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Probabilidades

Martes, viernes y sábados de 9-11 hs

Estadísca 2016 - Prof. Tamara Burdisso2

Probabilidades

• El cálculo de probabilidades despierta interés entre aquellos que lo asocian al diseño de estrategias para ganar en el casino, loterías, etc.

• El cálculo de probabilidades tiene su origen en los juegos de azar (contribuciones de Galileo, Fermat, Pascal, S. XVII).

• La formalización matemática (número de casos favorables/número de casos posibles) viene de la mano de Laplace recién a inicios del S. XIX

• A pesar que se trata de una idea bastante intuitiva se demoró mucho en el tiempo. La idea imperante era que los resultados que dependen del azar eran imprevisibles.

• Es a partir del S. XIX que la administración del Estado incorpora el cálculo de probabilidades a las estadísticas recopiladas y abre un abanico de posibilidades.

• Rápidamente las compañías de seguros comienzan a utilizar las estadísticas de mortalidad y la teoría de probabilidades para estimar las esperanzas de vida y establecer las primas de seguros de forma más precisa de lo que lo venían haciendo.


• Un proceso aleatorio es un proceso en el que sabemos que

resultados pueden ocurrir, pero no sabemos que resultado

particular va a ocurrir.

• El resultado de un experimento aleatorio depende del

azar.

• Ejemplos: arrojo una moneda, arrojo un dado, Spotify

modo aleatorio de una playlist, si el índice de bolsa Merval

sube, baja o no varía respecto al días anterior, número de

asistentes a la clase de estadística, etc.

• Pero el hecho de que un fenómeno sea aleatorio y por

ende, impredecible en sus resultados concretos, no

significa que no se pueda tener algún conocimiento del

mismo. Surge la probabildad como disciplina.

Procesos aleatorios


Probabilidades

1. Arrojo un dado. Resultados posibles: S={1,2,3,4,5,6} ¿Cuál

es la probabilidad de que salga 1?

2. ¿Cuál es la probabilidad de obtener un 1 ó un 2?

3. ¿Cuál es la probabilidad de obtener un 1, 2, 3, 4, 5 ó 6?

4. ¿Cuál es la probabilidad de no obtener un 2?

5. Supongamos que disponemos de 2 dados. ¿Cuál es la

probabilidad de que al arrojar los dados salga el 1 en

ambos?


Probabilidades

• Los resultados posibles de un proceso/experimento

aleatorio se denominan resultados básicos, y el conjunto de

todos los resultados básicos se denominan espacio

muestral.

• Un suceso o evento es un conjunto de resultados básicos de

un espacio muestral.


Probabilidades

• Arrojo un dado. Evento: “Sale el 1”

• El resultado de la tirada de un dado es imposible de acertar,

pero el resultado de varios miles de tiradas puede conocerse

con casi absoluta certeza.


Probabilidades

• Arrojo un dado

n

fnn ∞→

= lim)cualquiera eventoun Pr(

• Esta tabla prueba uno de los principios que regulan el comportamiento del azar, la regularidad estadística, según la cual al aumentar el número de veces que se repite un experimento aleatorio, la frecuencia relativa de cada uno de los resultados se aproxima cada vez más a un determinado valor.

Resultados

posiblesn=10 n=20 n=50 n=infinito

1 0.10 0.20 0.22 0.167

2 0 0.15 0.12 0.167

3 0.10 0.10 0.14 0.167

4 0.20 0.25 0.14 0.167

5 0.30 0.15 0.14 0.167

6 0.30 0.15 0.24 0.167

1.00 1.00 1.00 1.00

Frecuencia relativa = nro de casos favorables /nro de casos posibles =

f/n


Probabilidades

• Andrei Nikolaivich Kolmogorov (1903-1987)

“El valor epistemológico de la teoría de probabilidades se funda en el hecho de que los fenómenos aleatorios engendran a gran escala una regularidad estricta, donde lo aleatorio de cierta forma, ha desaparecido”


Probabilidad: sus postulados

Al ser la probabilidad el valor límite de la frecuencia relativa

cumple con las propiedades de las frecuencias relativas

• La probabilidad de un evento E cualquiera en el espacio

muestral S, es un número comprendido entre 0 y 1, i.e.

