
hist(fichas$suma, main="Puntos en fichas de dominó", xlab = "Suma")
4.2.4.5 Tabla de frecuencias
Y se puede construir clases por medio de la función fdt() para determinar tablas de frecuencia
tabla <- fdt(x = fichas$suma, start = 15, end =75, h = 5)
tabla## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [15,20) 255 0.00 0.02 255 0.02
## [20,25) 5459 0.00 0.46 5714 0.48
## [25,30) 37727 0.03 3.19 43441 3.67
## [30,35) 129100 0.11 10.90 172541 14.57
## [35,40) 258058 0.22 21.79 430599 36.37
## [40,45) 322842 0.27 27.27 753441 63.63
## [45,50) 258058 0.22 21.79 1011499 85.43
## [50,55) 129100 0.11 10.90 1140599 96.33
## [55,60) 37727 0.03 3.19 1178326 99.52
## [60,65) 5459 0.00 0.46 1183785 99.98
## [65,70) 255 0.00 0.02 1184040 100.00
## [70,75) 0 0.00 0.00 1184040 100.004.2.4.6 Probabilidades de puntos en el dominó
¿Cual es la probabilidad de que la suma de puntos de las siete fichas repartidas sea menor o igual a 15 puntos?
filtro <- filter(fichas, suma <=15)
filtro## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1 00 01 02 03 04 11 12 15
## 2 00 01 02 03 11 12 13 15
## 3 00 01 02 03 11 12 22 15n<-nrow(filtro)
paste("Existe ", n, "eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó es menor o igual a 15, de un total de ", N , " alternativas. Lo que representa una probabilidad del ", round(n/N*100,4),"%")## [1] "Existe 3 eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó es menor o igual a 15, de un total de 1184040 alternativas. Lo que representa una probabilidad del 3e-04 %"¿Cuál es la probabilidad de que la suma de los puntos de las siete fichas sea mayor a 60 puntos?
filtro <- filter(fichas, suma > 60)
head(filtro)## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1 00 36 45 46 55 56 66 61
## 2 01 26 36 46 55 56 66 61
## 3 01 26 45 46 55 56 66 61
## 4 01 35 36 46 55 56 66 61
## 5 01 35 45 46 55 56 66 61
## 6 01 36 44 46 55 56 66 61n<-nrow(filtro)
paste("Existe ", n, "eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó es mayor a 60, de un total de ", N , " alternativas. Lo que representa una probabilidad del ", round(n/N*100,4),"%")## [1] "Existe 3427 eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó es mayor a 60, de un total de 1184040 alternativas. Lo que representa una probabilidad del 0.2894 %"¿Cual es la probabilidad de que al repartir siete fichas de dominó la suma total esté 30 y 40 puntos?. Siendo los puntos los puntos negros de cada ficha?.
filtro <- filter(fichas, suma >= 30 & suma <= 40)
head(filtro)## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1 00 01 02 03 04 26 66 30
## 2 00 01 02 03 04 35 66 30
## 3 00 01 02 03 04 36 56 30
## 4 00 01 02 03 04 36 66 31
## 5 00 01 02 03 04 44 66 30
## 6 00 01 02 03 04 45 56 30n<-nrow(filtro)
paste("Existe ", n, "eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó son mayor o igual a 30 y menor o igual a 40, de un total de ", N , " alternativas. Lo que representa una probabilidad del ", round(n/N*100,4),"%")## [1] "Existe 450520 eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó son mayor o igual a 30 y menor o igual a 40, de un total de 1184040 alternativas. Lo que representa una probabilidad del 38.0494 %"5 Interpretación
5.1 Conteste las preguntas elaborando el desarrollo para justificar la respeusta:
¿Cual será el rango o intervalo de clase conforme a la suma de puntos de las siete fichas repartidas de dominó en donde existe mayor probabilidad de obtener esos puntos?
print ("El rango de la clase numero 6, es decir [40,45], se encuentra con un 27.27% de frecuencia")## [1] "El rango de la clase numero 6, es decir [40,45], se encuentra con un 27.27% de frecuencia"¿Cómo se determina probabilidad de eventos de un espacio muestral, y que valores puede tener una probabilidad?
La probabilidad de un evento en un espacio muestral se determina dividiendo el número de resultados favorables a ese evento por el número total de posibles resultados en el espacio muestral. Con respecto a alos valores que puede tener una probabilidad se evalua de 0 a 1, donde si existe probablidad alta se elige un numero más cercano al 1 y si hay una probabilidad baja entonces un numero más cercano al cero.
¿Para que sirve estimar probabilidades?
La probabilidad puede tener distintos usos y conviene en algunos casos en que sea analizada y utilizada, sirve más que nada para crear predicciones de que un evento suceda, ademas de que gracias a estas predicciones podemos llegar a tomar ciertas decisiones ya sean a favor o en contra de la probabilidad, auqnue es mejor siempre analizar la mayor probabilidad depende del contexto. Un ejemplo para estimar probabilidad es en las quinienlas de resultados deportivos.
¿Podrá haber probabilidades negativas?, justifique SI o NO ?
NO, ya que los valores para las probabilidades van del 0 al 1, puede ser que haya una mínima probabilidad pero siempre puede suceder ese evento, si fuera negativa ni siquiera habría opción a que ese evento en específico ocurririera.
