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Calculadora de probabilidad
La probabilidad condicional se define como la probabilidad de que se produzca un suceso o resultado, en función de la ocurrencia de un suceso o resultado anterior. La probabilidad condicional se calcula multiplicando la probabilidad del suceso anterior por la probabilidad actualizada del suceso posterior o condicional.
La probabilidad condicional puede contrastarse con la probabilidad incondicional. La probabilidad incondicional se refiere a la probabilidad de que se produzca un suceso independientemente de que se hayan producido otros sucesos o de que se den otras condiciones.
Como ya se ha dicho, la probabilidad condicional depende de un resultado previo. Además, hacen una serie de suposiciones. Por ejemplo, suponga que saca tres canicas -roja, azul y verde- de una bolsa. Cada canica tiene la misma probabilidad de ser extraída. ¿Cuál es la probabilidad condicional de sacar la canica roja después de haber sacado la azul?
En primer lugar, la probabilidad de sacar una canica azul es de aproximadamente el 33% porque es un resultado posible de los tres. Suponiendo que se produzca este primer suceso, quedarán dos canicas, cada una de las cuales tendrá una probabilidad del 50% de ser extraída. Por lo tanto, la probabilidad de sacar una canica azul después de haber sacado una canica roja sería de aproximadamente el 16,5% (33% x 50%).
Fórmula de probabilidad
En un día de diciembre, la probabilidad de que nieve es de 0,30. la probabilidad de un día “frío” es de 0,50. la probabilidad de que nieve y haga “frío” es de 0,15. ¿la nieve y el tiempo “frío” son sucesos independientes?
¿Son los sucesos A y B independientes entre sí? Explica tu respuesta.La probabilidad de que ocurra el suceso A es de 0,2 y la probabilidad de que ocurra el suceso B es de 0,6. La probabilidad de que ocurran tanto A como B es de 0,1 …
La distribución binomial consiste en las probabilidades de cada uno de los posibles números de aciertos en N ensayos para eventos independientes que tienen cada uno una probabilidad de π (la letra griega pi) de ocurrir.
La distribución binomial consiste en las probabilidades de cada uno de los posibles números de éxitos en N ensayos para eventos independientes que tienen una probabilidad de π (la letra griega pi) de ocurrir.
La distribución binomial consiste en las probabilidades de cada uno de los posibles números de éxitos en N ensayos para eventos independientes que tienen cada uno una probabilidad de π (la letra griega pi) de ocurrir.La distribución binomial consiste en las probabilidades de cada uno de los posibles números de éxitos en N ensayos para eventos independientes que tienen cada uno …
Probabilidad sucesiva
¿Cómo se calcula la probabilidad de sucesos simultáneos? Es decir, dados cuatro sucesos simultáneos con una probabilidad del 10% cada uno, ¿cuál es la probabilidad de que ocurra UNO de ellos? Obviamente no es el 40%, porque… bueno, si tienes diez sucesos esa probabilidad claramente no es del 100%.
P(A) + P(B) + P(C) + P(D) = P(A) + P(B) + P(C) + P(D) – P(A)P(B) – P(A)P(C) – P(A)P(D) – P(B)P(C) – P(B)P(D) – P(C)P(D) + P(A)P(B)P(C) + P(A)P(B)P(D) + P(A)P(C)P(D) + P(B)P(C)P(D) – P(A)P(B)P(C)P(D)$.
Imagínese que los sucesos son conjuntos que pueden intersecarse entre sí, y que la probabilidad del suceso es el número de cardinalidad del conjunto correspondiente sobre la suma de los números de cardinalidad de todos los conjuntos. Entonces, para dos conjuntos, el número de cardinalidad de la unión es la suma de los números de cardinalidad de los conjuntos menos el número de cardinalidad de su intersección, de modo que no sumamos esos elementos dos veces. Para tres conjuntos, sumamos los números de cardinalidad de los conjuntos, restamos los números de cardinalidad de cada intersección de dos conjuntos y luego volvemos a sumar el número de cardinalidad de la intersección de los tres conjuntos, y así sucesivamente. Si quieres saber más sobre la generalización de este principio, estudia los fundamentos de la combinatoria.
Probabilidad condicional
ResumenEl problema de la medición simultánea de observables incompatibles en mecánica cuántica se estudia, por un lado, desde el punto de vista de un tratamiento axiomático de la mecánica cuántica y, por otro, a partir de una teoría de la medición. Se argumenta que es precisamente dicha teoría de la medición la que debe proporcionar un significado a los conceptos introducidos axiomáticamente, especialmente al concepto de observable. Definiendo un observable como una clase de procedimientos de medición que produce un cierto resultado prescrito para la distribución de probabilidad del conjunto de valores de alguna cantidad (que se describirá por el conjunto de valores propios de algún operador hermitiano), esta noción se extiende a las distribuciones de probabilidad conjuntas de observables incompatibles. Se demuestra que tal extensión es posible sobre la base de una teoría de la medición, bajo la condición de que al medir simultáneamente tales observables hay una perturbación de los resultados de la medición de un observable, causada por la presencia del instrumento de medición del otro observable. Esto tiene como consecuencia que la distribución de probabilidad conjunta no puede obedecer a las leyes de distribución marginal habitualmente impuestas. Este resultado es de gran importancia para exponer la mecánica cuántica como una teoría axiomatizada, ya que al pasarlo por alto parece prohibir una descripción axiomática de la medición simultánea de observables incompatibles por la mecánica cuántica.