Taller sobre probabilidades y teoría de conjuntos
Tarea: Cálculo de
probabilidades y aplicación del Teorema de Bayes a una tabla de contingencia
que se aprendió a generar en la Primera Unidad.
Integrantes:
Luz Edith Parra Serrano,
Adán Camacho.
Modulo:
Estadística
Unidad 2
Asesor:
Jhon Fredy Valencia Pino
Institución Universitaria Pascual Bravo
Tecnología en Software
Santa Marta
2023
Cálculo de probabilidades y
aplicación del Teorema de Bayes a una tabla de contingencia que se aprendió a
generar en la Primera Unidad.
De un estudio realizado a 100 estudiantes sobre el
nivel en estadística y la aptitud matemática se genera la siguiente tabla de
contingencia:
A partir de esta tabla, genere:
1. La
tabla de probabilidad conjunta (que contiene las probabilidades de la
intersección de los eventos). A continuación, para mejor entendimiento se
definen los eventos de la siguiente forma:
• A1 es el evento que indica aptitud
matemática baja
• A2 es el evento que indica aptitud
matemática media
• A3 es el evento que indica aptitud
matemática alta
• B1 es el evento que indica nivel
estadístico bajo
• B2 es el evento que indica nivel
estadístico medio
• B3 es el evento que indica nivel
estadístico alto.
De tal forma que la tabla de
probabilidad conjunta contenga las probabilidades conjuntas en cada celda así:
|
Bajo |
0.15 |
0.10 |
0.05 |
0.30 |
|
Medio |
0.05 |
0.10 |
0.15 |
0.30 |
|
Alto |
0.10 |
0.15 |
0.20 |
0.40 |
|
Total |
0.30 |
0.35 |
0.40 |
1 |
Cada celda de la tabla muestra la probabilidad de que
un estudiante tenga una combinación específica de aptitud matemática y nivel
estadístico. Por ejemplo, la probabilidad de que un estudiante tenga una
aptitud matemática baja y un nivel estadístico bajo es de 0.15, o 15%. La
última columna y la última fila muestran las probabilidades totales para cada
categoría de aptitud matemática y nivel estadístico.
2. Con
base en la tabla de probabilidad conjunta genere las tablas de probabilidad
condicional de filas dado columnas y de columnas dado filas utilizando la
fórmula de probabilidad condicional, así:
|
Nivel estadística |
Bajo
A1 |
Medio A2 |
Alto A3 |
|
Bajo B1 |
0.5000
|
0.2857 |
0.1250 |
|
Medio B2 |
0.1667
|
0.2857 |
0.3750 |
|
Alto B3 |
0.3333
|
0.4286 |
0.5000 |
|
Total |
1 |
1 |
1 |
|
Nivel estadística |
Bajo
B1 |
Medio B2 |
Alto B3 |
|
Bajo A1 |
0.5000
|
0.1667 |
0.2500 |
|
Medio A2 |
0.3333
|
0.3333 |
0.3750 |
|
Alto A3 |
0.1667
|
0.5000 |
0.5000 |
|
Nivel estadistica |
Bajo
A1 |
Medio A2 |
Alto A3 |
|
Bajo B1 |
0.5000
|
0.2857 |
0.1250 |
|
Medio B2 |
0.1667
|
0.2857 |
0.3750 |
|
Alto B3 |
0.3333
|
0.4286 |
0.5000 |
|
Nivel estadistica |
Bajo
B1 |
Medio B2 |
Alto B3 |
|
Bajo A1 |
0.5000
|
0.1667 |
0.2500 |
|
Medio A2 |
0.3333
|
0.3333 |
0.3750 |
|
Alto A3 |
0.1667
|
0.5000 |
0.5000 |
3. Calcule
las siguientes probabilidades:
a. Si
se saca un estudiante al azar y tiene alto nivel en estadística, ¿cuál es la
probabilidad de que tenga una aptitud matemática baja?
b. La
probabilidad de que NO tenga una aptitud baja en matemàticas y un nivel alto en
estadística
c. La
probabilidad de que tenga un nivel medio en estadística dado que NO tiene una
aptitud alta en matemáticas.
d. Cual
es la probabilidad de NO tener un nivel medio en estadística.
Respuesta:
a. Si
se saca un estudiante al azar y tiene alto nivel en estadística, la
probabilidad de que tenga una aptitud matemática baja P(A1∣B3). Aproximadamente 0.167.
b. Esto
se calcularía como la probabilidad complementaria de tener tanto un nivel alto
en estadística como una aptitud matemática baja, que es 1−P(A1∩B3) por lo tanto
es 0.9.
c. Esto
requiere sumar las probabilidades de que tenga un nivel medio en estadística y
una aptitud matemática que no sea alta, y luego dividirlo por la probabilidad
de no tener una aptitud matemática alta, P(B2∣A1∪A2), por lo tanto, el aproximado
es 0.25.
d. Esto
es simplemente la probabilidad complementaria de tener un nivel medio en
estadística, 1−P(B2), por lo tanto, la probabilidad de que un estudiante NO
tenga un nivel medio en estadística es 0.7.
4. El
nivel en estadística depende de la aptitud en matemáticas. Demuestre.
Respuesta:
Para determinar si el nivel en estadística
depende de la aptitud en matemáticas, podemos verificar si las probabilidades
condicionales de los niveles en estadística varían con los diferentes niveles
de aptitud matemática. Si las probabilidades condicionales son iguales a las
probabilidades marginales, entonces los eventos son independientes; si son
diferentes, entonces hay dependencia.
En términos de probabilidad:
• Si
los eventos son independientes: P(B∣A)=P(B)
• Si
los eventos son dependientes: P(B∣A)
≠ P(B)
Donde A representa los niveles de aptitud matemática
y B los niveles de estadística.
Vamos a comparar las probabilidades condicionales de
los niveles de estadística dado un cierto nivel de aptitud matemática con las
probabilidades marginales de los niveles de estadística. Si estos no son
iguales, podemos concluir que el nivel en estadística depende de la aptitud en
matemáticas.
La prueba de independencia
muestra que las probabilidades condicionales P(B∣A)
no son iguales a las probabilidades marginales P(B) para los diferentes niveles
de aptitud matemática. Esto significa que la probabilidad de tener un cierto
nivel estadístico varía dependiendo del nivel de aptitud matemática que tenga
el estudiante.
Por lo tanto, podemos concluir
que hay una dependencia: el nivel en estadística depende de la aptitud en
matemáticas. Las probabilidades condicionales para cada nivel de aptitud
matemática no son iguales a las probabilidades totales para esos mismos niveles
de estadística, lo cual es un indicativo de dependencia entre las variables.
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