Describa y justifique su respuesta sobre que es más probable de estas tres cuestiones:
- ¿Que salga águila al lanzar una moneda?
Su probabilidad es del 50%. Ya que en una moneda sólo pueden ocurrir dos eventos posibles, o cae aguila o cae sello, entonces del 100% se reparte la probabilidad a sus dos posibles eventos, dejando así un 50% a cada uno.
- ¿Que la suma de los puntos de dos cartas repartidas de baraja esté entre 8 y 12.
filtro <- subset(S.casos, suma == 8 | suma == 9 | suma == 10 | suma == 11 | suma == 12)
n <- nrow(filtro)
N = nrow(S.casos)
Proba = n/N
filtro## C1 C2 valor1 valor2 suma
## 2 10 2 10 2 12
## 10 10 A 10 1 11
## 14 2 10 2 10 12
## 19 2 6 2 6 8
## 20 2 7 2 7 9
## 21 2 8 2 8 10
## 22 2 9 2 9 11
## 24 2 J 2 10 12
## 25 2 K 2 10 12
## 26 2 Q 2 10 12
## 31 3 5 3 5 8
## 32 3 6 3 6 9
## 33 3 7 3 7 10
## 34 3 8 3 8 11
## 35 3 9 3 9 12
## 43 4 4 4 4 8
## 44 4 5 4 5 9
## 45 4 6 4 6 10
## 46 4 7 4 7 11
## 47 4 8 4 8 12
## 55 5 3 5 3 8
## 56 5 4 5 4 9
## 57 5 5 5 5 10
## 58 5 6 5 6 11
## 59 5 7 5 7 12
## 67 6 2 6 2 8
## 68 6 3 6 3 9
## 69 6 4 6 4 10
## 70 6 5 6 5 11
## 71 6 6 6 6 12
## 80 7 2 7 2 9
## 81 7 3 7 3 10
## 82 7 4 7 4 11
## 83 7 5 7 5 12
## 88 7 A 7 1 8
## 93 8 2 8 2 10
## 94 8 3 8 3 11
## 95 8 4 8 4 12
## 101 8 A 8 1 9
## 106 9 2 9 2 11
## 107 9 3 9 3 12
## 114 9 A 9 1 10
## 118 A 10 1 10 11
## 124 A 7 1 7 8
## 125 A 8 1 8 9
## 126 A 9 1 9 10
## 128 A J 1 10 11
## 129 A K 1 10 11
## 130 A Q 1 10 11
## 132 J 2 10 2 12
## 140 J A 10 1 11
## 145 K 2 10 2 12
## 153 K A 10 1 11
## 158 Q 2 10 2 12
## 166 Q A 10 1 11paste("La probabilidad de que la suma de dos cartas esté entre 8 y 12 es de:",round((n/N)*100,2),"%")## [1] "La probabilidad de que la suma de dos cartas esté entre 8 y 12 es de: 32.54 %"- ¿Que la suma de los puntos de las siete fichas de dominó repartidas esté entre 30 y 50 puntos?
sumados = sample(x= 30:50, replace = FALSE)
filtro <- subset(fichas, suma == sumados)## Warning in suma == sumados: longer object length is not a multiple of shorter
## object lengthn <- nrow(filtro)
N = nrow(fichas)
Proba = n/N
filtro## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 475 00 01 02 03 05 45 46 30
## 483 00 01 02 03 05 55 66 33
## 884 00 01 02 03 11 56 66 31
## 1052 00 01 02 03 12 46 66 31
## 1055 00 01 02 03 12 56 66 32
## 1336 00 01 02 03 14 45 55 30
## 1409 00 01 02 03 15 25 66 31
## 1441 00 01 02 03 15 35 55 30
## 1449 00 01 02 03 15 36 66 33
## 1454 00 01 02 03 15 44 66 32
## 1463 00 01 02 03 15 55 66 34
## 1556 00 01 02 03 16 44 46 31
## 1756 00 01 02 03 24 26 46 30
## 1787 00 01 02 03 24 36 55 31
## 1883 00 01 02 03 26 35 66 34
## 1955 00 01 02 03 34 44 46 31
## 1985 00 01 02 03 35 46 56 35
## 2009 00 01 02 03 44 46 55 34
## 2210 00 01 02 04 05 26 66 32
## 2344 00 01 02 04 06 15 56 30
## 2407 00 01 02 04 06 25 46 30
## 2417 00 01 02 04 06 26 46 31
## 2428 00 01 02 04 06 33 56 30
## 2450 00 01 02 04 06 36 66 34
## 2963 00 01 02 04 13 36 56 31
## 2995 00 01 02 04 14 15 66 30
## 3079 00 01 02 04 14 33 66 30
## 3184 00 01 02 04 15 26 36 30
## 3205 00 01 02 04 15 34 55 30
## 3218 00 01 02 04 15 36 55 32
## 3318 00 01 02 04 16 35 56 33
## 3320 00 01 02 04 16 36 44 31
## 3507 00 01 02 04 23 55 56 33
## 3551 00 01 02 04 24 35 46 31
## 3570 00 01 02 04 24 46 55 33
## 3593 00 01 02 04 25 33 56 31
## 3604 00 01 02 04 25 35 44 30
## 3612 00 01 02 04 25 36 46 33
## 3617 00 01 02 04 25 44 46 32
## 3638 00 01 02 04 26 33 56 32
## 3647 00 01 02 04 26 34 66 34
## 3665 00 01 02 04 26 44 66 35
## 3698 00 01 02 04 33 44 46 31
## 3717 00 01 02 04 34 35 56 33
## 3719 00 01 02 04 34 36 44 31
## 3752 00 01 02 04 35 45 55 34
## 3771 00 01 02 04 