La probabilidad es el lenguaje matematico para cuantificar la insertidumbre. - Wasserman
Conceptos fundamentales de probabilidad
Terminologia de probabilidad: espacio de resultados, eventos, funciones de probabilidad, etc.
Interpretación frecuencista de la probabilidad.
Probabilidad condicional y su relación con la independencia.
Regla de Bayes.
##Espacio de resultados y eventos
El espacio de resultados \(\Omega\) es el conjunto de posibles resultados de un experimento aleatorio.
Ejemplo: si lanzamos una moneda dos veces, entonces
\[ \Omega=\{AA,AS,SA,SS\} \] Un evento es un subconjunto del espacio muestral, los eventos usualmente se denotan por mayúsculas.
e.g. Que el primer lanzamiento resulte águila.
\[ A=\{AA,AS\} \] ## Evento equiprobables
La probabilidad se puede ver como una extension de la idea de proporción o cociente de una parte con respecto a un todo.
e.g. En la carrera de Ing. Química hay 300 hombres Y 700 mujeres. La proporcion de hombres es:
\[ \frac{300}{700+300}=.3 \] Si elegimos un estudiante de ingeniería quimica. ¿Cual es la probabilidad de que sea hombre?
La probabilidad es entonces de 0.3
** Eventos equiprobables** Si todos los elementos en el espacio de resultados tienen la misma oportunidad de ser elegidos entonces la probabilidad del evento A es el número de resultados en A dividido entre el número total de posibles resultados:
Esto se concibe de la siguiente forma
\[ P(A)=\frac{\#(A)}{\#(\Omega)} \] Por lo que solo hace falta contar.
e.g. Combinaciones
Un comité de 5 personas será seleccionado de un grupo de 6 hombres y 9 mujeres. Si la selección es aleatoria, ¿cuál es la probabilidad de que el comité esté conformado por 3 hombres y dos mujeres?
Hay \(\dbinom{15}{5}\) posibles comités, cada uno tiene la misma posibilidad de ser seleccionado.
Por otra parte hay \(\dbinom{6}{3}\) \(\dbinom{9}{2}\) posibles comités que incluyen 3 hombres y 2 mujeres, por lo tanto, la probabilidad que buscamos es:
\[ \frac{ \dbinom{6}{3} \dbinom{9}{2}}{\dbinom{15}{5}} \]
y la función para calcular las combinaciones es choose(n,r).
choose(6,3) * choose(9,2) / choose(15,5)
## [1] 0.2397602
Las probabilidades se entienden como una aproximacion matematica de recuencias relativas cuando la frecuencia total tiende a 0.
Una frecuencia relativa es una proporción que mide que tan seguido, o frecuente, ocurre una u otra cosa en una sucesión de observaciones.
Supongamos que lanzamos la moneda 10 veces y obtenemos lo siguiente.
l10 <- sample(c("S", "A"),10, replace=TRUE)
l10
## [1] "S" "A" "S" "S" "A" "S" "S" "S" "A" "A"
cumsum(l10== "S")
## [1] 1 1 2 3 3 4 5 6 6 6
round(cumsum(l10== "S")/1:10,2)
## [1] 1.00 0.50 0.67 0.75 0.60 0.67 0.71 0.75 0.67 0.60