La probabilidad es esencial para entender eventos y fenómenos en matemáticas y ciencias. Incluye conceptos como probabilidad conjunta, marginal y condicional, así como la independencia estadística y reglas de conteo. Las variables aleatorias y sus distribuciones son fundamentales para el análisis de datos y la inferencia estadística, mientras que el análisis Bayesiano juega un papel crucial en la actualización de creencias con nueva evidencia.
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La probabilidad se calcula como la razón entre el número de casos favorables y el número total de casos posibles
La probabilidad se basa en la frecuencia relativa de un evento tras un gran número de ensayos
La probabilidad refleja el grado de creencia o confianza de un individuo en la ocurrencia de un evento
Los axiomas de Kolmogorov definen las propiedades básicas que debe cumplir cualquier medida de probabilidad
La teoría de la probabilidad se ha formalizado mediante la axiomatización propuesta por Andrei Kolmogorov en 1933
La teoría de la probabilidad se aplica en una amplia gama de disciplinas gracias a su base sólida y consistencia lógica
La probabilidad conjunta se refiere a la probabilidad de que dos o más eventos ocurran al mismo tiempo
La probabilidad marginal es la probabilidad de un evento sin tener en cuenta la ocurrencia de otros eventos
La probabilidad condicional es la probabilidad de que ocurra un evento dado que otro evento ya ha ocurrido
La independencia estadística se da cuando la ocurrencia de un evento no influye en la probabilidad de otro
Las reglas de conteo, como las permutaciones, combinaciones y variaciones, son fundamentales para calcular la probabilidad en situaciones complejas
Las reglas de conteo son esenciales en contextos como juegos de azar, diseño de experimentos y muestreo estadístico