Objetivo

Desarrollar ejercicios para encontrar la probabilidad de eventos en un espacio muestral.

Descripción

Construir ejercicios de probabilidad conforme a partir de dos datos conforme la teoría de probabilidad.

A partir de un conjunto de datos generados estimar y determinar las probabilidades.

Marco Teórico

Para cuando los espacios muestrales tienen un espacio finito o un numero de elementos finito, la probabilidad de ocurrencia de un evento que resulta de tal experimento estadístico se evalúa utilizando un conjunto de números reales denominados pesos o probabilidades, que van de 0 a 1. [@walpole2012].

Si se tiene certeza para creer que al llevar a cabo el experimento es bastante probable que ocurra cierto punto muestral, le tendríamos que asignar a este una probabilidad cercana a uno. Por el contrario, si se cree que no hay probabilidades de que ocurra cierto punto muestral, se tendría que asignar a este una probabilidad cercana a cero.

Es un espacio muestral en donde todos los puntos muestrales tienen la misma oportunidad de ocurrencia, por lo tanto, se les asignan probabilidades iguales.

A los puntos fuera del espacio muestral, es decir, a los eventos simples que no tienen posibilidades de ocurrir, se les asigna una probabilidad de cero.

Entonces: La probabilidad de un evento A debe estar entre cero y uno.

\[ 0 \le P(A) \le 1 \]

La probabilidad de todo el espacio muestral S debe ser uno.

\[ P(S) = 1 \]

La probabilidad de que no ocurra un evento es cero.

\[ p(\phi) = 0 \]

Ejemplo: Lanzar un dado. La probabilidad de que caiga un 1, un 2, un 3, un 4, un 5, un 6, es la misma para cada elemento. Siendo S el espacio muestral, cual es la probabilidad de que al lanzar un dado a una mesa, el valor del mismo cara arriba sea un 5?, y ¿Cual es la probabilidad de que caiga un 7?

¿Cuantas veces esta el 5 en el espacio muestral S?. Una sola vez.

¿Cuantas veces esta el 7 en el espacio muestral S?. Ninguna.

Entonces dividir el numero de ocurrencias del 5 entre el numero total de elementos N.

\[ prob = \frac{n}{N} \]

En términos porcentuales sería:

\[ prob = \frac{n}{N} \times 100 \]

dado <- c(1,2,3,4,5,6)
N <- length(dado)
#N
filtro <- subset(dado, dado == 5)
filtro
## [1] 5
n <- length(filtro)
#n
paste("La probabilidad de que al lanzar el dado sea cinco es : ", n , " de entre", N , " elementos que existen en el espacio muestral. Representa: ", round(n/N * 100,2), "%")
## [1] "La probabilidad de que al lanzar el dado sea cinco es :  1  de entre 6  elementos que existen en el espacio muestral. Representa:  16.67 %"

Desarrollo

Cargar librerías

Se cargan librerías necesarias para distintos ejercicios.

library(gtools) #Combinaciones y permutaciones
library(dplyr) #Procesar datos mutate, select...
library(fdth) #Tablas de frecuencias

Ejercicios

Lanzar dados

¿Que probabilidad existe de que al lanzar los dos dados de que salga 10 la suma de los valores de los dos dados?

Crear el espacio muestral de los dados.

A partir de un vector dado del 1 al 6 que son los valores del dado, generar permutaciones en donde se puedan repetir los valores del dado.

Poner nombre con la función names() nombre de columnas al conjunto de datos Lanzar_dados.

Con la funcion cbind() se agrega una columna al conjunto de datos.

Con apply() se hace la suma de cada renglon del conjunto de datos Lanzar_dados.