• Sea E un evento en el espacio muestral S y sean Bi los

resultados básicos. Entonces

• La probabilidad de un evento imposible es 0

• La probabilidad de

( ) ( )∑∈

=EB

i

i

BPEP

1)(0 ≤≤ EP

1)( =SP


• No existe una única interpretación para la probabilidad, pero las distintas

interpretaciones coinciden en las reglas matemáticas de la probabilidad.

• P(A) = Probabilidad de un evento A , con

Enfoque frequentista

• La probabilidad de un

evento es la proporción de

veces que el evento ocurre

en el largo plazo, i.e.

después de haber repetido

el experimento muchas

veces. Por eso es el límite de

la frecuencia relativa de

dicho evento.

Probabilidad

Enfoque Bayesiano:

• Para un bayesiano la probabilidad

se interpreta como del grado de

creencia o de convicción con

respecto a la ocurrencia de

determinado evento.

Interpretación subjetiva de la

probabilidad.

• Las técnicas bayesianas se

popularizaron en las dos últimas

décadas gracias a la informática.

1)(0 ≤≤ AP


Probabilidades: Enfoque frecuentista

• Bernoulli (1654-1705) establece los fundamentos del cálculo

de probabilidades en “El arte de la conjetura”. Existen dos

tipos de situaciones según Bernoulli

• Las situaciones vinculadas a los juegos de azar donde las

probabilidades se conocen a priori. Se trata del enfoque clásico

de probabilidades que opera con eventos equiprobables. Si al

realizar un experimento aleatorio pueden ocurrir n resultados

posibles y todos tienen igual posibilidad de ocurrir, entonces la

probabilidad de cada uno de los resultados es

• Las situaciones en que las probabilidades se definen a posteriori,

después de un gran número de ensayos. Se trata del enfoque de

frecuencia relativa.

np

1=


Probabilidad

• Experimento: se arrojar una moneda; S={cara, ceca}; ¿Cuál de

los siguientes eventos les sorprendería más?

1. ¿Exactamente 3 caras en 10 tiradas?

2. ¿ Exactamente 3 caras en 100 tiradas?

3. ¿Exactamente 3 caras en 1000 tiradas?

• Arrojo una moneda no cargada 200 veces. ¿Cuál es la mejor

conjetura que pueden hacer respecto a la cantidad de

caras/cecas en la muestra?


Probabilidad: la falacia del jugador

• Supongamos que arrojamos una moneda 6 veces y obtuvimos 6 caras C C C C C C.

• Cuál creen que es la probabilidad de obtener una cara en la próxima tirada

a. Menor a 0.5

b. Mayor a 0.5

c. 0.5

• La falacia del jugador: supone que el proceso aleatorio se compensa con lo que ocurrió en el pasado. El azar no tiene memoria. Interpretación equivocada de la Ley de los grandes números.

• La ley de los grandes números, afirma que después de un gran número de tiradas uno espera 50% caras y 50% cecas, y que cada vez que arrojo la moneda tengo igual probabilidad de que salga cara de que salga ceca, independientemente de lo que haya ocurrido en las tiradas anteriores.


Probabilidad: Ley de los grandes números

Intuición (presentación informal de la ley)

• La interpretación de frecuencia relativa descansa en la idea de que un experimento se efectúa y se repite muchas veces, y aprox. bajo las mismas condiciones.

• Cuanto más veces repito un experimento para calcular la probabilidad de ocurrencia de determinado evento, la frecuencia relativa o proporción de los resultados favorables se aproxima al verdadero valor de probabilidad del evento.

• La ley de los grandes números se cumple cuando la frecuencia está muy cerca del límite, pero no tiene por que cumplirse en un número finito de observaciones


Probabilidad: espacio muestral y tipo de eventos

• Experimento: arrojo un dado

• El conjunto de todos los resultados posibles se denomina espacio

muestral. S={1, 2, 3, 4, 5, 6}

• Un evento de un espacio muestral es un subconjunto del espacio

muestral.