36 46 56 37
## 3790 00 01 02 04 45 55 66 38
## 4001 00 01 02 05 06 46 56 35
## 4150 00 01 02 05 11 26 66 30
## 4507 00 01 02 05 13 44 55 30
## 4515 00 01 02 05 13 46 56 33
## 4643 00 01 02 05 14 44 55 31
## 4646 00 01 02 05 14 45 46 32
## 4652 00 01 02 05 14 46 66 35
## 4696 00 01 02 05 15 23 56 30
## 4709 00 01 02 05 15 24 66 32
## 4748 00 01 02 05 15 35 36 31
## 4751 00 01 02 05 15 35 46 32
## 4767 00 01 02 05 15 45 55 33
## 4811 00 01 02 05 16 24 46 31
## 4851 00 01 02 05 16 34 56 33
## 4876 00 01 02 05 16 46 56 36
## 4916 00 01 02 05 22 25 66 31
## 4948 00 01 02 05 22 35 55 30
## 4956 00 01 02 05 22 36 66 33
## 4961 00 01 02 05 22 44 66 32
## 4970 00 01 02 05 22 55 66 34
## 5003 00 01 02 05 23 26 56 32
## 5084 00 01 02 05 24 34 46 31
## 5115 00 01 02 05 24 56 66 37
## 5137 00 01 02 05 25 34 44 30
## 5150 00 01 02 05 25 36 44 32
## 5159 00 01 02 05 25 44 56 34
## 5198 00 01 02 05 26 36 55 35
## 5229 00 01 02 05 33 35 56 33
## 5231 00 01 02 05 33 36 44 31
## 5275 00 01 02 05 34 46 56 36
## 5282 00 01 02 05 35 36 46 35
## 5303 00 01 02 05 36 44 55 35
## 5312 00 01 02 05 36 46 66 39
## 5504 00 01 02 06 11 35 66 31
## 5675 00 01 02 06 12 35 66 32
## 5683 00 01 02 06 12 44 46 30
## 5880 00 01 02 06 14 16 66 33
## 5935 00 01 02 06 14 26 44 30
## 5978 00 01 02 06 14 45 56 34
## 6040 00 01 02 06 15 25 26 30
## 6069 00 01 02 06 15 33 66 33
## 6071 00 01 02 06 15 34 36 31
## 6074 00 01 02 06 15 34 46 32
## 6083 00 01 02 06 15 35 56 34
## 6102 00 01 02 06 15 46 66 37
## 6132 00 01 02 06 16 23 66 33
## 6153 00 01 02 06 16 25 55 33
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## 302640 01 02 03 12 26 56 66 40
## 302652 01 02 03 12 33 35 46 33
## 302678 01 02 03 12 34 35 44 32
## 302726 01 02 03 12 36 44 45 35
## 302746 01 02 03 12 44 46 56 38
## 302770 01 02 03 13 14 15 36 30
## 302854 01 02 03 13 14 33 36 30
## 302864 01 02 03 13 14 34 45 31
## 302883 01 02 03 13 14 44 46 33
## 302895 01 02 03 13 14 55 66 37
## 302906 01 02 03 13 15 16 44 31
## 302960 01 02 03 13 15 25 56 34
## 302967 01 02 03 13 15 26 45 33
## 302971 01 02 03 13 15 26 66 36
## 302999 01 02 03 13 15 36 55 35
## 303030 01 02 03 13 16 22 66 33
## 303056 01 02 03 13 16 25 26 32
## 303105 01 02 03 13 16 36 56 37
## 303107 01 02 03 13 16 44 45 34
## 303191 01 02 03 13 22 35 66 34
## 303221 01 02 03 13 23 24 46 31
## 303261 01 02 03 13 23 34 56 33
## 303286 01 02 03 13 23 46 56 36
## 303349 01 02 03 13 24 45 56 36
## 303355 01 02 03 13 24 55 66 38
## 303368 01 02 03 13 25 33 35 31
## 303371 01 02 03 13 25 33 45 32
## 303380 01 02 03 13 25 34 46 34
## 303398 01 02 03 13 25 44 46 35
## 303413 01 02 03 13 26 33 35 32
## 303419 01 02 03 13 26 33 56 35
## 303422 01 02 03 13 26 34 36 34
## 303433 01 02 03 13 26 35 55 36
## 303456 01 02 03 13 26 56 66 41
## 303504 01 02 03 13 34 36 56 37
## 303506 01 02 03 13 34 44 45 34
## 303581 01 02 03 14 15 16 26 32
## 303620 01 02 03 14 15 24 26 31
## 303651 01 02 03 14 15 26 66 37
## 303652 01 02 03 14 15 33 34 30
## 303685 01 02 03 14 15 44 56 36
## 303704 01 02 03 14 16 22 36 31
## 303707 01 02 03 14 16 22 46 32
## 303715 01 02 03 14 16 23 34 30
## 303728 01 02 03 14 16 24 35 32
## 303734 01 02 03 14 16 24 56 35
## 303776 01 02 03 14 16 35 45 35
## 303796 01 02 03 14 16 46 55 38
## 303820 01 02 03 14 22 24 36 30
## 303884 01 02 03 14 22 45 55 34
## 303912 01 02 03 14 23 25 46 33
## 303933 01 02 03 14 23 33 56 33
## 303935 01 02 03 14 23 34 35 31
## 303938 01 02 03 14 23 34 45 32
## 303947 01 02 03 14 23 35 55 34
## 303966 01 02 03 14 23 46 56 37
## 303975 01 02 03 14 24 25 36 33
## 304001 01 02 03 14 24 34 35 32
## 304007 01 02 03 14 24 34 56 35
## 304029 01 