dado <- c(1,2,3,4,5,6)
lanzar_dados <- data.frame(permutations(n=6, r=2, v=dado, repeats.allowed = TRUE))
names(lanzar_dados) <- c("dado1", "dado2")
lanzar_dados <- cbind(lanzar_dados, suma = apply(X = lanzar_dados, MARGIN = 1, FUN = sum))
lanzar_dados
##    dado1 dado2 suma
## 1      1     1    2
## 2      1     2    3
## 3      1     3    4
## 4      1     4    5
## 5      1     5    6
## 6      1     6    7
## 7      2     1    3
## 8      2     2    4
## 9      2     3    5
## 10     2     4    6
## 11     2     5    7
## 12     2     6    8
## 13     3     1    4
## 14     3     2    5
## 15     3     3    6
## 16     3     4    7
## 17     3     5    8
## 18     3     6    9
## 19     4     1    5
## 20     4     2    6
## 21     4     3    7
## 22     4     4    8
## 23     4     5    9
## 24     4     6   10
## 25     5     1    6
## 26     5     2    7
## 27     5     3    8
## 28     5     4    9
## 29     5     5   10
## 30     5     6   11
## 31     6     1    7
## 32     6     2    8
## 33     6     3    9
## 34     6     4   10
## 35     6     5   11
## 36     6     6   12

Probabilidad de dos dados

Encontrar en cuantas ocasiones la suma de los dos dados es diez, se hace con la función subset()

sumados <- 10 #puede ser cualquier valor
N <- nrow(lanzar_dados) #Cantiddad de observaciones
filtro <- subset(lanzar_dados, suma == sumados)
filtro
##    dado1 dado2 suma
## 24     4     6   10
## 29     5     5   10
## 34     6     4   10
n <- nrow(filtro) #cantidad de eventos que cumplen una condicion
n
## [1] 3
paste("Existen ", n, " alternativas de que la suma de lanzamiento de dos dados sea ", sumados, " de un total de ",N, " lo que representa ", round(n/N * 100,2), "%", "probable ")
## [1] "Existen  3  alternativas de que la suma de lanzamiento de dos dados sea  10  de un total de  36  lo que representa  8.33 % probable "

Juego de Black Jack

Se reparten dos barajas de tipo inglesa y el jugador debe sumar los valores numericos de las dos barajas.

La pregunta es: ¿Que probabilidad existe de que al recibir dos cartas de una baraja de 52 cartas modalidad inglesa la suma de las dos cartas sea 20?

Simular las cartas

Reutilizar código que existe en “…/funciones/mis.funciones.r”

#source ("funciones/mis.funciones.r")
source("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Trabajos-en-R-AD2021/main/funciones/misfunciones.R")

Espacio muestral sin sumas

El espacio muestral de todas las cartas almacenadas en una variable se llaman S.casos.

S.casos <- data.frame(permutations(13,2,baraja, repeats.allowed = TRUE))
names(S.casos) <- c("C1", "C2")
S.casos
##     C1 C2
## 1   10 10
## 2   10  2
## 3   10  3
## 4   10  4
## 5   10  5
## 6   10  6
## 7   10  7
## 8   10  8
## 9   10  9
## 10  10  A
## 11  10  J
## 12  10  K
## 13  10  Q
## 14   2 10
## 15   2  2
## 16   2  3
## 17   2  4
## 18   2  5
## 19   2  6
## 20   2  7
## 21   2  8
## 22   2  9
## 23   2  A
## 24   2  J
## 25   2  K
## 26   2  Q
## 27   3 10
## 28   3  2
## 29   3  3
## 30   3  4
## 31   3  5
## 32   3  6
## 33   3  7
## 34   3  8
## 35   3  9
## 36   3  A
## 37   3  J
## 38   3  K
## 39   3  Q
## 40   4 10
## 41   4  2
## 42   4  3
## 43   4  4
## 44   4  5
## 45   4  6
## 46   4  7
## 47   4  8
## 48   4  9
## 49   4  A
## 50   4  J
## 51   4  K
## 52   4  Q
## 53   5 10
## 54   5  2
## 55   5  3
## 56   5  4
## 57   5  5
## 58   5  6
## 59   5  7
## 60   5  8
## 61   5  9
## 62   5  A
## 63   5  J
## 64   5  K
## 65   5  Q
## 66   6 10
## 67   6  2
## 68   6  3
## 69   6  4
## 70   6  5
## 71   6  6
## 72   6  7
## 73   6  8
## 74   6  9
## 75   6  A
## 76   6  J
## 77   6  K
## 78   6  Q
## 79   7 10
## 80   7  2
## 81   7  3
## 82   7  4
## 83   7  5
## 84   7  6
## 85   7  7
## 86   7  8
## 87   7  9
## 88   7  A
## 89   7  J
## 90   7  K
## 91   7  Q
## 92   8 10
## 93   8  2
## 94   8  3
## 95   8  4
## 96   8  5
## 97   8  6
## 98   8  7
## 99   8  8
## 100  8  9
## 101  8  A
## 102  8  J
## 103  8  K
## 104  8  Q
## 105  9 10
## 106  9  2
## 107  9  3
## 108  9  4
## 109  9  5
## 110  9  6
## 111  9  7
## 112  9  8
## 113  9  9
## 114  9  A
## 115  9  J
## 116  9  K
## 117  9  Q
## 118  A 10
## 119  A  2
## 120  A  3
## 121  A  4
## 122  A  5
## 123  A  6
## 124  A  7
## 125  A  8
## 126  A  9
## 127  A  A
## 128  A  J
## 129  A  K
## 130  A  Q
## 131  J 10
## 132  J  2
## 133  J  3
## 134  J  4
## 135  J  5
## 136  J  6
## 137  J  7
## 138  J  8
## 139  J  9
## 140  J  A
## 141  J  J
## 142  J  K
## 143  J  Q
## 144  K 10
## 145  K  2
## 146  K  3
## 147  K  4
## 148  K  5
## 149  K  6
## 150  K  7
## 151  K  8
## 152  K  9
## 153  K  A
## 154  K  J
## 155  K  K
## 156  K  Q
## 157  Q 10
## 158  Q  2
## 159  Q  3
## 160  Q  4
## 161  Q  5
## 162  Q  6
## 163  Q  7
## 164  Q  8
## 165  Q  9
## 166  Q  A
## 167  Q  J
## 168  Q  K
## 169  Q  Q

