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FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTICA Y
ELECTRÓNICA
ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES
SEMANA 8
DEFINICIÓN DE PROBABILIDAD
PROBABILIDAD CLÁSICA
PROBABILIDAD POR FRECUENCIA RELATIVA
Ing. Aquiles Aquino Rivera
2022 - II
Probabilidad y juegos de azar
 La probabilidad matemática
tiene sus orígenes en los
juegos de azar (dados /cartas).
Problemas
a. Contabilizar el Nº de
posibles resultados de
lanzar varias veces un
dado.
b. Distribuir ganancias
antes del fin de juego.
(reparto de apuestas)
Precursores
 Richard de Fournival (1200-1250)
 Luca Pacioli (1445-1517)
 Girolamo Cardano (1501-1576)
 Niccolo Tartaglia (1499-1557)
 Galileo Galilei (1564-1642)
El concepto de probabilidad
 En la antigüedad se lo asocia con el concepto
de incertidumbre, en el sentido de falta de
certeza.
 En el siglo XVII se encuentra un antecedente
del término (“aprobable”) para referirse a
acciones o decisiones que las personas
sensatas harían.
 En el siglo XVIII ya se lo utiliza para referirse a
la toma de decisiones bajo condiciones de
incerteza.
 También aparece la noción lógica de
probabilidad vinculada a la descripción de
Filosofía de la probabilidad
¿Qué es la probabilidad?
Objetivistas Subjetivistas Logicistas
propiedad de eventos propiedad de creencias propiedad de enunciados
El lenguaje de la probabilidad
Probabilidad de eventos
 ¿Cuál es la probabilidad
de que se produzca un
evento A?
0 ≥ P (A) ≤ 1
No ocurrencia Ocurrencia
Probabilidad de enunciados
 ¿Cuál es la probabilidad de
que el enunciado B sea
verdadero?
0 ≥ P (B) ≤ 1
Falso verdadero
Estadísticos Lógicos
La teoría de la probabilidad
 La teoría de la probabilidad es una teoría
matemática axiomatizada, sobre la cual existe un
amplio consenso.
 La formulación usual de la teoría de la
probabilidad se hace en el lenguaje de la teoría
de conjuntos.
 El dominio de la teoría es un conjunto no vacío de
elementos cualesquiera, habitualmente
simbolizado como .
 La probabilidad es una función que asigna
números reales a los subconjuntos de .
Los axiomas de Kolmogorov (1903-
1987)
 Dado un conjunto de sucesos elementales, Ω, sobre el que se ha
definido un ∆ de subconjuntos de Ω y una función P que asigna
valores reales a los miembros de ∆, a los que denominamos
"sucesos", se dice que P es una probabilidad sobre (Ω,∆) si se
cumplen los siguientes tres axiomas.
Primer axioma
 La probabilidad de un suceso es un número real mayor o igual que
0.
P (A) ≥ 0
 Segundo axioma
La probabilidad del total, , es igual a 1.
P (Ω) = 1
 Tercer axioma
Si dos sucesos A y B, son mutuamente excluyentes o
independientes, entonces:
 P (A o B) = P (A) + P (B)
Una primera interpretación
objetiva: La concepción clásica.
¿Quiénes aportaron al desarrollo de esta
concepción?
 Blaise Pascal. (1623-1662)
 Jacobo Bernoulli (1654-1705)
 Thomas Bayes (1702-1761)
 Pierre Simon de Laplace. (1749-1827)
La interpretación clásica de la
probabilidad.
Probabilidad
Número de casos favorables
Número de casos posibles
Caso posible= Equiprobable
Supone Hip. simetría y homogeneidad
 La probabilidad
de que en la
tirada de un
dado resulte el 2
es 1/6.
Problemas de la interpretación
clásica.
 El término “igualmente posible” debe ser
definido de manera tal que no suponga el
término probabilidad.
 Si aplicamos esta interpretación para
situaciones donde el número de casos
posibles es infinito, entonces la probabilidad
de cada evento o conjunto de eventos finitos
es siempre 0.
Segunda interpretación
objetivista:
Enfoque frecuencialista.
¿Quiénes defendieron este enfoque?
 Ronald Ficher. (1890- 1962)
On the mathematical foundations of theoretical statistics (1922)
 Richard Von Mises (1883-1953)
Probability, Statistic and Truth (1939)
 Hans Reichenbach. (1891-1953)
The Theory of Probability (1949)
La interpretación frecuencial
Probabilidad
Numero de instancias positivas
Número de casos observados
 La probabilidad es definida
como el límite de la frecuencia
relativa en una serie infinita.
 Ley de los grandes números.
Sobre 100 tiradas de
un dado salió 22
veces el número 5.