02 03 14 24 45 56 37
## 304038 01 02 03 14 25 26 34 33
## 304052 01 02 03 14 25 33 46 34
## 304094 01 02 03 14 26 33 36 34
## 304105 01 02 03 14 26 34 46 36
## 304113 01 02 03 14 26 35 55 37
## 304175 01 02 03 14 34 35 45 35
## 304195 01 02 03 14 34 46 55 38
## 304205 01 02 03 14 35 36 56 39
## 304215 01 02 03 14 35 45 66 40
## 304221 01 02 03 14 35 56 66 42
## 304237 01 02 03 14 44 45 46 38
## 304290 01 02 03 15 16 24 44 33
## 304294 01 02 03 15 16 24 56 36
## 304322 01 02 03 15 16 33 46 35
## 304336 01 02 03 15 16 35 45 36
## 304374 01 02 03 15 22 23 66 33
## 304395 01 02 03 15 22 25 55 33
## 304400 01 02 03 15 22 26 35 32
## 304406 01 02 03 15 22 26 56 35
## 304472 01 02 03 15 23 25 46 34
## 304493 01 02 03 15 23 33 56 34
## 304511 01 02 03 15 23 36 45 35
## 304530 01 02 03 15 23 56 66 40
## 304535 01 02 03 15 24 25 36 34
## 304563 01 02 03 15 24 34 44 33
## 304567 01 02 03 15 24 34 56 36
## 304593 01 02 03 15 24 46 66 40
## 304598 01 02 03 15 25 26 34 34
## 304638 01 02 03 15 25 44 46 37
## 304646 01 02 03 15 25 46 55 39
## 304659 01 02 03 15 26 33 56 37
## 304688 01 02 03 15 26 45 55 39
## 304730 01 02 03 15 33 55 56 39
## 304735 01 02 03 15 34 35 45 36
## 304762 01 02 03 15 35 36 45 38
## 304772 01 02 03 15 35 45 46 39
## 304779 01 02 03 15 35 55 56 41
## 304781 01 02 03 15 35 56 66 43
## 304800 01 02 03 15 44 45 66 41
## 304829 01 02 03 16 22 23 66 34
## 304850 01 02 03 16 22 25 55 34
## 304857 01 02 03 16 22 26 44 33
## 304861 01 02 03 16 22 26 56 36
## 304920 01 02 03 16 23 25 26 33
## 304966 01 02 03 16 23 36 45 36
## 304974 01 02 03 16 23 44 56 37
## 304995 01 02 03 16 24 25 56 37
## 305018 01 02 03 16 24 34 44 34
## 305077 01 02 03 16 25 34 56 38
## 305079 01 02 03 16 25 35 36 37
## 305103 01 02 03 16 25 46 66 42
## 305145 01 02 03 16 26 45 66 42
## 305163 01 02 03 16 33 35 46 37
## 305171 01 02 03 16 33 36 56 39
## 305181 01 02 03 16 33 45 66 40
## 305187 01 02 03 16 33 56 66 42
## 305203 01 02 03 16 34 44 55 38
## 305220 01 02 03 16 35 36 56 41
## 305282 01 02 03 22 23 24 56 32
## 305324 01 02 03 22 23 35 45 32
## 305374 01 02 03 22 24 33 44 30
## 305393 01 02 03 22 24 35 56 35
## 305396 01 02 03 22 24 36 45 34
## 305455 01 02 03 22 25 36 66 38
## 305491 01 02 03 22 26 35 46 36
## 305522 01 02 03 22 33 34 56 34
## 305540 01 02 03 22 33 44 56 35
## 305583 01 02 03 22 35 36 55 37
## 305622 01 02 03 22 44 46 66 40
## 305639 01 02 03 23 24 25 35 32
## 305645 01 02 03 23 24 25 56 35
## 305686 01 02 03 23 24 36 66 38
## 305702 01 02 03 23 25 26 33 32
## 305729 01 02 03 23 25 35 36 35
## 305743 01 02 03 23 25 44 46 36
## 305749 01 02 03 23 25 45 56 38
## 305760 01 02 03 23 26 33 44 33
## 305764 01 02 03 23 26 33 56 36
## 305772 01 02 03 23 26 34 56 37
## 305780 01 02 03 23 26 35 66 39
## 305813 01 02 03 23 33 35 46 35
## 305833 01 02 03 23 33 46 56 38
## 305856 01 02 03 23 34 45 46 37
## 305875 01 02 03 23 35 44 56 38
## 305906 01 02 03 23 44 46 55 39
## 305913 01 02 03 23 45 46 56 41
## 305940 01 02 03 24 25 33 66 37
## 305959 01 02 03 24 25 36 55 38
## 305969 01 02 03 24 25 45 56 39
## 305981 01 02 03 24 26 33 45 35
## 305995 01 02 03 24 26 35 44 36
## 306000 01 02 03 24 26 35 66 40
## 306053 01 02 03 24 33 46 56 39
## 306058 01 02 03 24 34 35 36 36
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 35124 rows ]paste("La probabilidad de que la suma de las 7 fichas esté entre 30 y 50 puntos es de un:",round((n/N)*100,2),"%")## [1] "La probabilidad de que la suma de las 7 fichas esté entre 30 y 50 puntos es de un: 4.02 %"Conteste estas preguntas extras:
- Que es mas probable que salga un 10 rojo en la ruleta o que la suma de dos cartas sea 10?