Total de casos del espacio muestral

N <- nrow(S.casos) #el numero de opciones
N
## [1] 169

Espacio muestral con sumas

Determinar columna para suma de las dos cartas

S.casos <- f.sumar.cartas(S.casos)
S.casos
##     C1 C2 valor1 valor2 suma
## 1   10 10     10     10   20
## 2   10  2     10      2   12
## 3   10  3     10      3   13
## 4   10  4     10      4   14
## 5   10  5     10      5   15
## 6   10  6     10      6   16
## 7   10  7     10      7   17
## 8   10  8     10      8   18
## 9   10  9     10      9   19
## 10  10  A     10      1   11
## 11  10  J     10     10   20
## 12  10  K     10     10   20
## 13  10  Q     10     10   20
## 14   2 10      2     10   12
## 15   2  2      2      2    4
## 16   2  3      2      3    5
## 17   2  4      2      4    6
## 18   2  5      2      5    7
## 19   2  6      2      6    8
## 20   2  7      2      7    9
## 21   2  8      2      8   10
## 22   2  9      2      9   11
## 23   2  A      2      1    3
## 24   2  J      2     10   12
## 25   2  K      2     10   12
## 26   2  Q      2     10   12
## 27   3 10      3     10   13
## 28   3  2      3      2    5
## 29   3  3      3      3    6
## 30   3  4      3      4    7
## 31   3  5      3      5    8
## 32   3  6      3      6    9
## 33   3  7      3      7   10
## 34   3  8      3      8   11
## 35   3  9      3      9   12
## 36   3  A      3      1    4
## 37   3  J      3     10   13
## 38   3  K      3     10   13
## 39   3  Q      3     10   13
## 40   4 10      4     10   14
## 41   4  2      4      2    6
## 42   4  3      4      3    7
## 43   4  4      4      4    8
## 44   4  5      4      5    9
## 45   4  6      4      6   10
## 46   4  7      4      7   11
## 47   4  8      4      8   12
## 48   4  9      4      9   13
## 49   4  A      4      1    5
## 50   4  J      4     10   14
## 51   4  K      4     10   14
## 52   4  Q      4     10   14
## 53   5 10      5     10   15
## 54   5  2      5      2    7
## 55   5  3      5      3    8
## 56   5  4      5      4    9
## 57   5  5      5      5   10
## 58   5  6      5      6   11
## 59   5  7      5      7   12
## 60   5  8      5      8   13
## 61   5  9      5      9   14
## 62   5  A      5      1    6
## 63   5  J      5     10   15
## 64   5  K      5     10   15
## 65   5  Q      5     10   15
## 66   6 10      6     10   16
## 67   6  2      6      2    8
## 68   6  3      6      3    9
## 69   6  4      6      4   10
## 70   6  5      6      5   11
## 71   6  6      6      6   12
## 72   6  7      6      7   13
## 73   6  8      6      8   14
## 74   6  9      6      9   15
## 75   6  A      6      1    7
## 76   6  J      6     10   16
## 77   6  K      6     10   16
## 78   6  Q      6     10   16
## 79   7 10      7     10   17
## 80   7  2      7      2    9
## 81   7  3      7      3   10
## 82   7  4      7      4   11
## 83   7  5      7      5   12
## 84   