P (5) = 22/100 = 0,22
Frecuencia absoluta E= 22
Frecuencia relativa E= 0,22
Aspectos a tener en cuenta bajo la
interpretación frecuencial
 La probabilidad obtenida de
esta manera es únicamente
una estimación del valor real.
 Cuanto mayor sea el numero
de experimentos, tanto mejor
será la estimación de la
probabilidad.
 La probabilidad es propia de
solo un conjunto de
condiciones idénticas a
aquellas en las que se
obtuvieron los datos, o sea, la
validez de emplear esta
definición depende de que las
condiciones en que se realizo
el experimento sean repetidas
 Dificultad para aplicarla
a casos aislados.
 Dificultad para
especificar cuando una
clase de referencia es
adecuada. (cantidad /
cualidad)
 Problema de la
repetibilidad- (¿cómo
identificamos que se
trata siempre del mismo
La interpretación propensivista.
 Fue formulada inicialmente por Karl Popper
(1902-1994)
Probabilidad = Propensión/disposición o
tendencia de un objeto a producir cierto
efecto.
(La frecuencia de un fenómeno nos indica la propensión que el
mismo tiene a producirse-)
Principal virtud: Puede asignarse probabilidad a
eventos que tienen lugar una sola vez.
Problemas de la intepretación propensivista
 ¿Qué es una propensión o
disposición?¿Existen tales entidades?
 Paradoja de Humphrey.
(Las probabilidades pueden invertirse, mientras
las propensiones no)
*Que un tren salga a tiempo hace probable que llegue a tiempo y que
llegue a tiempo hace probable que haya salido a tiempo.
*El tren que sale a tiempo tiene una propensión a llegar a tiempo, pero
el hecho de que llegó a tiempo no implica que tiene una propensión
a haber salido a tiempo.
Probabilidad condicional
Se denomina así a la probabilidad de que ocurra
el evento A dado que ha ocurrido el evento B.
Pr ( A|B) = Pr (A ∩ B)
Pr (A)
Cuando dos sucesos A y B son independientes
se cumple que Pr (A|B)= P (A)
Ejemplo
fármaco Placebo Total
Mejora 500 300 800
No cambia 300 250 550
Empeora 60 180 240
Total 860 730 1590
Pr (mejora) = 800 / 1590 = 0,503
Pr (Mejora | fármaco) = 500 / 860 = 0,581
La intepretación subjetivista.
¿Quiénes defendieron este enfoque?
 Frank Ramsey. (1903-1930)
Fundamentos de las matemáticas (1931)
 Bruno de Finetti (1906-1985)
Sul significato soggettivo della probabilitá. (1931)
 Leonard Savage. (1917-1971)
Cuando se utiliza la probabilidad subjetiva
Asignamos probabilidad a eventos tales como:
 Que X persona se enferme.
 Que durante Enero haya muchas lluvias.
 Que un automóvil sufra desperfectos.
 Que Z se destaque en su profesión.
 Que un atleta gane una medalla de oro.
o La probabilidad de estos eventos no depende del
tratamiento matemático ni de la noción de experimentos
repetibles.
La interpretación subjetivista.
 Las probabilidades
no son parte del
mundo externo sino
entidades mentales.
Probabilidad = Grado
de creencia.
A B
Elije A -------- Prob. Subj. A > B
Elije B --------- Prob. Subj. B > A
A o B indiferentemente
Prob. Subj = ½
¿Cómo determinar la probabilidad
subjetiva?
Apuesta
1
Apuesta
2
Apuesta
3
Lotería
Pcia.
Bs.As
1000 $ 0 $ 0 $
Lotería
Nacional 0 $ 1000 $ 0 $
Lotería de
Córdoba. 0 $ 0 $ 1000 $
Apuest
a 1
Apuest
a 2
Apuest
a 3
Lotería
Bs As.
1000 $ 0 $ 0 $
Lotería
Nacional 0 $ 1250 $ 0 $
Lotería
de
Córdoba
0 $ 0 $ $ 1500
Caso 1: El apostador es
indiferente ante las tres
apuestas
Caso 2: El apostador es
indiferente ante las tres
apuestas
Pr (1) = Pr (2) = Pr (3)
Pr (1) > Pr (2) > Pr (3)
Probabilidad lógica
¿Quiénes defienden este enfoque?
 John Maynard Keynes. (1883-1946)
A Treatise on Probability. (1921)
 Harold Jeffreys. (1891-1989)
Theory of Probability (1939)
 Rudolph Carnap. (1891-1970)
Logical foundations of Probability (1952)
La interpretación lógica de la probabilidad
 La probabilidad es
una relación lógica
entre enunciados.
Probabilidad lógica
Probabilidad
inductiva o grado de
confirmación.
 La probabilidad lógica puede
coexistir con las versiones
objetivistas y subjetivistas.
1. La probabilidad de que al
arrojar una moneda caiga cara
es de ½.
2. La probabilidad de que Juan
gane la apuesta es de 1/3.