N <- length(S.ruleta)
n <- 1
sumados = 10
filtro <- subset(S.casos, suma == sumados)
n1 <- nrow(filtro)
N1 = nrow(S.casos)
Proba = n1/N1
paste ("La probabilidad de que caiga un 10 rojo en la ruleta de ", N , " alternativas es: ", round(n/N * 100, 2), "%. Contra un: ",round((n1/N1)*100,2),"% de que la suma de las dos cartas sea 10")## [1] "La probabilidad de que caiga un 10 rojo en la ruleta de 72 alternativas es: 1.39 %. Contra un: 5.33 % de que la suma de las dos cartas sea 10"- Que es más probable que la suma de dos cartas sea menor a 15 o que la suma de siete fichas sea menor a 50 puntos?
filtro <- subset(S.casos, suma <= 15)
n <- nrow(filtro)
N = nrow(S.casos)
Proba = n/N
filtro## C1 C2 valor1 valor2 suma
## 2 10 2 10 2 12
## 3 10 3 10 3 13
## 4 10 4 10 4 14
## 5 10 5 10 5 15
## 10 10 A 10 1 11
## 14 2 10 2 10 12
## 15 2 2 2 2 4
## 16 2 3 2 3 5
## 17 2 4 2 4 6
## 18 2 5 2 5 7
## 19 2 6 2 6 8
## 20 2 7 2 7 9
## 21 2 8 2 8 10
## 22 2 9 2 9 11
## 23 2 A 2 1 3
## 24 2 J 2 10 12
## 25 2 K 2 10 12
## 26 2 Q 2 10 12
## 27 3 10 3 10 13
## 28 3 2 3 2 5
## 29 3 3 3 3 6
## 30 3 4 3 4 7
## 31 3 5 3 5 8
## 32 3 6 3 6 9
## 33 3 7 3 7 10
## 34 3 8 3 8 11
## 35 3 9 3 9 12
## 36 3 A 3 1 4
## 37 3 J 3 10 13
## 38 3 K 3 10 13
## 39 3 Q 3 10 13
## 40 4 10 4 10 14
## 41 4 2 4 2 6
## 42 4 3 4 3 7
## 43 4 4 4 4 8
## 44 4 5 4 5 9
## 45 4 6 4 6 10
## 46 4 7 4 7 11
## 47 4 8 4 8 12
## 48 4 9 4 9 13
## 49 4 A 4 1 5
## 50 4 J 4 10 14
## 51 4 K 4 10 14
## 52 4 Q 4 10 14
## 53 5 10 5 10 15
## 54 5 2 5 2 7
## 55 5 3 5 3 8
## 56 5 4 5 4 9
## 57 5 5 5 5 10
## 58 5 6 5 6 11
## 59 5 7 5 7 12
## 60 5 8 5 8 13
## 61 5 9 5 9 14
## 62 5 A 5 1 6
## 63 5 J 5 10 15
## 64 5 K 5 10 15
## 65 5 Q 5 10 15
## 67 6 2 6 2 8
## 68 6 3 6 3 9
## 69 6 4 6 4 10
## 70 6 5 6 5 11
## 71 6 6 6 6 12
## 72 6 7 6 7 13
## 73 6 8 6 8 14
## 74 6 9 6 9 15
## 75 6 A 6 1 7
## 80 7 2 7 2 9
## 81 7 3 7 3 10
## 82 7 4 7 4 11
## 83 7 5 7 5 12
## 84 7 6 7 6 13
## 85 7 7 7 7 14
## 86 7 8 7 8 15
## 88 7 A 7 1 8
## 93 8 2 8 2 10
## 94 8 3 8 3 11
## 95 8 4 8 4 12
## 96 8 5 8 5 13
## 97 8 6 8 6 14
## 98 8 7 8 7 15
## 101 8 A 8 1 9
## 106 9 2 9 2 11
## 107 9 3 9 3 12
## 108 9 4 9 4 13
## 109 9 5 9 5 14
## 110 9 6 9 6 15
## 114 9 A 9 1 10
## 118 A 10 1 10 11
## 119 A 2 1 2 3
## 120 A 3 1 3 4
## 121 A 4 1 4 5
## 122 A 5 1 5 6
## 123 A 6 1 6 7
## 124 A 7 1 7 8
## 125 A 8 1 8 9
## 126 A 9 1 9 10
## 127 A A 1 1 2
## 128 A J 1 10 11
## 129 A K 1 10 11
## 130 A Q 1 10 11
## 132 J 2 10 2 12
## 133 J 3 10 3 13
## 134 J 4 10 4 14
## 135 J 5 10 5 15
## 140 J A 10 1 11
## 145 K 2 10 2 12
## 146 K 3 10 3 13
## 147 K 4 10 4 14
## 148 K 5 10 5 15
## 153 K A 10 1 11
## 158 Q 2 10 2 12
## 159 Q 3 10 3 13
## 160 Q 4 10 4 14
## 161 Q 5 10 5 15
## 166 Q A 10 1 11paste("La probabilidad de que la suma de dos cartas sea menor o igual a 15 es de:",round((n/N)*100,2),"%")## [1] "La probabilidad de que la suma de dos cartas sea menor o igual a 15 es de: 68.05 %"filtro <- subset(fichas, suma < 50)
n1 <- nrow(filtro)
N1 = nrow(fichas)
Proba = n1/N1
filtro## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1 00 01 02 03 04 05 06 21
## 2 00 01 02 03 04 05 11 17
## 3 00 01 02 03 04 05 12 18
## 4 00 01 02 03 04 05 13 19
## 5 00 01 02 03 04 05 14 20
## 6 00 01 02 03 04 05 15 21
## 7 00 01 02 03 04 05 16 22
## 8 00 01 02 03 04 05 22 19
## 9 00 01 02 03 04 05 23 20
## 10 00 01 02 03 04 05 24 21
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## 12379 00 01 02 26 34 46 55 38