• Consideremos los eventos

• A=“Sale el 1” y B=“Sale el 6”

• Estos resultados son considerados eventos disjuntos o mutuamente

excluyentes ya que no pueden ocurrir simultáneamente.

• Es fácil calcular la probabilidad de eventos disjuntos: ¿Cuál es la

probabilidad de que en el próximo tiro salga el 1 o el 6?

)()()()o(

3/16/26/16/1)6()1()6o1(

BPAPBAPBAP

PPP

+=∪=

==+=+=


Probabilidad: la regla de la suma de eventos disjuntos

• Si A1, A2, …, Ak representan k eventos disjuntos o mutuamente

excluyentes, entonces la probabilidad de que uno de ellos ocurra esta

dada por

• Ejemplo

• Si A1, A2, …, Ak representan k eventos del espacio muestral S. Si

A1UA2U…UAk=S, entonces estos K sucesos se denominan

colectivamente exhaustivos.

• Ejemplo

)(...)()()...()o...o( 212121 kkk APAPAPAAAPAAAP +++=∪∪=


Probabilidades cuando los eventos no son disjuntos

a. ¿Cuál es la probabilidad de que una carta elegida al azar sea de

corazones?

b. ¿Cuál es la probabilidad que una carta elegida al azar sea

figura (J, Q o K)?


Diagramas de Venn - Regla general de la suma

• Si A y B son dos eventos, disjuntos o no, entonces la probabilidad de que al menos uno de ellos ocurra es

• Si A y B son eventos disjuntos entonces

• Ejemplos

)()()()(

)y ()()() o (

BAPBPAPBAP

BAPBPAPBAP

∩−+=∪

−+=

corazones figuras

10 3 9

0)( =∩ BAP


Diagramas de Venn

A B

A B

B B

AA

A

S S

SS

S

• Ejemplificar


Distribuciones de probabilidad

• Una distribución de probabilidad lista todos los posibles resultados y las probabilidades asociadas a estos.

• Ejemplo: “Sexo del primer hijo”

• Una distribución de probabilidad cumple con los siguientes requisitos:

• Los eventos listados (resultados básicos) B1, B2,…Bk deben ser disjuntos

• La probabilidad de cualquier evento 0≤P(Ej)≤1

• La suma de las probabilidades de todos los eventos listados del espacio muestral debe ser igual a 1 (i.e. P(S)=1)

• Ejemplos

Evento Femenino Masculino

Probabilidad 0.5 0.5


Complemento de un evento

• Experimento: se arroja un dado; S={1, 2, 3, 4, 5, 6}. Sea D={2, 3}

• ¿Cuál es el complemento de D?

• El complemento de un evento A, se denota por AC y AC

representa todos los posibles resultados del espacio muestral que no están en A. Matemáticamente, A y AC se relacionan

• Notar que A y AC son eventos disjuntos

• Ejemplos

)(1)( i.e. ,1)()()()( CCC APAPAPAPAAPSP −==+=∪=


Eventos disjuntos vs. eventos complementarios

• ¿La suma de dos eventos disjuntos es siempre igual a 1?

• ¿La suma de dos eventos complementarios es siempre igual

a 1?

• Aproximadamente el 16% de los estudiantes universitarios

son vegetarianos o veganos. ¿Cuál es la probabilidad de que

entre 3 estudiantes elegidos al azar , al menos uno de ellos es

vegetariano o vegano?

1. 1-0.16*3

2. 1-0.163

3. 0.843

4. 1-0.84*3

5. 1-0.843


Probabilidades conjunta marginal y condicional

• Estudio sobre la pertenencia de los adolescentes a

determinada clase social. Se trata de una muestra de 98

adolescentes de 16 años.

• Diseño del estudio: se asigna de manera objetiva a cada

adolescente (en base a características de sus padres:

ocupación, educación e ingresos) a una clase social y por otro

lado, se entrevista al encuestado y de manera “subjetiva” se

le solicita que se asigne a la clase social que él considera que

pertenece.


