Miguel Angel Velazquez Romero
Ignacio Crespo
Excelente aporte! Muchísimas gracias
Daniel Andrés Giraldo Benites
genial gran aporte.. muchas gracias por compartirlo
¿Cuáles son los tipos de probabilidad fundamentales?
La probabilidad es un concepto crucial cuando se trata de cuantificar la incertidumbre y tomar decisiones con información incompleta. A menudo, nuevos datos pueden alterar las probabilidades y, por ello, se hace necesario entender los diferentes tipos de probabilidad que se manejan en estadística. En este contexto, podemos distinguir tres tipos básicos: probabilidad conjunta, probabilidad marginal y probabilidad condicional. Vamos a desglosar estos conceptos usando el ejemplo de un juego con dos dados.
¿En qué consiste la probabilidad conjunta?
La probabilidad conjunta mide la comprensión simultánea de múltiples eventos aleatorios. Imagina que lanzas dos dados y quieres saber la probabilidad de que ambos muestren un número par. Con un espacio muestral de 36 combinaciones, identificamos combates exitosos donde tanto el primer como el segundo dado son pares. Los eventos exitosos resultan ser 9 (2x2, 2x4, 2x6, 4x2, 4x4, 4x6, 6x2, 6x4, 6x6), otorgando una probabilidad de 9/36 o 1/4. Esta probabilidad, calculada a partir de un conteo directo del espacio muestral, es conocida como probabilidad conjunta.
¿Qué es la probabilidad condicional?
La probabilidad condicional evalúa la probabilidad de un evento dado que otro evento ha ocurrido. Utilizando el mismo ejemplo, si sabemos que el segundo dado es par, ¿cuál es la probabilidad de que el primero también lo sea? Esta condición reduce el espacio muestral original de 36 a solo 18 combinaciones posibles (solo donde el segundo dado es par). Dentro de este nuevo espacio, la probabilidad del evento exitoso permanece en 9, pero ahora calculamos 9/18. Marcamos este tipo de probabilidad con una barra vertical, lo que indica que es condicional debido a la restricción sobre el espacio muestral.
La relación entre las probabilidades conjunta y condicional está gobernada por la regla del producto. Esta estipula que la probabilidad conjunta de dos eventos es el producto de la probabilidad condicional de uno de los eventos dada la ocurrencia del otro, multiplicada por la probabilidad del evento individual. Por ejemplo, al multiplicar 9/18 (probabilidad condicional de A dado B) por 18/36 (probabilidad de B), obtenemos 9/36, que es la probabilidad conjunta.
¿Qué entendemos por probabilidad marginal?
La probabilidad marginal es útil para extraer la probabilidad de un solo evento de un conjunto de probabilidades conjuntas. Se calcula como la suma de todas las probabilidades conjuntas donde se ignoran uno o más eventos relacionados. Volvamos al juego de dados: la probabilidad marginal de que el primer dado sea par, independientemente del número mostrado en el segundo, se obtiene sumando todas las probabilidades conjuntas en las que el primer dado es par.
Esta relación entre los tipos de probabilidad destaca la importancia de la regla del producto, que permite desglosar probabilidades complejas en componentes más simples, facilitando así el análisis de eventos aleatorios sin perder de vista la interconexión entre ellos. Con una sólida comprensión de estos tres tipos de probabilidad, estarás mejor preparado para enfrentar y desentrañar las complejidades de situaciones con información incompleta. ¡Sigue aprendiendo y explorando este fascinante mundo de la probabilidad!
Miguel Angel Velazquez Romero
Ignacio Crespo
Excelente aporte! Muchísimas gracias
Daniel Andrés Giraldo Benites
genial gran aporte.. muchas gracias por compartirlo
Edward Toledo López
• Marginal P(A): Cuando obtienes una probabilidad sencilla. Puede obtenerse a partir de una probabilidad conjunta. Ejemplos típicios: Probabilidad de obtener cara en una moneda Probabilidad de obtener "2" en un dado Probabilidad de que el día este soleado Probabilidad de ganar la lotería.
• Conjunta P(A,B): Es la unión de sucesos. (En inglés: joint) Ejemplos típicos Probabilidad de obtener un número par y un número impar al lanzar dos dados. Probabilidad de que el día este soleado y el cielo despejado. Probabilidad de que el día este soleado con algo de nubes. Probabilidad de sacar un dulce rojo y otro azul.