3. La probabilidad de que la
hipótesis H sea verdadera,
dada la evidencia E, es 0,8.
GRACIAS

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  • 1. FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTICA Y ELECTRÓNICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES SEMANA 8 DEFINICIÓN DE PROBABILIDAD PROBABILIDAD CLÁSICA PROBABILIDAD POR FRECUENCIA RELATIVA Ing. Aquiles Aquino Rivera 2022 - II
  • 2. Probabilidad y juegos de azar  La probabilidad matemática tiene sus orígenes en los juegos de azar (dados /cartas). Problemas a. Contabilizar el Nº de posibles resultados de lanzar varias veces un dado. b. Distribuir ganancias antes del fin de juego. (reparto de apuestas)
  • 3. Precursores  Richard de Fournival (1200-1250)  Luca Pacioli (1445-1517)  Girolamo Cardano (1501-1576)  Niccolo Tartaglia (1499-1557)  Galileo Galilei (1564-1642)
  • 4. El concepto de probabilidad  En la antigüedad se lo asocia con el concepto de incertidumbre, en el sentido de falta de certeza.  En el siglo XVII se encuentra un antecedente del término (“aprobable”) para referirse a acciones o decisiones que las personas sensatas harían.  En el siglo XVIII ya se lo utiliza para referirse a la toma de decisiones bajo condiciones de incerteza.  También aparece la noción lógica de probabilidad vinculada a la descripción de
  • 5. Filosofía de la probabilidad ¿Qué es la probabilidad? Objetivistas Subjetivistas Logicistas propiedad de eventos propiedad de creencias propiedad de enunciados
  • 6. El lenguaje de la probabilidad Probabilidad de eventos  ¿Cuál es la probabilidad de que se produzca un evento A? 0 ≥ P (A) ≤ 1 No ocurrencia Ocurrencia Probabilidad de enunciados  ¿Cuál es la probabilidad de que el enunciado B sea verdadero? 0 ≥ P (B) ≤ 1 Falso verdadero Estadísticos Lógicos
  • 7. La teoría de la probabilidad  La teoría de la probabilidad es una teoría matemática axiomatizada, sobre la cual existe un amplio consenso.  La formulación usual de la teoría de la probabilidad se hace en el lenguaje de la teoría de conjuntos.  El dominio de la teoría es un conjunto no vacío de elementos cualesquiera, habitualmente simbolizado como .  La probabilidad es una función que asigna números reales a los subconjuntos de .
  • 8. Los axiomas de Kolmogorov (1903- 1987)  Dado un conjunto de sucesos elementales, Ω, sobre el que se ha definido un ∆ de subconjuntos de Ω y una función P que asigna valores reales a los miembros de ∆, a los que denominamos "sucesos", se dice que P es una probabilidad sobre (Ω,∆) si se cumplen los siguientes tres axiomas. Primer axioma  La probabilidad de un suceso es un número real mayor o igual que 0. P (A) ≥ 0  Segundo axioma La probabilidad del total, , es igual a 1. P (Ω) = 1  Tercer axioma Si dos sucesos A y B, son mutuamente excluyentes o independientes, entonces:  P (A o B) = P (A) + P (B)
  • 9. Una primera interpretación objetiva: La concepción clásica. ¿Quiénes aportaron al desarrollo de esta concepción?  Blaise Pascal. (1623-1662)  Jacobo Bernoulli (1654-1705)  Thomas Bayes (1702-1761)  Pierre Simon de Laplace. (1749-1827)
  • 10. La interpretación clásica de la probabilidad. Probabilidad Número de casos favorables Número de casos posibles Caso posible= Equiprobable Supone Hip. simetría y homogeneidad  La probabilidad de que en la tirada de un dado resulte el 2 es 1/6.
  • 11. Problemas de la interpretación clásica.  El término “igualmente posible” debe ser definido de manera tal que no suponga el término probabilidad.  Si aplicamos esta interpretación para situaciones donde el número de casos posibles es infinito, entonces la probabilidad de cada evento o conjunto de eventos finitos es siempre 0.