7  6      7      6   13
## 85   7  7      7      7   14
## 86   7  8      7      8   15
## 87   7  9      7      9   16
## 88   7  A      7      1    8
## 89   7  J      7     10   17
## 90   7  K      7     10   17
## 91   7  Q      7     10   17
## 92   8 10      8     10   18
## 93   8  2      8      2   10
## 94   8  3      8      3   11
## 95   8  4      8      4   12
## 96   8  5      8      5   13
## 97   8  6      8      6   14
## 98   8  7      8      7   15
## 99   8  8      8      8   16
## 100  8  9      8      9   17
## 101  8  A      8      1    9
## 102  8  J      8     10   18
## 103  8  K      8     10   18
## 104  8  Q      8     10   18
## 105  9 10      9     10   19
## 106  9  2      9      2   11
## 107  9  3      9      3   12
## 108  9  4      9      4   13
## 109  9  5      9      5   14
## 110  9  6      9      6   15
## 111  9  7      9      7   16
## 112  9  8      9      8   17
## 113  9  9      9      9   18
## 114  9  A      9      1   10
## 115  9  J      9     10   19
## 116  9  K      9     10   19
## 117  9  Q      9     10   19
## 118  A 10      1     10   11
## 119  A  2      1      2    3
## 120  A  3      1      3    4
## 121  A  4      1      4    5
## 122  A  5      1      5    6
## 123  A  6      1      6    7
## 124  A  7      1      7    8
## 125  A  8      1      8    9
## 126  A  9      1      9   10
## 127  A  A      1      1    2
## 128  A  J      1     10   11
## 129  A  K      1     10   11
## 130  A  Q      1     10   11
## 131  J 10     10     10   20
## 132  J  2     10      2   12
## 133  J  3     10      3   13
## 134  J  4     10      4   14
## 135  J  5     10      5   15
## 136  J  6     10      6   16
## 137  J  7     10      7   17
## 138  J  8     10      8   18
## 139  J  9     10      9   19
## 140  J  A     10      1   11
## 141  J  J     10     10   20
## 142  J  K     10     10   20
## 143  J  Q     10     10   20
## 144  K 10     10     10   20
## 145  K  2     10      2   12
## 146  K  3     10      3   13
## 147  K  4     10      4   14
## 148  K  5     10      5   15
## 149  K  6     10      6   16
## 150  K  7     10      7   17
## 151  K  8     10      8   18
## 152  K  9     10      9   19
## 153  K  A     10      1   11
## 154  K  J     10     10   20
## 155  K  K     10     10   20
## 156  K  Q     10     10   20
## 157  Q 10     10     10   20
## 158  Q  2     10      2   12
## 159  Q  3     10      3   13
## 160  Q  4     10      4   14
## 161  Q  5     10      5   15
## 162  Q  6     10      6   16
## 163  Q  7     10      7   17
## 164  Q  8     10      8   18
## 165  Q  9     10      9   19
## 166  Q  A     10      1   11
## 167  Q  J     10     10   20
## 168  Q  K     10     10   20
## 169  Q  Q     10     10   20

Nuevamente la pregunta es: ¿Que probabilidad existe de que al recibir dos cartas de una baraja de 52 cartas modalidad inglesa la suma de las dos cartas sea 20?