• Condicional P(A|B): Que suceda un evento dado que ocurre otro previamente. Ejemplos típicos Probabilidad de obtener en un dado "3", dado que primero se obtuvo un "4" Probabilidad de que llueva hoy, dado que ayer estuvo muy nublado. Probabilidad de que llueva hoy, dado que el cielo está soleado (hoy). Probabilidad de que llueva mañana, por que en la ciudad vecina llovió ayer. Probabilidad de tener una enfermedad mental, después del abuso de sustancias.
Regla del producto P(A,B) = P(A|B) * P (B)
Ignacio Crespo
Excelente aporte! Me sirvieron muchos los ejemplos de la probabilidad marginal!
Edward Toledo López
@ignacio_crespo De nada! La verdad es que entender estos conceptos bien pueden hacer la diferencia en cualquier modelo.
Julio Cesar Paz Zepeda
Elias Dudamel
Buenas noches a todos, les dejo material de apoyo para que puedan leer los conceptos de probabilidad. Estadística para administración muy buen libro la verdad, recomiendo leerlo para afianzar los conceptos
Daniel Andrés Giraldo Benites
gracias por compartirlo con la comunidad... gran aporte
Carlos Galvez
BROOOOOO, pase a descargar el libro por si encontraba mis dudas un tanto raras y dificiles acerca de Probabilidades .Y ese libro tenía los datos para aclararmelas ,no encontraba en ningún libro .Muchísimas gracias crack , me cayó del cielo está info y el buenísimo libro.
Josue Noha Valdivia
Tipos de Probabilidad A medida que recibimos información nueva las probabilidades se van actualizando, de acuerdo a ello tenemos:
Regla del producto → hallamos la probabilidad conjunta de A y B a partir de la probabilidad condicional de A dado B y la probabilidad de B: P(A,B) = P(A|B)P(B)
Sebastian Ovalle Ovalle
🙌
Diego Cesar Lerma Torres
Al principio no me quedó del todo claro el ejemplo de ++Probabilidad Marginal++, pero lo razoné, vi algunos ejemplos y es perfectamente lógico, les dejo el razonamiento:
Primero: La probabilidad marginal ++ES ++ una probabilidad tradicional. Esto es, en un entorno en que el evento es independiente, seguirá la forma Probabilidad marginal = Número de eventos exitosos / Número de eventos posibles
Dicho esto, veamos qué pasa cuando la probabilidad marginal **depende **de otro eventos o factores y esos factores son mutuamente excluyentes:
Cuando la probabilidad marginal depende de eventos mutuamente excluyentes, construiremos esta probabilidad marginal a partir de sumar todos los posibles eventos mutuamente excluyentes hasta haber contemplado nuevamente la totalidad de mi Espacio Muestral (O Universo).
Es decir, si tengo una población de 100 personas en un país y un político quiere saber cuánta gente votará por él, deberá considerar dos poblaciones diferentes: la población de gente que está afiliada a su partido (supongamos que son 30/100) y la población de gente que NO está afiliada a su partido (supongamos que es 70/100).
Sólo si toma en cuenta estas dos poblaciones este político obtendrá datos sobre el 100% de su población (70/100 + 30/100) y podrá obtener la probabilidad GLOBAL de que la gente que vote por él **INDEPENDIENTEMENTE ** de si son de su partido o no.
Pongamos que de su partido (que son 30 personas), 30 votarán por él. Pero de fuera de su partido (que son 70 personas), 35 votarán por él. El cálculo para obtener la probabilidad marginal (independiente de eventos externos) de que la gente en su país vote por él se hará de la siguiente forma: P(A) = P(A|B1) P(B1) + P(A|B2) P(B2) Que se lee> Probabilidad de que la gente vote por el político es igual a: (La probabilidad de que la gente vote por él siendo de su partido, multiplicado por la probabilidad de que una persona sea de su partido) + (La probabilidad de que la gente vote por él NO siendo de su partido, multiplicado por la probabilidad de que una persona NO sea de su partido)
Sustituyendo los valores del problema: P(A) = (30/30)(30/100) + P(35/70)(70/100) = (1)(0.3) + (0.5)(0.7) =0.3 + 0.35 = 0.65 Esto es: La probabilidad de que una persona vote por este político, ahora **INDEPENDIENTEMENTE **de que sea de su partido o no es de 0.65 (65%). Tomando en cuenta que esto fue calculado A PARTIR DE DATOS QUE ERAN DEPENDIENTES de la afiliación política de los pobladores.