Probabilidad conjunta, marginal y condicional

• ¿Cuál es la probabilidad de que la posición social objetiva de un

estudiante elegido al azar pertenezca a la clase media alta y que su

identidad subjetiva sea también clase media alta?


estudiante elegido al azar pertenezca a la clase media alta?

• ¿Cuál es la probabilidad de que un estudiante que objetivamente

pertenece a la clase trabajadora se identifique con la clase media alta?

Clase

Trabajadora

Clase media

alta Total

Posición social

subjetiva

Pobre 0 0 0

Clase trabajadora 8 0 8

Clase media 32 13 45

Clase media alta 8 37 45

Clase alta 0 0 0

Total 48 50 98

Posición social objetiva


Probabilidad conjunta


estudiante elegido al azar pertenezca a la clase media alta y que su

identidad subjetiva sea también clase media alta?

Clase

Trabajadora

Clase media

alta Total

Posición social

subjetiva

Pobre 0 0 0




Clase alta 0 0 0

Total 48 50 98



Probabilidad marginal


estudiante elegido al azar pertenezca a la clase media alta?

Clase

Trabajadora

Clase media

alta Total

Posición social

subjetiva

Pobre 0 0 0




Clase alta 0 0 0

Total 48 50 98



Probabilidad condicional

• ¿Cuál es la probabilidad de que un estudiante que objetivamente

pertenece a la clase trabajadora se identifique con la clase media alta?

Clase

Trabajadora

Clase media

alta Total

Posición social

subjetiva

Pobre 0 0 0




Clase alta 0 0 0

Total 48 50 98



Ley de probabilidad condicional

Clase

Trabajadora

Clase media

alta Total

Posición social

subjetiva

Pobre 0 0 0




Clase alta 0 0 0

Total 48 50 98


0)( si)(

)()/(

lcondiciona adprobabilid deLey

≠∩

= BPBP

BAPBAP


Probabilidad condicional: aplicaciones

0)( si)(

)()/(


≠∩

= BPBP

BAPBAP

• Durante el año 2010 la encuesta de la “American Community”

estima que el 14.6% de los americanos vive debajo de la línea

de pobreza. Además, 20.6% de los encuestados tienen como

lengua materna una lengua que no es el inglés, y 4.2% de los

encuestados reúnen ambas características.

• Basados en esta información ¿Qué porcentaje de los

americanos viven debajo de la línea de pobreza dado que el

inglés no es la lengua materna?


Probabilidad condicional: aplicaciones

0)( si)(

)()/(


≠∩

= BPBP

BAPBAP

• En una gran ciudad de EE.UU. se realizó una encuesta con el

propósito de determinar el número de lectores de Time y

Newsweek. Los resultados fueron los siguientes: 20% de los

ciudadanos leen el Time, el 16% leen Newsweek y un 1% leen

ambos semanarios.

• Se selecciona al azar a un lector de Time, ¿Cuál es la

probabilidad de que también lea el Newsweek?¿ Y que un

lector de Newsweek también lea Time?


Independencia y probabilidad condicional

0)( si)(

)()/(


≠∩

= BPBP

BAPBAP

)(*)()(ntesindependie eventos dosson By A Si BPAPBAP =∩⇔

)(*)/()(*)/()(

producto del general Regla

APABPBPBAPBAP ==∩



ntesindependie

denominan se By A eventos los P(A)P(A/B) Si ⇔=

• A y B son dos eventos cualesquiera del espacio muestral S

• Conceptualmente significa que B no brinda ninguna

información acerca del evento A.

• Demostrémoslo matemáticamente



• De acuerdo con una encuesta de la UBA, el 48% de las

licenciaturas son obtenidas por mujeres y el 17.5% de las

licenciaturas son en ciencias económicas. Además, el 4.7% de

las licenciaturas son obtenidas por mujeres graduadas en

ciencias económicas. ¿Son los eventos “el licenciado es mujer”

y “licenciado en ciencias económicas” independientes

estadísticamente?