sumados <- 20
filtro <- subset(S.casos, suma == sumados)
n <- nrow(filtro)
filtro
##     C1 C2 valor1 valor2 suma
## 1   10 10     10     10   20
## 11  10  J     10     10   20
## 12  10  K     10     10   20
## 13  10  Q     10     10   20
## 131  J 10     10     10   20
## 141  J  J     10     10   20
## 142  J  K     10     10   20
## 143  J  Q     10     10   20
## 144  K 10     10     10   20
## 154  K  J     10     10   20
## 155  K  K     10     10   20
## 156  K  Q     10     10   20
## 157  Q 10     10     10   20
## 167  Q  J     10     10   20
## 168  Q  K     10     10   20
## 169  Q  Q     10     10   20
paste("De las ", N, "alternativas, ", " existe ", n, " posibilidades de que la suma de las dos cartas repartidas sea", sumados, " ,que representa el ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "De las  169 alternativas,   existe  16  posibilidades de que la suma de las dos cartas repartidas sea 20  ,que representa el  9.47 %"

Ruleta

La ruleta tiene 39 números en colores negro y rojo ¿Que probabilidad existe de que al dar vuelta se detenga en un valor en especifico?

numeros <- 1:36
colores <- c("Negro","Rojo")
S.ruleta <- c(paste(as.character(1:36),"Rojo"),
              paste(as.character(1:36), "Negro"))
S.ruleta
##  [1] "1 Rojo"   "2 Rojo"   "3 Rojo"   "4 Rojo"   "5 Rojo"   "6 Rojo"  
##  [7] "7 Rojo"   "8 Rojo"   "9 Rojo"   "10 Rojo"  "11 Rojo"  "12 Rojo" 
## [13] "13 Rojo"  "14 Rojo"  "15 Rojo"  "16 Rojo"  "17 Rojo"  "18 Rojo" 
## [19] "19 Rojo"  "20 Rojo"  "21 Rojo"  "22 Rojo"  "23 Rojo"  "24 Rojo" 
## [25] "25 Rojo"  "26 Rojo"  "27 Rojo"  "28 Rojo"  "29 Rojo"  "30 Rojo" 
## [31] "31 Rojo"  "32 Rojo"  "33 Rojo"  "34 Rojo"  "35 Rojo"  "36 Rojo" 
## [37] "1 Negro"  "2 Negro"  "3 Negro"  "4 Negro"  "5 Negro"  "6 Negro" 
## [43] "7 Negro"  "8 Negro"  "9 Negro"  "10 Negro" "11 Negro" "12 Negro"
## [49] "13 Negro" "14 Negro" "15 Negro" "16 Negro" "17 Negro" "18 Negro"
## [55] "19 Negro" "20 Negro" "21 Negro" "22 Negro" "23 Negro" "24 Negro"
## [61] "25 Negro" "26 Negro" "27 Negro" "28 Negro" "29 Negro" "30 Negro"
## [67] "31 Negro" "32 Negro" "33 Negro" "34 Negro" "35 Negro" "36 Negro"

¿Cual es la probabilidad de que al darle vuelta la ruleta se detenga en un valor especifico es por ejemplo en la casilla “20 negro”.

N <- length(S.ruleta)
n <- 1

paste("La probabilidad de que caiga un valor en la ruleta de ", N , " alternativas es: ", round(n/N * 100, 2), "%")
## [1] "La probabilidad de que caiga un valor en la ruleta de  72  alternativas es:  1.39 %"

Dominó

El juego de dominó consiste en que de una cantidad de 28 fichas se reparten siete de ellas a cada jugador.

Uno de los variantes del domino es contar los puntos de cada ficha, siendo los puntos la cantidad de puntos negros que tienen cada ficha.

Para este ejercicio se pide:

¿Cual es la probabilidad de que la suma de puntos de las siete fichas repartidas sea menor a 15 puntos?

¿Cual es la probabilidad de que la suma de los puntos de las siete fichas sea mayor a 60 puntos?

¿Cual es la probabilidad de que al repartir siete fichas de domino la suma total este 30 y 40 puntos?. Siendo los puntos los puntos negros de cada ficha?.

¿Cual será el rango o intervalo de clase conforme a la suma de puntos existe mayor probabilidad de obtener esos puntos?

Espacio muestral del domino

Primero se construye el espacio muestral a partir de funciones ya preparadas que se encuentran en la dirección https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Trabajos-en-R-AD2021/main/funciones/funciones.domino.r

source("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Trabajos-en-R-AD2021/main/funciones/funciones.domino.r")

Se muestra solo las primeras 20 observaciones y las ultimas 20 del todas las posibles combinaciones de siete fichas en siete fichas.

