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Probabilidad · 2.º Concepto de probabilidad

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Concepto de probabilidad

✦ Probabilidad se puede entender como contar casos favorables, como frecuencia a largo plazo o como una medida que cumple unos axiomas · Probabilidad · Probabilidad y Estadística · en 8 minutos

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Objetivo: Distinguir las interpretaciones clásica, frecuentista y axiomática de la probabilidad y asignar valores coherentes a eventos.

8 min Probabilidad · Probabilidad y Estadística 18–30 años
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Concepto de probabilidad

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Concepto de probabilidad

Ilustracion de probabilidad: distribucion normal, dados y arbol de probabilidades.
Probabilidad: desde eventos basicos hasta distribuciones continuas.

Mapa conceptual

  • Probabilidad
    • Basica
      • Espacio muestral
      • Eventos
      • Regla suma
    • Condicional
      • Independencia
      • Bayes
      • Particion
    • Discreta
      • Esperanza
      • Varianza
      • Binomial Poisson
    • Continua
      • Densidad f(x)
      • CDF
      • Normal

Probabilidad clásica

Laplace la definió como casos favorables divididos entre casos posibles, suponiendo que todos los resultados son igualmente probables. La probabilidad de un 6 en un dado honesto es 1 entre 6. Su debilidad es justo la hipótesis: exige simetría y equiprobabilidad, que no siempre existen.

Probabilidad frecuentista

Aquí la probabilidad de un evento es la frecuencia relativa con que aparece al repetir el experimento muchas veces. Lanzas 1000 veces y sale cara 502: estimas 0,502. Se apoya en datos y en la ley de los grandes números, pero exige que el experimento sea repetible en las mismas condiciones.

Probabilidad axiomática

Kolmogorov prescindió de «qué es» la probabilidad y fijó reglas que debe cumplir: un valor entre 0 y 1, el evento seguro vale 1, y eventos disjuntos se suman. Sobre estos axiomas se construye toda la teoría, válida sea cual sea la interpretación que le des al número.

Probabilidad subjetiva

Una cuarta lectura trata la probabilidad como grado de creencia racional de quien tiene la información disponible. Es la base del enfoque bayesiano, donde se actualiza la confianza al llegar evidencia nueva.

No compiten: describen la probabilidad desde ángulos distintos.
EnfoqueCómo asigna el númeroCuándo encaja
Clásicofavorables entre posiblesdados, cartas, juegos simétricos
Frecuentistafrecuencia relativa a largo plazoexperimentos repetibles
Axiomáticocumpliendo las reglas de Kolmogorovtodo razonamiento formal
Subjetivogrado de creencia informadouna única vez, sin repetición

La asignación «1 favorable entre 6 posibles» para sacar un 6 en un dado corresponde a qué concepción de probabilidad?

Los tres axiomas

  • No negatividad: la probabilidad de cualquier evento es mayor o igual que cero.
  • Normalización: el espacio muestral completo tiene probabilidad uno.
  • Aditividad: la probabilidad de eventos disjuntos es la suma de sus probabilidades.

Consecuencias útiles

De los axiomas se deducen propiedades que usarás sin pensar: la probabilidad del complemento es uno menos la del evento, el imposible vale cero, y ninguna probabilidad puede pasar de uno. Son el control de sanidad de cualquier cálculo.

Del modelo a la realidad

Un número de probabilidad solo es tan bueno como el modelo que lo genera. Una predicción del 30 % de lluvia presume un modelo del clima; si el modelo está mal, el número es preciso pero inútil. Cuestionar el modelo es parte de interpretar la probabilidad.

Probabilidad y datos

En ciencia de datos sueles estimar probabilidades a partir de datos: una frecuencia muestral como proxy de la probabilidad poblacional. Cuanto menor la muestra, más lejos puede estar la estimación del valor real.

Errores frecuentes

  • Aplicar la regla clásica cuando los resultados no son equiprobables.
  • Interpretar una frecuencia de una muestra pequeña como probabilidad estable.
  • Aceptar un número mayor que uno o menor que cero como probabilidad.

Según los axiomas de Kolmogorov, la probabilidad del evento seguro es exactamente uno.

Ley de los grandes números

A medida que repites un experimento, la frecuencia relativa se estabiliza alrededor de la probabilidad verdadera. Es el puente entre el modelo teórico y el mundo: por eso un casino gana a largo plazo aunque cada mano sea impredecible.

Qué lectura elegir

En juegos simétricos, la clásica es directa. En fenómenos repetibles con datos, la frecuentista. En decisiones únicas con creencias, la bayesiana. Los axiomas las aúnan a todas: son el marco común.

Asigna cada definición a su concepción:

Arrastra cada ficha a su categoría (o tócala y luego toca la categoría). También puedes usar el teclado.

Video complementario
Recurso audiovisual para reforzar los conceptos.

Un modelo de tu proyecto asigna 0,7 de probabilidad a que un cliente compre. Explica esa cifra desde el punto de vista frecuentista y desde el subjetivo. ¿Qué supuestos esconde cada lectura?

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