Eventos mutuamente excluyentes vs. eventos

independientes

0)( =∩ BAP

• Dos eventos se dicen

disjuntos o mutuamente

excluyentes cuando

sabemos que no pueden

ocurrir al mismo tiempo

• Dos eventos se dicen

independientes cuando

el hecho de conocer el

resultados de uno de

ellos no brinda ninguna

información sobre el

otro.

)()/( APBAP =


Eventos mutuamente excluyentes vs. eventos

independientes

1. Dadas las probabilidades P(A) = 0.45, P(B) = 0.10 y P(A∩B) =

0.045 ¿Son los eventos A, B independientes? ¿ Y son

mutuamente excluyentes?

2. Arrojamos una moneda dos veces y registramos los

resultados. Sean A, B y C los siguientes eventos:

• A = {sale cara en la primera tirada}

• B = {sale cara en la segunda tirada}

• C = {sólo sale cara una vez}

¿Podemos decir que los eventos A, B y C son mutuamente

excluyentes? ¿Y son independientes?

3. ¿Bajo que condiciones dos eventos independientes son

mutuamente excluyentes?


Verdadero o falso? Justificar

1. Si dos eventos son independientes, la ocurrencia de uno de

ellos no afecta la probabilidad del segundo evento.

2. Dos eventos son mutuamente excluyentes si ellos no

comparten ningún resultado en común.

3. A y B son mutuamente excluyentes si P(A∩B) = P(A)P(B)

4. Si una moneda equilibrada ha sido arrojada 5 veces, y en cada

una de esas veces se obtuvo una cara, entonces la

probabilidad condicional de la sexta tirada será 1/64.


Ejercicio: planteo

• La encuesta mundial World Values Survey es una encuesta

permanente alrededor del mundo interesada en cuestiones de

familia, trabajo política etc.

• En su fase más reciente se encuestaron 77882 personas de 57

países, estimó que el 36. 2% de la población mundial están de

acuerdo con la afirmación que dice que “los hombres deben

tener más derecho a un trabajo que las mujeres”.

• La encuesta también estima que el 13.8% de los entrevistados

tienen educación universitaria o más y que el 3.6% de los

encuestados satisfacen ambos criterios.


Ejercicio: preguntas

1. ¿Son los eventos estar de acuerdo con la afirmación “los hombres deben tener más

derecho a un trabajo que las mujeres” y tener educación universitaria o más

eventos disjuntos?

2. Visualice los resultados anteriores mediante un diagrama de Venn.

3. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona elegida al azar tenga una educación

universitaria o mayor o esté de acuerdo con la afirmación “los hombres deben

tener más derecho a un trabajo que las mujeres”?

4. ¿Qué porcentaje de la población mundial no tiene estudios universitarios y no está

de acuerdo con la afirmación “los hombres deben tener más derecho a un trabajo

que las mujeres” ?

5. ¿Considera que la afirmación “los hombres deben tener más derecho a un trabajo

que las mujeres” y el evento “educación universitaria o más” son eventos

independientes?

6. ¿Cuál es la probabilidad de que por lo menos una en cinco personas elegidas al azar

esté de acuerdo con la afirmación “los hombres deben tener más derecho a un

trabajo que las mujeres”?


Teorema de Bayes: intuición

• Supongamos que estamos pensando en comprar un auto usado,

marca LEMON. A los fines de tomar una decisión informada,

revisamos una revista sobre autos y encontramos que el 15% de los

LEMON tienen desperfectos en la caja de transmisión.

• Contratamos a nuestro mecánico de confianza, que con una mirada

al LEMON y una vuelta a la manzana puede darnos una idea acabada

del LEMON. No es infalible pero es bastante bueno. De acuerdo con

sus registros se tiene que:

• De todos los LEMON con desperfectos que él examinó en el pasado

se pronunció de manera correcta, es decir, indicó que tenían

desperfectos en el 90% de los casos

• De todos los LEMON sin problemas, digamos los LEMON OK, él se

pronunció correctamente, es decir afirmó que valía la pena que se

compren, en el 80% de los casos


Teorema de Bayes: intuición

• ¿Cuál es la probabilidad de que el LEMON que estoy pensando

comprar tenga un desperfecto en la caja de transmisión?