## 12380 00 01 02 26 34 46 56 39
## 12381 00 01 02 26 34 46 66 40
## 12382 00 01 02 26 34 55 56 39
## 12383 00 01 02 26 34 55 66 40
## 12384 00 01 02 26 34 56 66 41
## 12385 00 01 02 26 35 36 44 36
## 12386 00 01 02 26 35 36 45 37
## 12387 00 01 02 26 35 36 46 38
## 12388 00 01 02 26 35 36 55 38
## 12389 00 01 02 26 35 36 56 39
## 12390 00 01 02 26 35 36 66 40
## 12391 00 01 02 26 35 44 45 36
## 12392 00 01 02 26 35 44 46 37
## 12393 00 01 02 26 35 44 55 37
## 12394 00 01 02 26 35 44 56 38
## 12395 00 01 02 26 35 44 66 39
## 12396 00 01 02 26 35 45 46 38
## 12397 00 01 02 26 35 45 55 38
## 12398 00 01 02 26 35 45 56 39
## 12399 00 01 02 26 35 45 66 40
## 12400 00 01 02 26 35 46 55 39
## 12401 00 01 02 26 35 46 56 40
## 12402 00 01 02 26 35 46 66 41
## 12403 00 01 02 26 35 55 56 40
## 12404 00 01 02 26 35 55 66 41
## 12405 00 01 02 26 35 56 66 42
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## 12408 00 01 02 26 36 44 55 38
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## 12410 00 01 02 26 36 44 66 40
## 12411 00 01 02 26 36 45 46 39
## 12412 00 01 02 26 36 45 55 39
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## 12414 00 01 02 26 36 45 66 41
## 12415 00 01 02 26 36 46 55 40
## 12416 00 01 02 26 36 46 56 41
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## 12419 00 01 02 26 36 55 66 42
## 12420 00 01 02 26 36 56 66 43
## 12421 00 01 02 26 44 45 46 38
## 12422 00 01 02 26 44 45 55 38
## 12423 00 01 02 26 44 45 56 39
## 12424 00 01 02 26 44 45 66 40
## 12425 00 01 02 26 44 46 55 39
## 12426 00 01 02 26 44 46 56 40
## 12427 00 01 02 26 44 46 66 41
## 12428 00 01 02 26 44 55 56 40
## 12429 00 01 02 26 44 55 66 41
## 12430 00 01 02 26 44 56 66 42
## 12431 00 01 02 26 45 46 55 40
## 12432 00 01 02 26 45 46 56 41
## 12433 00 01 02 26 45 46 66 42
## 12434 00 01 02 26 45 55 56 41
## 12435 00 01 02 26 45 55 66 42
## 12436 00 01 02 26 45 56 66 43
## 12437 00 01 02 26 46 55 56 42
## 12438 00 01 02 26 46 55 66 43
## 12439 00 01 02 26 46 56 66 44
## 12440 00 01 02 26 55 56 66 44
## 12441 00 01 02 33 34 35 36 33
## 12442 00 01 02 33 34 35 44 32
## 12443 00 01 02 33 34 35 45 33
## 12444 00 01 02 33 34 35 46 34
## 12445 00 01 02 33 34 35 55 34
## 12446 00 01 02 33 34 35 56 35
## 12447 00 01 02 33 34 35 66 36
## 12448 00 01 02 33 34 36 44 33
## 12449 00 01 02 33 34 36 45 34
## 12450 00 01 02 33 34 36 46 35
## 12451 00 01 02 33 34 36 55 35
## 12452 00 01 02 33 34 36 56 36
## 12453 00 01 02 33 34 36 66 37
## 12454 00 01 02 33 34 44 45 33
## 12455 00 01 02 33 34 44 46 34
## 12456 00 01 02 33 34 44 55 34
## 12457 00 01 02 33 34 44 56 35
## 12458 00 01 02 33 34 44 66 36
## 12459 00 01 02 33 34 45 46 35
## 12460 00 01 02 33 34 45 55 35
## 12461 00 01 02 33 34 45 56 36
## 12462 00 01 02 33 34 45 66 37
## 12463 00 01 02 33 34 46 55 36
## 12464 00 01 02 33 34 46 56 37
## 12465 00 01 02 33 34 46 66 38
## 12466 00 01 02 33 34 55 56 37
## 12467 00 01 02 33 34 55 66 38
## 12468 00 01 02 33 34 56 66 39
## 12469 00 01 02 33 35 36 44 34
## 12470 00 01 02 33 35 36 45 35
## 12471 00 01 02 33 35 36 46 36
## 12472 00 01 02 33 35 36 55 36
## 12473 00 01 02 