NUMERO DE CONTROL: 16040461

Caso personas que trabajan en sectores y sean mujeres y hombres

Caso: personas que trabajan en sectores y sean mujeres y hombres
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.

Las probabilidades

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’).

Evento sectores

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

Eventos Mujeres y Hombres**

Se dan las probabilidades de que sea de algún género en fucnón del servicio.

Sector Servicios

En el sector Servicios la probabilidad de que sea Mujer es del 0.30
En el sector Servicios la probabilidad de que sea Hombre es del 0.70
PServ.Mujer
PServ.Hombre
PServ.Mujer <- 0.30
PServ.Hombre <- 0.70

Sector Salud

En el sector Salud la probabilidad de que sea Mujer es del 0.60

En el sector Salud la probabilidad de que sea Hombre es del 0.40

PSalud.Mujer <- 0.60

PSalud.Hombre <- 0.40

PSalud.Mujer <- 0.60
PSalud.Hombre <- 0.40

PSalud.Mujer; PSalud.Hombre
## [1] 0.6
## [1] 0.4

Sector Otros

En el sector Otros la probabilidad de que sea Mujer es del 0.45

En el sector Otros la probabilidad de que sea Hombre es del 0.55

POtros.Mujer <- 0.45

POtros.Hombre <- 0.55

POtros.Mujer <- 0.45
POtros.Hombre <- 0.55

POtros.Mujer; PSalud.Hombre
## [1] 0.45
## [1] 0.4

Arbol de Probabilidades

### Cálculo de probabilidades #### Se muestran las probabilidades condicionales del género en función del sector #### Con línea verde se indica el primer cálculo multiplcando las probabilidades conforme y de acuerdo a la fórmula de la Ley Multipicación para el cálculo de probabilidad condicional para eventos independientes. ### Ley de Multiplicación

La Ley de la Multiplicación es útil para calcular la probabilidad de la intersección de dos eventos.

La ley de la multiplicación se basa en la definición de probabilidad condicional.

Se multiplican las probabilidades, y en este caso tendiendo las probabilidades identificadas en el árbol se determinan fácilmente.

Probabilidad de que sea Hombre o Mujer en función de Servicios

ProbServ.I.Mujer <- Prob.Servi * PServ.Mujer

ProbServ.I.Hombre <- Prob.Servi * PServ.Hombre

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

Probabilidad de que sea Hombre o Mujer en función de Salud

ProbSalud.I.Mujer <- Prob.Salud * PSalud.Mujer

ProbSalud.I.Hombre <- Prob.Salud * PSalud.Hombre

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

Probabilidad de que sea Hombre o Mujer en función de Otros

ProbOtros.I.Mujer <- Prob.Otros * POtros.Mujer

ProbOtros.I.Hombre <- Prob.Otros * POtros.Hombre

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

Preguntas de probabilidad

Ya se encontró en el apartado anterior las probabilidades condicionales de que una persona siendo de algun sector sea posteriormente hombre o mujer y eso se determinó conforme a la Ley Multiplicativa para eventos Independientes.

Ahora se elige aleatoriamente a una persona se conoce el género, Hombre o Mujer y se solicita encontrar la probabilidad de que pertenezca a algún sector.

Se pide encontrar las probabilidades siguientes:

Prob(Salud | Hombre): Persona que sea del sector Salud y que sea hombre

Prob(Salud | Mujer): Persona que sea del sector Salud y que sea Mujer

Prob(Servicios | Hombre): Persona que sea del sector Servicios y que sea Mujer

Prob(Servicios | Mujer): Persona que sea del sector Servicios y que sea Mujer

Notar que en el árbol siguiente el orden de la probabilidad es invertido en relación a la magen del árbol anterior, por lo que es necesario usar la Fórmula de Bayes.

#### Con el siguiente árbol se identifica con línea verde la probabilidad a encontrar la respuesta a la pregunta uno: 1. Prob(Salud | Hombre): Persona que sea del sector Salud y que sea hombre

Con línea roja en el árbol se identifica las distintas probabilidades de que sea de cualquier sector dado que sea Hombre

### Calculando la probabilidad por Teorema de Bayes

#### Se muestra la Fórmula de Bayes y se sustituyen valores para dar respuesta a la preguna uno: 1. Prob(Salud | Hombre): Persona que sea del sector Salud y que sea hombre

Ya se tiene el numerador con la probabilidad condicional de que sea Hombre dado que sea del sector Salud: ProbSalud.I.Hombre. Camino verde en el árbol.

Ahora se suman las probabilidades en donde aparezca Hombre dado cualquier sector y se tiene el denominador. Todas los contornos rojos en el árbol.

La probabilidad de que una persona sea del sector Salud dado que se Hombre es:

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

Conclusión para la pregunta probabilidad 1.

La probabilidad es de 0.2511 o sea del 25.11% que significa que si se elige a una persona y es ‘Hombre’ hay una probabilidad del 25.11% de que sea del sector ‘Salud’

Se pide

*Prob(Salud | Mujer): Persona que sea del sector Salud y que sea Mujer

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

Conclucion para pregunta 2 de Probabilidad

La probabilidad es de 0.4745763 o sea del 47.45% que significa que si se elige a una persona y es ‘Mujer’ hay una probabilidad del 47.45% de que sea del sector ‘Salud’

*Prob(Servicios | Hombre): Persona que sea del sector Servicios y que sea Mujer

TBResult <- ProbServ.I.Hombre / (ProbSalud.I.Hombre + ProbServ.I.Hombre + ProbOtros.I.Hombre)

TBResult
## [1] 0.5022422
cat ("1. Prob(Servicios | Hombre): Persona que sea del sector Servicios y que sea hombre es: ", TBResult)
## 1. Prob(Servicios | Hombre): Persona que sea del sector Servicios y que sea hombre es:  0.5022422

Conclucion para pregunta 3 de probabilidad

Conclusión para la pregunta probabilidad 1.

Se concluye que en el experimento de elegir a una persona al azar y que ya se conoce que ‘Hombre’, entonces se determina mediante el Teorema y la Fórmula de Bayes la probababilidad de que una persona sea del sector ‘Servicios’ dado que sea apriori ‘Hombre’

La probabilidad es de 0.5022422 o sea del 50.22% que significa que si se elige a una persona y es ‘Hombre’ hay una probabilidad del 25.11% de que sea del sector ‘Servicos’

Prob(Servicios | Mujer): Persona que sea del sector Servicios y que sea Mujer

TBResult <- ProbServ.I.Mujer / (ProbSalud.I.Mujer + ProbServ.I.Mujer + ProbOtros.I.Mujer)

TBResult
## [1] 0.2711864
cat ("1. Prob(Servicios | Mujer): Persona que sea del sector Servicios y que sea mujer es: ", TBResult)
## 1. Prob(Servicios | Mujer): Persona que sea del sector Servicios y que sea mujer es:  0.2711864

Conclucion para pregunta 4 de probabilidad

Conclusión para la pregunta probabilidad 1.

Se concluye que en el experimento de elegir a una persona al azar y que ya se conoce que ‘Mujer’, entonces se determina mediante el Teorema y la Fórmula de Bayes la probababilidad de que una persona sea del sector ‘Servicios’ dado que sea apriori ‘Mujer’

La probabilidad es de 0.2711864 o sea del 27.11% que significa que si se elige a una persona y es ‘Mujer’ hay una probabilidad del 27.11% de que sea del sector ‘Servicos’