SlideShare a Scribd company logo
1 of 10
Download to read offline
1   Halla la probabilidad de obtener al menos un seis doble en n tiradas de dos dados.

    Solución:
    Sean: A1 el suceso “sacar un seis doble en la primera tirada”
          A2 el suceso “sacar un seis doble en la segunda tirada”
          ----------------------------------------------------------------
          An el suceso “sacar un seis doble en la n-ésima tirada”
    Si A es el suceso obtener al menos un seis doble en n tiradas, su probabilidad es:
                 _           __ __         __           __   __              __ 
    pA   1  p A   1  p A1 A 2    A n   1  p A1   p A 2     p A n  por ser sucesos independie
                                                                                                           ntes
                                                                             


                         n
                  __ 
    pA   1  p A1  ya que todos los sucesos tienenla misma probabilid
                                                                       ad
                  


    Teniendo en cuenta que en cada tirada hay 36 casos posibles y 35 favorables a no sacar un seis doble, se tiene:
                         n
                 35 
    pA   1   
                 36 


2   Sean A y B dos sucesos de cierto espacio probabilistíco, tales que p(A) = 0,4; p(B) = 0,3 y p(AB) = 0,1.
    Halla razonadamente las siguientes probabilidades:
                    _        _                _
    p(A  B); p( A B); p(A/B) y p( A B)


    Solución:
       p(A B)  p(A)  p(B)  p(A B)  0,4  0,3  0,1  0,6
    -
          _     _            ________
        p(A B)  p( A B )  1  p(A B)  1  0,1  0,9
    -
                    p(A B) 0,1 1
        p(A/B)                
                      p(B)   0,3 3
    -
          _
        p(A B)  p(B)  p(A B)  0,3  0,1  0,2
    -




3   Sean los sucesos A = “extraer un as de una baraja española” y B = “extraer un oro de una baraja
    española”. Halla p(A); p(B) y p(AB). ¿Son independientes los sucesos A y B?

    Solución:
4   1
        p(A)      
                 40 10
    -
                 10 1
        p(B)      
                 40 4
    -
                      1
        p(A  B) 
                     40
    -
                            1 1  1
           p(A)  p(B)           p(A B)
                           10 4 40
    Como                                       los sucesos A y B son independientes

4   Sean A, B y C, tres sucesos independientes tales que p(A) = 0,2; p(B) = 0,8 y p(C) =0,7. Halla las
    probabilidades de los sucesos siguientes: AB; AC; BC y ABC.

    Solución:
    Por ser los sucesos A, B y C independientes, se tiene:
    p(AB) = p(A)p(B) = 0,20,8 = 0,16
    p(AC) = p(A)p(C) = 0,20,7 = 0,14
    p(BC) = p(B)p(C) = 0,80,7 = 0,56
    p(ABC) = p(A)p(B) )p(C) = 0,20,80,7 = 0,112
    Por tanto, se tiene:
    p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB) = 0,2 + 0,8 - 0,16 = 0,84
    p(AC) = p(A) + p(C) - p(AC) = 0,2 + 0,7 - 0,14 = 0,76
    p(BC) = p(B) + p(C) - p(BC) = 0,8 + 0,7 - 0,56 = 0,94
    p(ABC) = p(A) + p(B) + p(B) - p(AB) - p(AC) - p(BC) + p(ABC) = 0,952

5   Sean A y B dos sucesos de un experimento aleatorio. Halla p(A/B) y p(B/A) en los siguientes casos:
    a) Sabiendo que:
                   1         1             1
          p(A)      ; p(B)  ; p(A  B) 
                   2         3             4

    b) Sabiendo que
                   3         5             3
          p(A)      ; p(B)  ; p(A  B) 
                   8         8             4


    Solución:
    a) En el primer caso:
                            1                        1
                  p(A  B) 4 3             p(A  B) 4 1
         p(A/B)              ; p(B/A)             
                    p(B)    1 4              p(A)    1 2
                            3                        2



    b) En el segundo caso:
3 5 3 1
       p(A B)  p(A)  p(B)  p(A B)  p(A B)  p(A)  p(B)  p(A B)       
                                                                             8 8 4 4

       Análogamente como se calculó en el primer caso, se tiene:
                       1                        1
             p(A  B) 4 2             p(A  B) 4 2
    p(A/B)              ; p(B/A)             
               p(B)    5 5              p(A)    3 3
                       8                        8