33 35 36 56 37
## 12474 00 01 02 33 35 36 66 38
## 12475 00 01 02 33 35 44 45 34
## 12476 00 01 02 33 35 44 46 35
## 12477 00 01 02 33 35 44 55 35
## 12478 00 01 02 33 35 44 56 36
## 12479 00 01 02 33 35 44 66 37
## 12480 00 01 02 33 35 45 46 36
## 12481 00 01 02 33 35 45 55 36
## 12482 00 01 02 33 35 45 56 37
## 12483 00 01 02 33 35 45 66 38
## 12484 00 01 02 33 35 46 55 37
## 12485 00 01 02 33 35 46 56 38
## 12486 00 01 02 33 35 46 66 39
## 12487 00 01 02 33 35 55 56 38
## 12488 00 01 02 33 35 55 66 39
## 12489 00 01 02 33 35 56 66 40
## 12490 00 01 02 33 36 44 45 35
## 12491 00 01 02 33 36 44 46 36
## 12492 00 01 02 33 36 44 55 36
## 12493 00 01 02 33 36 44 56 37
## 12494 00 01 02 33 36 44 66 38
## 12495 00 01 02 33 36 45 46 37
## 12496 00 01 02 33 36 45 55 37
## 12497 00 01 02 33 36 45 56 38
## 12498 00 01 02 33 36 45 66 39
## 12499 00 01 02 33 36 46 55 38
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 999000 rows ]paste("La probabilidad de que la suma de las 7 fichas sea menor a 50 puntos es de un:",round((n1/N1)*100,2),"%")## [1] "La probabilidad de que la suma de las 7 fichas sea menor a 50 puntos es de un: 85.43 %"- Qué es más probable: que salga en la suma un valor entre 8 y 12 en dos barajas o que salga un valor de suma entre 20 y 30 puntos en siete fichas de dominó?
filtro <- subset(S.casos, suma == 8 | suma == 9 | suma == 10 | suma == 11 | suma == 12)
n <- nrow(filtro)
N = nrow(S.casos)
Proba = n/N
filtro## C1 C2 valor1 valor2 suma
## 2 10 2 10 2 12
## 10 10 A 10 1 11
## 14 2 10 2 10 12
## 19 2 6 2 6 8
## 20 2 7 2 7 9
## 21 2 8 2 8 10
## 22 2 9 2 9 11
## 24 2 J 2 10 12
## 25 2 K 2 10 12
## 26 2 Q 2 10 12
## 31 3 5 3 5 8
## 32 3 6 3 6 9
## 33 3 7 3 7 10
## 34 3 8 3 8 11
## 35 3 9 3 9 12
## 43 4 4 4 4 8
## 44 4 5 4 5 9
## 45 4 6 4 6 10
## 46 4 7 4 7 11
## 47 4 8 4 8 12
## 55 5 3 5 3 8
## 56 5 4 5 4 9
## 57 5 5 5 5 10
## 58 5 6 5 6 11
## 59 5 7 5 7 12
## 67 6 2 6 2 8
## 68 6 3 6 3 9
## 69 6 4 6 4 10
## 70 6 5 6 5 11
## 71 6 6 6 6 12
## 80 7 2 7 2 9
## 81 7 3 7 3 10
## 82 7 4 7 4 11
## 83 7 5 7 5 12
## 88 7 A 7 1 8
## 93 8 2 8 2 10
## 94 8 3 8 3 11
## 95 8 4 8 4 12
## 101 8 A 8 1 9
## 106 9 2 9 2 11
## 107 9 3 9 3 12
## 114 9 A 9 1 10
## 118 A 10 1 10 11
## 124 A 7 1 7 8
## 125 A 8 1 8 9
## 126 A 9 1 9 10
## 128 A J 1 10 11
## 129 A K 1 10 11
## 130 A Q 1 10 11
## 132 J 2 10 2 12
## 140 J A 10 1 11
## 145 K 2 10 2 12
## 153 K A 10 1 11
## 158 Q 2 10 2 12
## 166 Q A 10 1 11paste("La probabilidad de que la suma de dos cartas esté entre 8 y 12 es de:",round((n/N)*100,2),"%")## [1] "La probabilidad de que la suma de dos cartas esté entre 8 y 12 es de: 32.54 %"sumados = sample(x= 20:30, replace = FALSE)
filtro1 <- subset(fichas, suma == sumados)
n1 <- nrow(filtro1)
N1 = nrow(fichas)
Proba = n/N
filtro1## F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 6 00 01 02 03 04 05 15 21