Esto mismo puede ser aplicado a calcular la probabilidad de que el dado A salga par, sumando el supuesto de que el dado B sea par con el supuesto de que el dado B sea impar. El resultado final será la probabilidad de que el dado A salga par en general, sin importar si el dado B es par o impar.
Ramsés Alejandro Camas Nájera
Muchas gracias por la explicación, ahora me queda mucho más claro.
Miguel Angel Velazquez Romero
Conceptos de los tipos de probabilidad:
Probabilidad condicional: Es la relación de la probabilidad conjunta y la probabilidad condicional por medio de la regla del producto. Nota: Hay que recalcar que la probabilidad condicional no implica causalidad, es decir, probabilidad de que suceda A dado que sucedió B, no quiere que necesariamente B sea la causa de A. Puede que suceda por casualidad, pero no por causalidad, ya que con conceptos totalmente diferentes.
Probabilidad marginal: Estas se obtienen haciendo sumas sobre ciertas variables aleatorias o ciertas ocurrencias dentro de la probabilidad conjunta. Siempre que se haga sumas de probabilidades conjuntas y se deje libre una variable se dice que se esta obteniendo la probabilidad marginal de es variable que queda libre.
Daniel Andrés Giraldo Benites
perfecto.. muy claro y conciso amigo...
Juan Hernandez
no me quedó muy claro cual es la probabilidad marginal :S
Daniel Andrés Giraldo Benites
Cuando obtienes una probabilidad sencilla. Puede obtenerse a partir de una probabilidad conjunta. Ejemplos típicios:Probabilidad de obtener cara en una monedaProbabilidad de obtener “2” en un dadoProbabilidad de que el día este soleadoProbabilidad de ganar la lotería.
Eber Iván Suyo Rojas
La probabilidad de ocurrencia de un evento sin estar sujeto a ninguna condición.
Mauricio Carrasco
Marginal
Probabilidad que considera una probabilidad única aleatoria.
Conjunta
Probabilidad que considera la ocurrencia de diferentes pero simultáneos eventos aleatorios.
Condicional
Es la probabilidad de que se dé un suceso sabiendo que ya se dio otro (esta probabilidad no implica causalidad), por ello reduce el espacio muestral.
Rafael Fernando Gonzalez
excelente aporte, giacias Mauricio. :)
Mauricio Carrasco
Que bueno que te haya servido :D
Daniel Reyes Barrera
La probabilidad Marginal te permite obtener probabilidades totales. Es cuando nos interesa conocer la distribución de un componente por separado, sin tener en cuenta a el otro componente. Eso se denomina "marginar", y la distribución de la variable por separado se llama "distribución marginal".
Probabilidad conjunta Tabla donde se enumeran todos los eventos posibles para una variable (uobservación) en columnas y una segunda variable en filas. El valor en cada celdaes la probabilidad de ocurrencia conjunta.
Probabilidad condicional Es la probabilidad de que ocurra un evento A, sabiendo que también sucede otro evento B. La probabilidad condicional se escribe P(A|B) o P(A/B), y se lee «la probabilidad de A dado B».
Jonathan Edwin Gutiérrez Olvera
No me quedo muy claro lo de la probabilidad marginal, ¿Como es que se calcula si se supone que la probabilidad conjunta daría siempre lo mismo, no? Alguien me puede aclarar esto, por favor.
Alex Camacho
ProfesorTe dejo este enlace por aquí donde lo explican a detalle :)
https://sites.google.com/site/inglogistica1621112/distribucion-marginal-y-conjunta
Jonathan Edwin Gutiérrez Olvera
Gracias, lo voy a checar.
Andrés David Lizarazo Becerra
Una buena página para practicar estos conceptos: https://brilliant.org/courses/probability-fundamentals/
Daniel Andrés Giraldo Benites
uff .. gracias,, justo estaba buscando una pagina donde poder practicar
Roger Christian Cansaya Olazabal
Otra forma de hacerlo.
