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ecuaciones para calcular permutaciones y combinaciones.
Permutación: es una serie de elementos en un orden específico.
Ecuación sin repetición:
\[ P(n,r) = \frac{n!}{(n-r)!} \]
Ecuación con repetición:
\[ n^r \]
Combinación: es una serie de elementos que no cumplen un orden específico.
Ecuación sin repetición:
\[ nCr = \frac{n!}{(n-r)!r!} \]
Ecuación con repetición:
\[ C(n+r-1,r) = \frac{(n+r-1)!}{r!(n-1)!} \]
Las combinaciones en R enumeran las posibles combinaciones de un tamaño determinado de los elementos de un vector y las permutaciones enumeran todas las variaciones de orden posibles.
nrow(permutations(n=12, r=3, repeats.allowed = TRUE))
## [1] 1728
nrow(permutations(n=12, r=3, repeats.allowed = FALSE))
## [1] 1320
combinations(n=4, r=3, v=c("a","b","c","d"),repeats.allowed = TRUE)
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] "a" "a" "a"
## [2,] "a" "a" "b"
## [3,] "a" "a" "c"
## [4,] "a" "a" "d"
## [5,] "a" "b" "b"
## [6,] "a" "b" "c"
## [7,] "a" "b" "d"
## [8,] "a" "c" "c"
## [9,] "a" "c" "d"
## [10,] "a" "d" "d"
## [11,] "b" "b" "b"
## [12,] "b" "b" "c"
## [13,] "b" "b" "d"
## [14,] "b" "c" "c"
## [15,] "b" "c" "d"
## [16,] "b" "d" "d"
## [17,] "c" "c" "c"
## [18,] "c" "c" "d"
## [19,] "c" "d" "d"
## [20,] "d" "d" "d"
combinations(n=4, r=3, v=c("a","b","c","d"),repeats.allowed = FALSE)
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] "a" "b" "c"
## [2,] "a" "b" "d"
## [3,] "a" "c" "d"
## [4,] "b" "c" "d"
factorial(34)/factorial(34-5)
## [1] 33390720
nrow(combinations(n=34,r=5,repeats.allowed=FALSE))
## [1] 278256
Este problema se puede resolver con el teorema de bayes y su ecuación es:
\[ P[A_n/B]=\frac{P[B/A_n]*P[A_n]}{\sum P[B/A_i]*P[A_i]} \]
pedro=(0.05*0.05)/(0.20*0.05+0.60*0.10+0.15*0.10+0.05*0.05)
pedro
## [1] 0.02857143
janet=(0.20*0.05)/(0.20*0.05+0.60*0.10+0.15*0.10+0.05*0.05)
georgina=(0.15*0.10)/(0.20*0.05+0.60*0.10+0.15*0.10+0.05*0.05)
cat(paste("La probabilidad de que haya sido atendido por Janet o Georgina es: ", janet+georgina))
## La probabilidad de que haya sido atendido por Janet o Georgina es: 0.285714285714286
tomas=0.60*0.10/(0.20*0.05+0.60*0.10+0.15*0.10+0.05*0.05)
cat(paste("La probabilidad de que el cliente haya sido atendido por Janet, Georgina, Tomás o Pedro es:", pedro + janet + georgina + tomas))
## La probabilidad de que el cliente haya sido atendido por Janet, Georgina, Tomás o Pedro es: 1
El resultado de esta probabilidad nos da 1, y eso se da porque lo que estamos calculando es la suma de cada una de las probabilidades de los funcionarios, y esto es correcto puesto a que uno de los axiomas de las probabilidades establece que la probabilidad de el espacio muestral debe ser igual a 1.
#Probabilidad de que aprueben
Pa=12/20
#Probabilidad de que rechacen, este sería en la primera selección
Pr=8/20
#Probabilidad de que rechace en la segunda selección
Pr2=Pr*7/19
cat(paste("La probabilidad de que las dos personas seleccionadas rechacen es:", Pr2))
## La probabilidad de que las dos personas seleccionadas rechacen es: 0.147368421052632
#Probabilidad de A, P(A)
Pa=0.50
#Probabilidad de B, P(B)
Pb=0.30
#Probabilidad de A intersectado con B, P(A∩B)
Paintb=0.15
#P(A|B)
Pab=Paintb/Pb
Pab
## [1] 0.5
#Probabilidad de B complemento, P(B')
Pbcomp=1-Pb
#Probabilidad de A intersectado con B', P(A|B')
Paintbcomp=Pa*Pbcomp
#P(A|B′)
Pabcomp=Paintbcomp/Pbcomp
Pabcomp
## [1] 0.5
#Probabilidad de B intersectado con A, P(B∩A)
Pbinta=Paintb
#P(B|A)
Pba=Pbinta/Pa
Pba
## [1] 0.3
#Pacomp : Probabilidad de a complemento, P(A')
Pacomp=1-Pa
#Pbintacomp : Probabilidiad de b intersectado con el complemento de a, P(B∩A')
Pbintacomp=Pb*Pacomp
#Pbacomp : P(B|A′)
Pbacomp=Pbintacomp/Pacomp
Pbacomp
## [1] 0.3