Objetivo

Descripción

1. Cargar librerías

library(knitr)
library(gtools)

2. Identificar tres ejercicios de la literatura WEB o libros que se relacionen con probabilidad par eventos independientes.

Ejercicio # 1

  • En una caja ponemos las 10 canicas de la figura 1, de las cuales 2 son verdes, 4 azules y 4 blancas. Se van a escoger dos canicas al azar, una primero y otra después.
datos <- data.frame(Canicas = c("Verde", "Azul","Blanca","Total"), Total = c(2,4,4,10))
kable(datos, caption = "Lista de canicas")
Lista de canicas
Canicas Total
Verde 2
Azul 4
Blanca 4
Total 10 
canicas <- c('V','V','A','A','A','A','B','B','B','B')
n <- length(canicas)

canicas <- sample(canicas, size = n )
canicas
##  [1] "A" "A" "V" "B" "V" "B" "B" "A" "B" "A"
pV <- length(which(canicas == 'V')) / n
pA <- length(which(canicas == 'A')) / n
pB <- length(which(canicas == 'B')) / n

pnV <- 1 - pV
pnA <- 1 - pA
pnB <- 1 - pB

Se pide hallar la probabilidad de que ninguna de ellas sea azul, las canicas que sean sacadas se dejan en la caja otra vez.

##P(A∩B)=P(A)P(B)


RESULTADO <- round((pnA * pnA) * 100, 3)

paste("La probabilidad de que la primera canica no sea azul en ninguna de las 2 ocaciones es : ", RESULTADO, "%")
## [1] "La probabilidad de que la primera canica no sea azul en ninguna de las 2 ocaciones es :  36 %"

Ejercicio # 2

*Una tienda dispone de 15 camisas en tres tamaños: 3 pequeñas, 6 medianas y 6 grandes. Se seleccionan al azar 2 camisas.

datos <- data.frame(Camisas = c("Pequeñas","Medianas","Grandes","Total"), Total = c(3,6,6,15))
kable(datos,caption = "Lista del lote")
Lista del lote
Camisas Total
Pequeñas 3
Medianas 6
Grandes 6
Total 15 
camisas <- c('P','P','P','M','M','M','M','M','M','G','G','G','G','G','G')
n <- length(camisas)

camisas <- sample(camisas, size = n )
camisas
##  [1] "P" "M" "G" "G" "P" "P" "M" "G" "M" "M" "G" "G" "M" "M" "G"
pp <- length(which(camisas == 'P')) / n
pm <- length(which(camisas == 'M')) / n
pg <- length(which(camisas == 'G')) / n

¿Qué probabilidad hay que ambas camisas seleccionadas sean pequeñas, si primero se saca una, se reemplaza en el lote y se saca la segunda?

##P(A∩B)=P(A)P(B)
RESULTADO <- (pp * pp) * 100
paste("La probabilidad de sacar 2 camisas pequeñas es del : ",RESULTADO,"%")
## [1] "La probabilidad de sacar 2 camisas pequeñas es del :  4 %"

Ejercicio # 3

  • Considere dos eventos independientes A y B. Se sabe que la probabilidad que ocurra el suceso A es 0,2 y la probabilidad que ocurra el suceso B es 0,3.
datos <- data.frame(Evento = c("A","B"), Probabilidad = c("20%", "30% "))
kable(datos, caption = "lista de eventos y su probabilidad")
lista de eventos y su probabilidad
Evento Probabilidad
A 20%
B 30% 
pA <- 0.2
pB <- 0.3

¿Cuál será la probabilidad que ocurran ambos sucesos?

##P(A∩B)=P(A)P(B)
RESULTADO <- (pA * pB) * 100
paste("La probabilidad de que ocurran los 2 eventos es del : ",RESULTADO,"%")
## [1] "La probabilidad de que ocurran los 2 eventos es del :  6 %"

Ejemplo # 4

  • Si haya una probabilidad del 10% de que Júpiter se alineará con Marte, y una probabilidad del 50% de que su tirada de una moneda saldrá águilas, entonces.
datos <- data.frame(Eventos = c("Jupiter","aguila"), Probabilidad = c("10%","50%"))
kable(datos, caption = "Lista de datos principales")
Lista de datos principales
Eventos Probabilidad
Jupiter 10%
aguila 50% 
pj <- 0.10
pa <- 0.50

¿Cual es la probabilidad de que Júpiter se alineará con Marte y su tirada de la moneda saldrá águilas?

##P(A∩B)=P(A)P(B)
RESULTADO <- (pj*pa) * 100
paste("La probabilidad de alineacion de jupiter con marte y la moneda sea aguila es del : ", RESULTADO,"%")
## [1] "La probabilidad de alineacion de jupiter con marte y la moneda sea aguila es del :  5 %"

3. Interpretación del caso de 80 a 100 palabras.