Ejemplos de Sucesos Independientes

Matemáticas  EstadísticaSucesos Independientes

Sucesos Independientes:

Dos sucesos aleatorios son Sucesos Independientes (o Eventos Independientes) cuando la probabilidad de que ocurra uno no está influida por que haya ocurrido la otra.

Es decir, los sucesos independientes son aquellos que no están relacionados.

Propiedades:

Dos sucesos independientes (A y B) cumplen las siguiente propiedades:

P(A ∩ B) = P(A) · P(B)
P(B ∩ A) = P(B) · P(A)

P(A | B) = P(A ∩ B) / P(B) = P(A) · P(B) / P(B) = P(A) → la probabilidad de A habiendo ocurrido B no está influida, es decir, B no tiene ningún efecto en A

P(B | A) = P(B ∩ A) / P(A) = P(B) · P(A) / P(A) = P(B) → la probabilidad de B habiendo ocurrido A no está influida, es decir, A no tiene ningún efecto en B

Ejemplos de Sucesos Independientes:

Veamos unos ejemplos para entender mejor el concepto de sucesos independientes:
  • Si se tira un dado dos veces, el resultado del segundo tiro no está influenciado por el resultado del primero
  • El suceso de que me toque la lotería es independiente de que llueva
  • ...
Por otra parte los siguientes son sucesos dependientes:
  • Al tirar un dado, la probabilidad de que salga 6 está condicionada si sabemos que ha sido par
  • La probabilidad de sufrir una enfermedad pulmonar está condicionada por ser fumador
  • La probabilidad de tener un buen trabajo está condicionada por haber sido buen estudiante
  • ...

¿Eres capaz de encontrar más ejemplos? Te animamos a compartirlos abajo en los comentarios así como a realizar las consultas que desees.

Ver También:
Otros Conceptos Estadísticos:
  • Probabilidad: frecuencia esperada de un fenómeno aleatorio basándose en la experiencia
  • Población: son los elementos que se analizan para realizar cálculos de probabilidad
  • Muestra: son los casos de una población que se estudian en un estudio probabilístico
  • Muestreo: técnicas de obtención de muestras en una población
  • Media: valor promedio que toman los sucesos de un fenómeno aleatorio
  • Moda (Mo) : es el valor que se da con mayor frecuencia en una muestra de datos
  • Mediana (Me): valor que deja la mitad de los sucesos ordenados a cada lado
  • Desviación Estándar o Típica (σ): medida del grado de dispersión de los resultados obtenidos 
  • Varianza (σ2): se calcula elevando al cuadrado la desviación típica
  • Percentiles (Pn): valor del elemento que es mayor que un porcentaje de la muestra
  • Deciles (Dn): valor del elemento que es mayor a un porcentaje (tomado por grupos de 10%)
  • Cuartiles (Qn): valor del elemento que es mayor a un porcentaje (tomado por grupos de 25%)
  • Quintiles (Qn): valor del elemento que es mayor a un porcentaje (tomado por grupos de 20%)
  • Variable Aleatoria: función que asigna un valor numérico a cada elemento de una muestra aleatoria
  • Función de Probabilidad: función (P) que asigna a cada valor (xi) una probabilidad (pi)
  • Función de Distribución: función que indica la probabilidad de obtener un valor a un suceso
  • Esperanza Matemática: valor medio que se puede esperar de un fenómeno aleatorio
  • Distribución binomial: es una distribución de sucesos cuya probabilidad es fija
  • Distribución normal o de Gauss: distribución que toma valores continuos no discretos
  • ...
versión 1 (16/02/2017)

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