# Parámetros
s <- 12
r <- 2
"+<-" <- function(x, value) {
# definición del operador
}
# Visualización
plot(c(0, s), c(0, s), type = "n", xlab = "x", ylab = "y",
main = "Probabilidad Geométrica: Punto en un Área")
rect(0, 0, s, s) # Cuadrado
symbols(s / 2, s / 2, circles = r, inches = FALSE, add = TRUE, fg = "red") # Círculo
text(s / 2, s * 0.9, paste("Área Cuadrado =", s^2), cex = 0.8)
text(s / 2, s * 0.1, paste("Área Círculo =", round(pi * r^2, 2)), col = "red", cex = 0.8)+
## Probabilidad
cat("P(A) =", round(pi * r^2 / s^2, 2), "\n")
## P(A) = 0.09
## integer(0)
Sea \(x\) el tiempo en minutos en que el primer amigo llega después de las 12:00 PM, y \(y\) el tiempo en minutos en que el segundo amigo llega después de las 12:00 PM. Ambos tiempos son variables aleatorias uniformemente distribuidas en el intervalo \([0, 60]\).
El espacio muestral es el cuadrado \([0, 60] \times [0, 60]\), y el evento de interés es que la diferencia entre los tiempos de llegada sea menor o igual a 15 minutos, es decir:
\[ |x - y| \leq 15 \]
Este evento corresponde a una región dentro del cuadrado donde la diferencia entre \(x\) y \(y\) no excede los 15 minutos. Geométricamente, esta región es un área central del cuadrado, excluyendo dos áreas triangulares en las esquinas.
El área total del cuadrado es:
\[ \text{Área total} = 60 \times 60 = 3600 \]
El área de cada triángulo excluido es:
\[ \text{Área de un triángulo} = \frac{1}{2} \times (60 - 15) \times (60 - 15) = \frac{1}{2} \times 45 \times 45 = 1012.5 \]
Como hay dos triángulos excluidos, el área total de los triángulos es:
\[ \text{Área de los triángulos} = 2 \times 1012.5 = 2025 \]
Por lo tanto, el área favorable al evento es:
\[ \text{Área favorable} = \text{Área total} - \text{Área de los triángulos} = 3600 - 2025 = 1575 \]
Finalmente, la probabilidad de que los amigos se encuentren es el cociente entre el área favorable y el área total:
\[ P(\text{encuentro}) = \frac{\text{Área favorable}}{\text{Área total}} = \frac{1575}{3600} = 0.4375 \]
Por lo tanto, la probabilidad de que los amigos se encuentren es del 43.75%.
La probabilidad de que los dos amigos se encuentren es aproximadamente 0.4375 o 43.75%.
# Definir la probabilidad de que una larva esté muerta
p_muerta <- 0.5 # Suponiendo que la probabilidad es del 50%
# Número de larvas
n <- 3
# Número de larvas muertas deseadas
k <- 2
# Calcular la probabilidad utilizando combinaciones
combinaciones <- choose(n, k)
probabilidad <- combinaciones * (p_muerta^k) * ((1 - p_muerta)^(n - k))
probabilidad
## [1] 0.375
# Definir las probabilidades dadas
P_PC <- 0.40 # Probabilidad de aprobar Precálculo
P_union <- 0.60 # Probabilidad de aprobar al menos un curso
P_interseccion <- 0.10 # Probabilidad de aprobar ambos cursos
# Aplicar la fórmula de la probabilidad de la unión de dos eventos
P_E <- P_union - P_PC + P_interseccion
P_E
## [1] 0.3
# Definir los parámetros
total_fusibles <- 20
fusibles_defectuosos <- 5
# Calcular la probabilidad de que el primer fusible sea defectuoso
probabilidad_1 <- fusibles_defectuosos / total_fusibles
# Calcular la probabilidad de que el segundo fusible sea defectuoso, dado que el primero lo fue
probabilidad_2 <- (fusibles_defectuosos - 1) / (total_fusibles - 1)
# Calcular la probabilidad conjunta
probabilidad_conjunta <- probabilidad_1 * probabilidad_2
probabilidad_conjunta
## [1] 0.05263158
# Definir las probabilidades
P_C1 <- 1/3
P_C2 <- 1/3
P_C3 <- 1/3
P_B_given_C1 <- 1/3
P_B_given_C2 <- 1/2
P_B_given_C3 <- 2/3
# Calcular la probabilidad total de sacar una chocolatina blanca
P_B <- P_B_given_C1 * P_C1 + P_B_given_C2 * P_C2 + P_B_given_C3 * P_C3
# Calcular la probabilidad de que la chocolatina blanca provenga de la Caja 1
P_C1_given_B <- (P_B_given_C1 * P_C1) / P_B
P_C1_given_B
## [1] 0.2222222
\[ \binom{5}{2} \]