Gonzalo Muñoz
Les dejo mis humildes apuntes que estoy haciendo de este curso: https://github.com/gonzaloan/probabilidades
Daniel Andrés Giraldo Benites
genial un repositorio de git.. muchas gracias por comparitrlo
Pável Hernández Reza
Hice un repositorio en GitHub con las clases transcritas y algunos complementos de ChatGPT, por si alguien quiere revisarlo, lo estoy haciendo con mucho amor para ustedes <3
Daniel Andrés Giraldo Benites
Un poco mas para ir ampliando conceptos estadísticos de la probabilidad
Carlos Galvez
Amigo una consulta que quiero confirmar , es decir tengo esta lógica pero no se si está correcta y por lo que veo mencionas eso en la ley del producto multiplicativo ,solo confírmame por favor si está bien Ahí va : Osea P (A intersección B) = P ( B intersección A) Sí es correcto , tienes algún libro o web que respalde eso? Por favor Gracias
Alder Lopez Cerda
muy buena explicación
Daniel Andrés Giraldo Benites
de echo que si el profesor tiene una metodología espectacular para explicar los conceptos
Leonardo Aguagallo
¿Se podría resolver la probabilidad condicional por medio del teorema de Bayes dado que tienen un estructura similar?
Valenttina Cardozo
El teorema de Bayes expresa una probabilidad condicional en la que se relacionan la probabilidad de A dado B y la probabilidad de B dado A. O sea, el teorema de Bayes aplica la probabilidad condicional, no al revés
Daniel Andrés Giraldo Benites
esta infografia me ayudo un poco con ese tema
Manuel Espitia
Cuando se estudia una probabilidad en un caso en el que hay reemplazo (como tirar dados), sigue siendo condicional el segundo tiro? No son eventos totalmente independientes?
Thomas Gonzalez Rodrigues
hola Manuel según entiendo son independientes cuando tu los lanzas pero cuando calculas la probabilidad si un suceso ya ocurrió este me influye es la probabilidad total de que ocurra el resultado y por consiguiente afecta la probabilidad del segundo suceso de generar el resultado. dicho en otras palabras: es mas probable que yo saque dos caras en dos monedas si ya 1 me salió cara que si todavía no e lanzado ninguna por lo que si quiero saber la probabilidad de que me salga dos caras cuando ya salió una le sumo esta probabilidad que ya se definió.
Yonatan Efraín Jara Boza
Son eventos independientes, no ha afectado el espacio muestral. El profesor por el final advierte de que probabilidad condicional no implica causalidad necesariamente. Ahi se esta haciendo un guiño a los eventos dependientes e independientes que hasta entonces no mencionó creo yo para no saturar de información.
Tipos de probabilidad.
Esta probabilidad de un suceso, en realidad corresponde a 2 sucesos separados y cuando yo calculo la probabilidad de 2 o mas sucesos, a eso es a lo que se le llama probabilidad conjunta.
La condición de "dado B en par", lo que hizo fue restringir y paso de tener 36 posibilidades a ahora tener 18 ocurrencias distintas. Y como la probabilidad de A depende de B, entonces la llamamos probabilidad condicional. Ya ahora para calcular la probabilidad, nos damos cuenta que el numero de eventos exitosos no cambio, si no que lo que cambio fue el numero de eventos posibles.
Ahora, nos vamos a reformular le pregunta. ¿cuál es la probabilidad de que el dado B caiga en par? Aquí no se impone ninguna condición y yo puedo usar todo el espacio muestral completo. De la misma manera tengo 36 opciones y de esas 36 opciones, ¿cuantas corresponder al dado b en par? Son 18. Ahora si multiplico 9/18 * 10/36 = 1/4 y da exactamente la probabilidad conjunta. Por lo tanto, la probabilidad conjunta de que suceda A y B es igual a la probabilidad condicional de que suceda A dado que ya sé que sucedió B, por la probabilidad de que suceda B. Esto la resultado a la regla del producto..
Ahora, ¿qué es la probabilidad marginal?
Es cuando se obtiene una probabilidad sencilla a partir de una probabilidad conjunta. Es decir cuando se tiene las probabilidades conjuntas de 2 sucesos y se quiere saber solo la probabilidad de que suceda el primer suceso independiente de lo que pasa con el otro, así eso se define como la suma de todas la probabilidades conjuntas sobre los demás estados que no está considerando A.
La probabilidad marginal es la misma probabilidad de la regla del producto, pero la relación fundamental siempre será la regla del producto.