Las personas de cualquier género trabajan en algún sector, en función del género determinado de manera inicial se trata de encontrar la probabilidad del sector en donde laboran.
Al elegir aleatoriamente a una persona se conoce el género, Hombre o Mujer y se solicita encontrar la probabilidad de que pertenezca a algún sector.
Se trata de encontrar las probabilidades condicionales usando el Teorema de Bayes para personas que trabajan en algún sector (‘Servicios’, ‘Salud’ u ‘Otros’) y sean o que estén en función de algún género (‘Hombre’ o ‘Mujer’).
Existen tres sectores en donde trabajan las personas
Hay una probabilidad de que en el sector servicios trabaje 40% (0.40) de las personas
Hay una probabilidad de que en el sector servicios trabaje 35% (0.30) de las personas
Hay una probabilidad de que en el sector otros trabaje 25% (0.25) de las personas
La suma debe dar 100% o 1
Las variables en R
Prob.Servi <- 0.40
Prob.Salud <- 0.35
Prob.Otros <- 0.25
Prob.Servi <- 0.40
Prob.Salud <- 0.35
Prob.Otros <- 0.25
cat("Las probabilidades por cada servicio")
## Las probabilidades por cada servicio
Prob.Servi; Prob.Salud; Prob.Otros
## [1] 0.4
## [1] 0.35
## [1] 0.25
PServ.Mujer <- 0.30
PServ.Hombre <- 0.70
PSalud.Mujer <- 0.60
PSalud.Hombre <- 0.40
PSalud.Mujer; PSalud.Hombre
## [1] 0.6
## [1] 0.4
POtros.Mujer <- 0.45
POtros.Hombre <- 0.55
POtros.Mujer; PSalud.Hombre
## [1] 0.45
## [1] 0.4
ProbServ.I.Mujer <- Prob.Servi * PServ.Mujer
ProbServ.I.Hombre <- Prob.Servi * PServ.Hombre
ProbServ.I.Mujer ; ProbServ.I.Hombre
## [1] 0.12
## [1] 0.28
ProbSalud.I.Mujer <- Prob.Salud * PSalud.Mujer
ProbSalud.I.Hombre <- Prob.Salud * PSalud.Hombre
ProbSalud.I.Mujer ; ProbSalud.I.Hombre
## [1] 0.21
## [1] 0.14
ProbOtros.I.Mujer <- Prob.Otros * POtros.Mujer
ProbOtros.I.Hombre <- Prob.Otros * POtros.Hombre
ProbOtros.I.Mujer ; ProbOtros.I.Hombre
## [1] 0.1125
## [1] 0.1375
TBResult <- ProbSalud.I.Hombre / (ProbServ.I.Hombre + ProbSalud.I.Hombre + ProbOtros.I.Hombre)
TBResult
## [1] 0.2511211
cat ("1. Prob(Salud | Hombre): Persona que sea del sector Salud y que sea hombre es: ", TBResult)
## 1. Prob(Salud | Hombre): Persona que sea del sector Salud y que sea hombre es: 0.2511211
TBResult <- ProbSalud.I.Mujer / (ProbServ.I.Mujer + ProbSalud.I.Mujer + ProbOtros.I.Mujer)
TBResult
## [1] 0.4745763
cat ("1. Prob(Salud | Mujer): Persona que sea del sector Salud y que sea mujer es: ", TBResult)
## 1. Prob(Salud | Mujer): Persona que sea del sector Salud y que sea mujer es: 0.4745763
La probabilidad es de .4745 osea que la probabilidad de escoger a una mujer al azar y que esta sea del sector salud es de un 47.45%
TBResult <- ProbServ.I.Hombre / (ProbServ.I.Hombre + ProbSalud.I.Hombre + ProbOtros.I.Hombre)
TBResult
## [1] 0.5022422
cat ("1. Prob(Salud | Mujer): Persona que sea del sector Servicios y que sea Hombre es: ", TBResult)
## 1. Prob(Salud | Mujer): Persona que sea del sector Servicios y que sea Hombre es: 0.5022422
La probabilidad es de .5020 osea que la proabilidad de escoger un hombre al azar y que sea del sector servicios de 50.20%
TBResult <- ProbServ.I.Mujer / (ProbServ.I.Mujer + ProbSalud.I.Mujer + ProbOtros.I.Mujer)
TBResult
## [1] 0.2711864
cat ("1. Prob(Salud | Mujer): Persona que sea del sector Servicios y que sea Mujer es: ", TBResult)
## 1. Prob(Salud | Mujer): Persona que sea del sector Servicios y que sea Mujer es: 0.2711864
La probabilidad es de .2711 osea que la probabilidad de escoger una mujer al azar y que esta sea del sector servicios es del 27.11%