El campo suma es la cantidad de puntos de siete fichas.

head(fichas, 20)
##    F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1  00 01 02 03 04 05 06   21
## 2  00 01 02 03 04 05 11   17
## 3  00 01 02 03 04 05 12   18
## 4  00 01 02 03 04 05 13   19
## 5  00 01 02 03 04 05 14   20
## 6  00 01 02 03 04 05 15   21
## 7  00 01 02 03 04 05 16   22
## 8  00 01 02 03 04 05 22   19
## 9  00 01 02 03 04 05 23   20
## 10 00 01 02 03 04 05 24   21
## 11 00 01 02 03 04 05 25   22
## 12 00 01 02 03 04 05 26   23
## 13 00 01 02 03 04 05 33   21
## 14 00 01 02 03 04 05 34   22
## 15 00 01 02 03 04 05 35   23
## 16 00 01 02 03 04 05 36   24
## 17 00 01 02 03 04 05 44   23
## 18 00 01 02 03 04 05 45   24
## 19 00 01 02 03 04 05 46   25
## 20 00 01 02 03 04 05 55   25
tail(fichas, 20)
##         F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1184021 34 35 44 45 46 55 66   64
## 1184022 34 35 44 45 46 56 66   65
## 1184023 34 35 44 45 55 56 66   65
## 1184024 34 35 44 46 55 56 66   66
## 1184025 34 35 45 46 55 56 66   67
## 1184026 34 36 44 45 46 55 56   64
## 1184027 34 36 44 45 46 55 66   65
## 1184028 34 36 44 45 46 56 66   66
## 1184029 34 36 44 45 55 56 66   66
## 1184030 34 36 44 46 55 56 66   67
## 1184031 34 36 45 46 55 56 66   68
## 1184032 34 44 45 46 55 56 66   67
## 1184033 35 36 44 45 46 55 56   65
## 1184034 35 36 44 45 46 55 66   66
## 1184035 35 36 44 45 46 56 66   67
## 1184036 35 36 44 45 55 56 66   67
## 1184037 35 36 44 46 55 56 66   68
## 1184038 35 36 45 46 55 56 66   69
## 1184039 35 44 45 46 55 56 66   68
## 1184040 36 44 45 46 55 56 66   69

Se determina la cantidad de combinaciones posibles en grupos de siete fichas de domino.

Cantidad de combinaciones

N <- nrow(fichas)
N
## [1] 1184040
# Se puede usar formula de combinaciones
f.n.combinaciones(28,7)
## [1] 1184040

Repartir fichas

Se pueden repartir siete fichas a partir de una simulación.

mis.fichas <- f.repartir.fichas.domino(fichas)
mis.fichas
##        F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 298231 01 02 03 05 12 15 56   31

Para describir 1184040 de registros lo mejor es representarlo con un histograma utilizando la variable de interés suma de las fichas.

Histograma de suma de puntos

hist(fichas$suma, main = "Puntos en fichas de domino", xlab = "Suma")

Tabla de frecuencias

Y se puede construir clases por medio de la función fdt() para determinar tablas de frecuencia.

tabla <- fdt(x =fichas$suma, start = 15, end = 75, h =5)
tabla
##  Class limits      f   rf rf(%)      cf  cf(%)
##       [15,20)    255 0.00  0.02     255   0.02
##       [20,25)   5459 0.00  0.46    5714   0.48
##       [25,30)  37727 0.03  3.19   43441   3.67
##       [30,35) 129100 0.11 10.90  172541  14.57
##       [35,40) 258058 0.22 21.79  430599  36.37
##       [40,45) 322842 0.27 27.27  753441  63.63
##       [45,50) 258058 0.22 21.79 1011499  85.43
##       [50,55) 129100 0.11 10.90 1140599  96.33
##       [55,60)  37727 0.03  3.19 1178326  99.52
##       [60,65)   5459 0.00  0.46 1183785  99.98
##       [65,70)    255 0.00  0.02 1184040 100.00
##       [70,75)      0 0.00  0.00 1184040 100.00

Probabilidades de puntos en el domino

¿Cual es la probabilidad de que la suma de puntos de las siete fichas repartidas sea menor o igual a 15 puntos?