6   De una baraja española de 40 cartas se extraen dos al azar. Halla la probabilidad de que sean dos reyes.

    Solución:
    Cuantitativamente, la extracción de dos reyes de la baraja equivale a realizar dos extracciones sucesivas de un rey,
    sin reponer en la baraja el primer rey extraído.
    Sean los sucesos: A = “la primera carta extraída es un rey” y B = “la segunda carta extraída es un rey”.
    El suceso AB describe el suceso “las dos cartas son reyes”, cuya probabilidad viene dada por:
                                                                   4 3    1 1   1
                                       p(A B)  p(A)  p(B/A)            
                                                                   40 39 10 13 130

    Con un diagrama de árbol como el de la figura, el proceso sería:




7   Dados dos sucesos independientes A y B, la probabilidad de que ocurran los dos a la vez es 1/6, y la de
    que no ocurra ninguno de los dos es 1/3. Halla las probabilidades de cada uno de ellos, razonando la
    respuesta.

    Solución:
    Sean x = p(A) e y = p(B), las probabilidades de cada uno de los dos sucesos dados.
    Con los datos del enunciado podemos plantear el siguiente sistema de ecuaciones:

                                       
                     pA  B  6      pA  B  6
                                   1                1                   
                                                       pA  B 
                                                                      1                                 1
                                                                                p(A)  p(B)          
                                                                   6                                6
                       _ _           _______                     
                     p A  B    1             1
                                        p A  B    pA  B     2  p(A)  p(B)  p(A)  p(B)  2
                      
                      
                                3
                                        
                                         
                                                   3
                                                      
                                                                     3  
                                                                                                     3




    Substituyendo probabilidades, obtenemos el sistema de segundo grado siguiente:
                                                    1          1          1        1
                                             x y     x y  6   x        ;y 
                                                    6                     3        2
                                                                
                                                  1 2
                                         x  y       x  y  5  x      1        1
                                                                               ;y 
                                         
                                                 6 3   
                                                                6  
                                                                            2        3



    Por tanto, salvo el orden de las soluciones, los sucesos han de tener probabilidades 1/2 y 1/3.
8   Estudia la posible dependencia de los sucesos A y B, en los casos a, b y c. Indicando cuando serán
    independientes:
    a) A y B son mutuamente excluyentes de probabilidades no nulas.
    b) A está incluido en B, siendo la probabilidad de A no nula.
    c) A es cualquier suceso y p(B) = 0.

    Solución:
    a) Como A y B son incompatibles, se tiene: AB = , por tanto p(AB) = 0
         Por ser A y B de probabilidades no nulas, se tiene: p(A)p(B)  0 = p(AB)
         Por tanto A y B son sucesos dependientes.
    b) Si A  B entonces A = AB, por tanto p(A) = p(AB)
         Para que se verifique la igualdad p(A)p(B) = p(AB), debe ser p(B) = 1, así que:
         Si B es el suceso seguro, A y B son independientes; si B no es el suceso seguro A y B son dependientes.
    c) Si p(B) = 0, entonces B es el suceso imposible, es decir B = , por tanto:
         AB = A = , por tanto p(AB) = 0 = p(A)p(B), por ser p(B) = 0
    En este caso A y B son sucesos independientes.

9   La probabilidad de que una bomba lanzada desde un avión haga blanco en el objetivo es 2/3. Halla la
    probabilidad de alcanzar el objetivo si se tiran tres bombas seguidas.

    Solución:
    Consideremos los siguientes sucesos:
    D = “hacer blanco en el objetivo” y su contrario “no alcanzar el objetivo”
    A = “hacer blanco en el objetivo con la primera bomba lanzada” y su contrario
    B = “hacer blanco en el objetivo con la segunda bomba lanzada” y su contrario
    C = “hacer blanco en el objetivo con la tercera bomba lanzada” y su contrario
    Supuesto que los sucesos A, B y C, así como sus contrarios, son independientes, se tiene:
                                                                              3
    _   _   _  _    _      _ _ _          _   _  _  2            8
    D  A  B C  p D   p A  B C   p A   p B   p C     
                                              
                                               3                 27


    Por tanto la probabilidad de alcanzar el objetivo con alguna de las bombas es:
                _
    pD  1  p D   1 
                            8   19
                            
                          27 27



10 Halla la probabilidad de ganar uno o más juegos en una serie de m juegos independientes, si la
    probabilidad de ganar uno de ellos es p. Halla el valor de p, para que dicha probabilidad sea igual a:
          1
    1
         2m


    Solución:
    Sean: A1 el suceso “ganar el primer juego”
           A2 el suceso “ganar el segundo juego”
           ----------------------------------------------------------------
An el suceso “ganar el m-ésimo juego”
    Si A es el suceso ganar uno o más juegos de los m, su probabilidad es:
                 _           __ __         __           __   __              __ 
    pA   1  p A   1  p A1 A 2    A m   1  p A1   p A 2     p A m  por ser sucesos independie
                                                                                                           ntes
                                                                                 