  • 12. Segunda interpretación objetivista: Enfoque frecuencialista. ¿Quiénes defendieron este enfoque?  Ronald Ficher. (1890- 1962) On the mathematical foundations of theoretical statistics (1922)  Richard Von Mises (1883-1953) Probability, Statistic and Truth (1939)  Hans Reichenbach. (1891-1953) The Theory of Probability (1949)
  • 13. La interpretación frecuencial Probabilidad Numero de instancias positivas Número de casos observados  La probabilidad es definida como el límite de la frecuencia relativa en una serie infinita.  Ley de los grandes números. Sobre 100 tiradas de un dado salió 22 veces el número 5. P (5) = 22/100 = 0,22 Frecuencia absoluta E= 22 Frecuencia relativa E= 0,22
  • 14. Aspectos a tener en cuenta bajo la interpretación frecuencial  La probabilidad obtenida de esta manera es únicamente una estimación del valor real.  Cuanto mayor sea el numero de experimentos, tanto mejor será la estimación de la probabilidad.  La probabilidad es propia de solo un conjunto de condiciones idénticas a aquellas en las que se obtuvieron los datos, o sea, la validez de emplear esta definición depende de que las condiciones en que se realizo el experimento sean repetidas  Dificultad para aplicarla a casos aislados.  Dificultad para especificar cuando una clase de referencia es adecuada. (cantidad / cualidad)  Problema de la repetibilidad- (¿cómo identificamos que se trata siempre del mismo
  • 15. La interpretación propensivista.  Fue formulada inicialmente por Karl Popper (1902-1994) Probabilidad = Propensión/disposición o tendencia de un objeto a producir cierto efecto. (La frecuencia de un fenómeno nos indica la propensión que el mismo tiene a producirse-) Principal virtud: Puede asignarse probabilidad a eventos que tienen lugar una sola vez.
  • 16. Problemas de la intepretación propensivista  ¿Qué es una propensión o disposición?¿Existen tales entidades?  Paradoja de Humphrey. (Las probabilidades pueden invertirse, mientras las propensiones no) *Que un tren salga a tiempo hace probable que llegue a tiempo y que llegue a tiempo hace probable que haya salido a tiempo. *El tren que sale a tiempo tiene una propensión a llegar a tiempo, pero el hecho de que llegó a tiempo no implica que tiene una propensión a haber salido a tiempo.
  • 17. Probabilidad condicional Se denomina así a la probabilidad de que ocurra el evento A dado que ha ocurrido el evento B. Pr ( A|B) = Pr (A ∩ B) Pr (A) Cuando dos sucesos A y B son independientes se cumple que Pr (A|B)= P (A)
  • 18. Ejemplo fármaco Placebo Total Mejora 500 300 800 No cambia 300 250 550 Empeora 60 180 240 Total 860 730 1590 Pr (mejora) = 800 / 1590 = 0,503 Pr (Mejora | fármaco) = 500 / 860 = 0,581
  • 19. La intepretación subjetivista. ¿Quiénes defendieron este enfoque?  Frank Ramsey. (1903-1930) Fundamentos de las matemáticas (1931)  Bruno de Finetti (1906-1985) Sul significato soggettivo della probabilitá. (1931)  Leonard Savage. (1917-1971)
  • 20. Cuando se utiliza la probabilidad subjetiva Asignamos probabilidad a eventos tales como:  Que X persona se enferme.  Que durante Enero haya muchas lluvias.  Que un automóvil sufra desperfectos.  Que Z se destaque en su profesión.  Que un atleta gane una medalla de oro. o La probabilidad de estos eventos no depende del tratamiento matemático ni de la noción de experimentos repetibles.
  • 21. La interpretación subjetivista.  Las probabilidades no son parte del mundo externo sino entidades mentales. Probabilidad = Grado de creencia. A B Elije A -------- Prob. Subj. A > B Elije B --------- Prob. Subj. B > A A o B indiferentemente Prob. Subj = ½
  • 22. ¿Cómo determinar la probabilidad subjetiva? Apuesta 1 Apuesta 2 Apuesta 3 Lotería Pcia. Bs.As 1000 $ 0 $ 0 $ Lotería Nacional 0 $ 1000 $ 0 $ Lotería de Córdoba. 0 $ 0 $ 1000 $ Apuest a 1 Apuest a 2 Apuest a 3 Lotería Bs As. 1000 $ 0 $ 0 $ Lotería Nacional 0 $ 1250 $ 0 $ Lotería de Córdoba 0 $ 0 $ $ 1500 Caso 1: El apostador es indiferente ante las tres apuestas Caso 2: El apostador es indiferente ante las tres apuestas Pr (1) = Pr (2) = Pr (3) Pr (1) > Pr (2) > Pr (3)
  • 23. Probabilidad lógica ¿Quiénes defienden este enfoque?  John Maynard Keynes. (1883-1946) A Treatise on Probability. (1921)  Harold Jeffreys. (1891-1989) Theory of Probability (1939)  Rudolph Carnap. (1891-1970) Logical foundations of Probability (1952)
  • 24. La interpretación lógica de la probabilidad  La probabilidad es una relación lógica entre enunciados. Probabilidad lógica Probabilidad inductiva o grado de confirmación.  La probabilidad lógica puede coexistir con las versiones objetivistas y subjetivistas. 1. La probabilidad de que al arrojar una moneda caiga cara es de ½. 2. La probabilidad de que Juan gane la apuesta es de 1/3. 3. La probabilidad de que la hipótesis H sea verdadera, dada la evidencia E, es 0,8.