Con base en la guía de la semana, el tema busca que el estudiante comprenda la probabilidad como lenguaje de la incertidumbre, diferencie probabilidad empírica y teórica, interprete espacio muestral, eventos, probabilidad condicional e independencia, y conecte estos conceptos con simulación en Python y R . Además, en la sesión 2 se enfatiza la simulación, la frecuencia relativa, la convergencia hacia la probabilidad teórica y la interpretación del tamaño de muestra .

Cuestionario para resolver con papel y lápiz

Tema: Fundamentos de Probabilidad y lectura del código del notebook

Condición: El estudiante puede tener abierto el notebook, pero debe responder con sus propias palabras y, cuando corresponda, apoyarse en lo que observa en el código y en las salidas.

Pregunta 1

Explique con sus propias palabras qué es un experimento aleatorio, qué es el espacio muestral y qué es un evento. Luego, identifique estos tres elementos en el ejemplo del notebook sobre inspección de vigas o lotes de producción.

Pregunta 2

Explique la diferencia entre probabilidad teórica y probabilidad empírica. Después, indique cuál de las dos aparece:

  1. en el vector de probabilidades usado en np.random.choice(...),
  2. en value_counts(normalize=True).

Pregunta 3

Observe el primer bloque de código en Python y responda:

  1. ¿Para qué sirve np.random.seed(42)?

  2. ¿Qué hace np.random.choice(...) en este ejercicio?

  3. ¿Por qué value_counts(normalize=True) permite calcular probabilidades empíricas?

Pregunta 4

Explique qué significa la probabilidad condicional

\[P(\text{Fallo_Critico} \mid \text{Proveedor_B})\]

en el contexto del notebook.

Después, explique cómo se calcula a partir de la tabla de contingencia.

Pregunta 5

En el notebook se menciona que, si la probabilidad condicional es parecida a la probabilidad general del evento, se puede hablar de independencia. Explique esa idea con sus palabras.

Finalmente, responda: ¿por qué este tipo de análisis es útil en ingeniería civil, agrícola o agroindustrial?

Instrucciones sugeridas para los estudiantes

Actividad en clase

  1. Tenga abierto el notebook de la sesión sobre Fundamentos de Probabilidad.
  2. Responda en una o más hojas, con papel y lápiz, las 5 preguntas del cuestionario.
  3. Escriba con sus propias palabras.
  4. Puede mirar el notebook, pero no debe copiar literalmente la documentación.
  5. Cuando haga referencia al código, explique qué hace y qué significa en el contexto del problema.
  6. Se evaluará comprensión conceptual e interpretación del código, no redacción literaria.

Criterios de evaluación que usaré al revisar las hojas

Para evaluar las respuestas manuscritas de cada estudiante, se utilizará esta rúbrica sobre 5,0 puntos.

1. Precisión conceptual — 1,5 puntos

Evalúa si el estudiante comprende correctamente:

  • experimento aleatorio,
  • espacio muestral,
  • evento,
  • probabilidad empírica,
  • probabilidad teórica,
  • probabilidad condicional,
  • independencia.

2. Interpretación del código — 1,0 punto

Evalúa si entiende qué hacen elementos como:

  • np.random.seed(42),
  • np.random.choice(...),
  • value_counts(normalize=True),
  • pd.crosstab(...).

3. Capacidad de relación teoría–código — 1,0 punto

Evalúa si logra conectar:

  • fórmula y concepto,
  • simulación y frecuencia relativa,
  • tabla de contingencia y probabilidad condicional,
  • independencia y comparación entre probabilidades.

4. Aplicación al contexto de ingeniería — 0,75 puntos

Evalúa si ubica los conceptos en un problema real de:

  • calidad,
  • fallas,
  • materiales,
  • producción,
  • riesgo,
  • proveedores.

5. Claridad, orden y lenguaje propio — 0,75 puntos

Evalúa si:

  • responde de forma organizada,
  • usa sus propias palabras,
  • no se limita a copiar,
  • muestra comprensión real.

Escala práctica para asignar nota

Puede usarse esta interpretación:

  • 4.6 – 5.0: comprensión sólida, precisa y bien argumentada.
  • 4.0 – 4.5: buena comprensión, con pequeños vacíos.
  • 3.0 – 3.9: comprensión aceptable, pero parcial o con confusiones importantes.
  • 2.0 – 2.9: comprensión débil; reconoce términos, pero no los explica bien.
  • 0.0 – 1.9: respuestas muy incompletas, copiadas o conceptualmente incorrectas.