## 27 00 01 02 03 04 06 15 22
## 42 00 01 02 03 04 06 56 27
## 60 00 01 02 03 04 11 46 22
## 62 00 01 02 03 04 11 56 23
## 72 00 01 02 03 04 12 26 21
## 93 00 01 02 03 04 13 35 22
## 99 00 01 02 03 04 13 56 25
## 105 00 01 02 03 04 14 24 21
## 111 00 01 02 03 04 14 36 24
## 139 00 01 02 03 04 16 33 23
## 143 00 01 02 03 04 16 44 25
## 153 00 01 02 03 04 22 33 20
## 177 00 01 02 03 04 24 26 24
## 196 00 01 02 03 04 25 55 27
## 199 00 01 02 03 04 26 33 24
## 201 00 01 02 03 04 26 35 26
## 206 00 01 02 03 04 26 55 28
## 210 00 01 02 03 04 33 35 24
## 217 00 01 02 03 04 33 66 28
## 220 00 01 02 03 04 34 44 25
## 244 00 01 02 03 04 45 46 29
## 246 00 01 02 03 04 45 56 30
## 264 00 01 02 03 05 06 26 25
## 318 00 01 02 03 05 13 23 20
## 326 00 01 02 03 05 13 44 23
## 337 00 01 02 03 05 14 25 23
## 353 00 01 02 03 05 15 25 24
## 361 00 01 02 03 05 15 46 27
## 405 00 01 02 03 05 23 56 27
## 416 00 01 02 03 05 24 55 27
## 426 00 01 02 03 05 25 46 28
## 459 00 01 02 03 05 35 45 28
## 466 00 01 02 03 05 36 46 30
## 470 00 01 02 03 05 44 45 28
## 513 00 01 02 03 06 12 26 23
## 527 00 01 02 03 06 13 22 20
## 546 00 01 02 03 06 14 24 23
## 562 00 01 02 03 06 15 24 24
## 564 00 01 02 03 06 15 26 26
## 570 00 01 02 03 06 15 45 27
## 614 00 01 02 03 06 23 55 27
## 635 00 01 02 03 06 25 45 28
## 668 00 01 02 03 06 35 44 28
## 675 00 01 02 03 06 36 45 30
## 710 00 01 02 03 11 12 46 21
## 742 00 01 02 03 11 14 36 22
## 743 00 01 02 03 11 14 44 21
## 748 00 01 02 03 11 14 66 25
## 779 00 01 02 03 11 16 66 27
## 787 00 01 02 03 11 22 36 21
## 793 00 01 02 03 11 22 66 24
## 808 00 01 02 03 11 24 26 22
## 815 00 01 02 03 11 24 46 24
## 820 00 01 02 03 11 25 33 21
## 828 00 01 02 03 11 25 56 26
## 830 00 01 02 03 11 26 33 22
## 841 00 01 02 03 11 33 35 22
## 847 00 01 02 03 11 33 56 25
## 856 00 01 02 03 11 34 66 27
## 861 00 01 02 03 11 35 55 26
## 867 00 01 02 03 11 36 55 27
## 872 00 01 02 03 11 44 55 26
## 877 00 01 02 03 11 45 56 28
## 882 00 01 02 03 11 55 56 29
## 896 00 01 02 03 12 13 36 22
## 897 00 01 02 03 12 13 44 21
## 902 00 01 02 03 12 13 66 25
## 908 00 01 02 03 12 14 25 21
## 942 00 01 02 03 12 16 34 23
## 946 00 01 02 03 12 16 45 25
## 956 00 01 02 03 12 22 34 20
## 999 00 01 02 03 12 25 56 27
## 1002 00 01 02 03 12 26 34 24
## 1004 00 01 02 03 12 26 36 26
## 1009 00 01 02 03 12 26 56 28
## 1013 00 01 02 03 12 33 36 24
## 1023 00 01 02 03 12 34 45 25
## 1032 00 01 02 03 12 35 55 27
## 1043 00 01 02 03 12 44 55 27
## 1049 00 01 02 03 12 45 66 30
## 1061 00 01 02 03 13 14 25 22
## 1068 00 01 02 03 13 14 45 24
## 1087 00 01 02 03 13 15 56 27
## 1106 00 01 02 03 13 22 25 21
## 1145 00 01 02 03 13 25 34 24
## 1147 00 01 02 03 13 25 36 26
## 1152 00 01 02 03 13 25 56 28
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## 938887 05 06 11 12 13 14 23 30
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## 959281 05 11 12 13 14 23 33 30paste("La probabilidad de que la suma de las 7 fichas esté entre 20 y 30 puntos es de un:",round((n1/N1)*100,2),"%")## [1] "La probabilidad de que la suma de las 7 fichas esté entre 20 y 30 puntos es de un: 0.45 %"¿A qué conclusiones llegan respecto a los ejercicios vistos en este caso?.
Este caso em deja como aprendizaje el aprender a estimar probabilidades de muchos tipos de contextos, ademas me enseñó a como comparar las probabilidades de los distintos eventos.
Me sorprendió la cantidad de datos que se pueden llegar a trabajar con este tipo de ejercicios y la facilidad que tiene este lenguaje de manejar esos datos gracias a sus librerias.
6 Bibliografía
Walpole, Ronald E., Raymond H. Myers, and Sharon L. Myers. 2012. Probabilidad y Estadística Para Ingeniería y Ciencias. Novena Edición. México: Pearson.