filtro <- filter(fichas, suma <=15)
filtro
##   F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1 00 01 02 03 04 11 12   15
## 2 00 01 02 03 11 12 13   15
## 3 00 01 02 03 11 12 22   15
n<- nrow(filtro)

paste("Existe ", n, "eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó es menor o igual a 15, de un total de ", N , " alternativas. Lo que representa una probabilidad del ", round(n/N*100,4),"%")
## [1] "Existe  3 eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó es menor o igual a 15, de un total de  1184040  alternativas. Lo que representa una probabilidad del  3e-04 %"

¿Cual es la probabilidad de que la suma de las siete fichas sea mayor a 60 puntos?

filtro <- filter(fichas, suma > 60)
head(filtro)
##   F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1 00 36 45 46 55 56 66   61
## 2 01 26 36 46 55 56 66   61
## 3 01 26 45 46 55 56 66   61
## 4 01 35 36 46 55 56 66   61
## 5 01 35 45 46 55 56 66   61
## 6 01 36 44 46 55 56 66   61
n<- nrow(filtro)

paste("Existe ", n, "eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó es mayor a 60, de un total de ", N , " alternativas. Lo que representa una probabilidad del ", round(n/N*100,4),"%")
## [1] "Existe  3427 eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó es mayor a 60, de un total de  1184040  alternativas. Lo que representa una probabilidad del  0.2894 %"

¿Cual es la probabilidad de que al repartir siete fichas de domino la suma total este 30 y 40 puntos?. Siendo los puntos negros de cada ficha?

filtro <- filter(fichas, suma >= 30 & suma <= 40)
head(filtro)
##   F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 suma
## 1 00 01 02 03 04 26 66   30
## 2 00 01 02 03 04 35 66   30
## 3 00 01 02 03 04 36 56   30
## 4 00 01 02 03 04 36 66   31
## 5 00 01 02 03 04 44 66   30
## 6 00 01 02 03 04 45 56   30
n<-nrow(filtro)
paste("Existe ", n, "eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó son mayor o igual a 30 y menor o igual a 40, de un total de ", N , " alternativas. Lo que representa una probabilidad del ", round(n/N*100,4),"%")
## [1] "Existe  450520 eventos en donde los puntos sumados de fichas de dominó son mayor o igual a 30 y menor o igual a 40, de un total de  1184040  alternativas. Lo que representa una probabilidad del  38.0494 %"

Interpretación

¿Cual ser+a el rango o intervalo de clase conforme a la suma de puntos de las siete fichas repartidas de dominó en donde existe mayor probabilidad de obtener esos puntos?

print("Describir habiendo analizado la tabla de frecuencia de la suma de puntos de las siete fichas de domino")
## [1] "Describir habiendo analizado la tabla de frecuencia de la suma de puntos de las siete fichas de domino"

¿Como se determina la probabilidad de eventos de un espacio muestral, y que valores puede tener una probabilidad?

Para calcular la probabilidad de un evento se toma en cuenta todos los casos posibles de ocurrencia del evento; es decir, de cuántas formas puede ocurrir determinada situación. Los casos favorables de ocurrencia de un evento serán los que cumplan con la condición que estoy buscando.

¿Para que sirve estimar probabilidades?

Su objetivo es el estudio y calculo de métodos de análisis del comportamiento de fenómenos aleatorios.

¿Podrá haber probabilidades negativas, justifique SI o NO?

NO, ya que una probabilidad es la posibilidad de que un suceso tenga lugar, y en teoría de probabilidad las posibilidades negativas no existen, si es una probabilidad tiene un grado de que ocurra o no, pero existe, cuando no existe se le denomina suceso imposible , y su probabilidad es nula, no negativa.

Describa y justifique su respuesta sobre que es mas probable de estas tres cuestiones:

¿A que conclusiones llegan respecto a los cuatro ejercicios vistos en este caso?

Mi conlusion es que la probabilidad esta en todos lados aun cuando nosotros no nos damos cuenta, un ejemplo y donde mas esta la probabilidad es en los juegos de azar, como en el domino, la baraja, el black jack, la ruleta y otros juegos mas, y nos hemos dado cuenta de que la probabilidad puede variar en cuanto al uso para determinar posibles resultados en distintos juegos de azar.

Bibliografía

(Walpole, Ronald E., Raymond H. Myers, and Sharon L. Myers. 2012. Probabilidad y Estadística Para Ingeniería y Ciencias. Novena Edición. México: Pearson.