• Antes de contratar al mecánico

• Si el mecánico dice que el auto tiene desperfectos en su caja de

transmisión

• Si el mecánico dice que siga adelante con la operación porque el

LEMON está OK.


Teorema de Bayes (1763)

1)(1

=∑ =

k

i iAP

• Sean A1, A2,…,Ak k eventos mutuamente excluyentes, de los

cuales uno debe ocurrir, es decir y sea B otro

evento cualquiera con P(B)>0. Se tiene entonces que

n,jABPAP

APABP

BP

APABP

BP

BAPBAP

k

i ii

jj

jjj

j

,...,21 )/()(

)()/(

)(

)()/(

)(

)()/(

1

==

==∩

=

∑ =

Probabilidad a posteriori

Probabilidad a priori


Teorema de Bayes (1763)

• La estadística bayesiana utiliza la interpretación subjetiva de

probabilidad, que representa el juicio o grado de creencia del

investigador.

• Se trata de un mecanismo para modificar las valoraciones de

probabilidad cuando se dispone de información adicional.

• El Teorema de Bayes puede se interpretado como un método

que nos permite actualizar una probabilidad a priori

(P(LEMON sea defectuoso)) cuando se dispone de información

adicional (en nuestro caso la opinión del mecánico) y con esta

información adicional actualizar la probabilidad, denominada

probabilidad a posteriori (P(LEMON defectuoso/opinión del

mecánico).

• Debate: Bayesianos vs. frecuentistas


Teorema de Bayes: aplicación

• La American Cancer Society estima que cerca del 1.7% de las

mujeres tienen cáncer de mamas. http://www.cancer.org/cancer/cancerbasics/cancer-prevalence

• Susan G. Komen para The Cure Foundation establece que las

mamografías identifica alrededor del 78% de las mujeres que

efectivamente padecen cáncer de mamas. http://ww5.komen.org/BreastCancer/AccuracyofMammograms.html

• Un artículo publicado en 2003 sugiere que cerca del 10% de

todas la mamografías son falsos positivos en pacientes que no

padecen cancer. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1360940



• Cuando un paciente se realiza una mamografía

pueden ocurrir dos cosas: (i) el paciente tiene cáncer

o (ii) el paciente no tiene cáncer. Si la mamografía

arroja un resultado positivo, ¿cuál es la probabilidad

de que efectivamente el paciente tenga cáncer?



• Supongamos que una mujer al que el test le dio positivo,

decide repetirlo. En esta segunda mamografía, cual es la

probabilidad que deberíamos asumir para esta mujer en

particular de que padezca cáncer?

a) 0.017

b) 0.12

c) 0.0133

d) 0.88



• ¿Cuál es la probabilidad de que esta mujer tenga cáncer si la

segunda mamografía arroja también un resultado positivo?

a) 0.0936

b) 0.088

c) 0.48

d) 0.52



• Un modelo epidemiológico común para la propagación de enfermedades

es el modelo SIR, donde la población se divide en tres grupos:

Susceptibles, Infectados, y Recuperados. Este es un modelo razonable para

enfermedades como la varicela, donde una sola infección por lo general

proporciona inmunidad a infecciones posteriores.

• Imagínese una población en el medio de una epidemia, donde se

considera que el 60% de la población es susceptible, el 10% está infectada,

y 30% es recuperada. La única prueba para la enfermedad es confiable el

95% del tiempo para los individuos susceptibles, el 99% del tiempo para

los individuos infectados, pero el 65% del tiempo para los individuos

recuperados. (Nota: que la prueba sea confiable significa que arroja un

resultado negativo para los individuos susceptibles y recuperados, y un

resultado positivo para los individuos infectados).



• Bosqueje el árbol de probabilidades con la información

brindada. Si al examinar a un individuo elegido al azar, el

resultado es positivo, ¿cuál es la probabilidad de que

efectivamente esté infectado?

a) 0.449

b) 0.128

c) 0.0013

d) 0.423

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