                                                                        m
                                                                    __ 
                                                      pA   1  p A 1   1  1  p
                                                                                        m
                                                                    
                                                                    


    Calculamos p con las condiciones del enunciado, para ello, se tiene:

    1  1  p  1          1  p 
             m          1           m      1               1     1
                                                 1 p      p
                        2m                 2m              2     2


11 Sean A y B dos sucesos tales que p(A) = 0,5 y p(B) = 0,6.
    a) Prueba que si p(AB) = 0,8 entonces dichos sucesos son independientes.
    b) Para los mismos valores de p(A) y p(B) dados antes, ¿hay otros valores de p(AB) que hagan que A y B
    sean independientes?
    c) Demuestra que si A y B son independientes, entonces también lo son el contrario de A y el suceso B.

    Solución:
    a) p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB)  p(AB) = 0,5 + 0,6 - 0,8 = 0,3
       p(AB) = 0,3 = 0,50,6 = p(A)p(B), por tanto A y B son independientes.
    b) Sea x = p(AB) un valor para el que A y B son sucesos independientes, por tanto:
       p(AB) = p(A) + p(B) - p(A)p(B)  x = 0,6 + 0,5 - 0,50,6 = 0,8
       Por tanto no existe ningún otro valor para p(AB) tal que A y B sean sucesos independientes.
    c) Consideremos ahora dos sucesos A y B independientes, cuyas probabilidades, sean p(A) = p y p(B) = q.
        Por ser A y B independientes se tiene: p(A)p(B) = pq
        Se trata de probar que también el contrario de A y B son independientes.
        Para ello consideremos B descompuesto en la unión de dos sucesos incompatibles:
            _                           _                     _                                _
        B   A  B   A  B  pB  p A  B   pA  B  p A  B   q p q  (1  p) q  p A   pB
                                                                                                
                                                                                                


    De ahí se infiere la independencia de ambos sucesos.

12 Sean A y B dos sucesos independientes de una experiencia aleatoria. Prueba que también son
    independientes los siguientes pares de sucesos:
    a) Los sucesos contrarios de A y B.
    b) El suceso A y el contrario del suceso B.
    c) El suceso contrario de A y el suceso B.

    Solución:
    a) Consideremos los sucesos A y B. Sean p(A) = p; p(B) = q, sus respectivas probabilidades.
       Como A y B son independientes, se tiene: p(AB) = p(A)p(B) = pq
 _ _        _______ 
         p A  B   p A  B   1  pA  B  1  p(A)  p(B)  p(A B) 
                              
                              


           _ _                                                                 _  _
         p A  B   1  p q p q  1  p q 1  p  1  p  1  q  p A   p B 
                                                                                 
                                                                                 


         que prueba la independencia de los contrarios de los sucesos de A y B.
    b) Para probar que el suceso A y el contrario del suceso B son independientes, basta con considerar que el suceso
          A, se puede expresar como unión de dos sucesos incompatibles cuya suma de probabilidades es la
          probabilidad de A, según:
                  _                            _
         A   A  B   A  B  pA   p A  B   pA  B
                                                 
                                                 


                   _                 _                                    _
         p  p A  B   p q  p A  B   p p q  p 1  q  pA   p B 
                                                                           
                                                                           


         que prueba la independencia de los dos sucesos: A y el contrario de B.
    La demostración es idéntica a la anterior salvo los nombres de los sucesos.

13 De una baraja española se extraen dos cartas a la vez. Halla las probabilidades de obtener:
    a) Un rey y un as.                                 b) Un rey o un as.                            c) Dos reyes.

    Solución:
       Al ser la extracción de las dos cartas simultánea, el proceso es el mismo que si se realizaran dos extracciones
         sucesivas sin reponer la primera carta extraída.
         Sean los sucesos: R = “extraer un rey” y A = “extraer un as”, se tiene:
         pR1 A 2   A1 R2   pR1 A 2   pA1 R2   2  pR1 A 2   2  pR1   pA1/R1  
    a)

                                                     pR1 A 2   A1 R 2   2 
                                                                                         4 4    4
                                                                                             
                                                                                         40 39 195


         pR A   pR  pA   pR A  
                                                   4   4   4   35
                                                           
                                                   40 40 195 195
    b)

         pR1 R 2   pR1   pR 2 /R1  
                                                4 3    1
                                                    
                                                40 39 130
    c)

14 Los sucesos A y B de un experimento son independientes y tienen por probabilidades p(A) = p y p(B) = q.
   Halla la probabilidad de que al realizar el experimento sólo ocurra uno de los dos sucesos.

    Solución:
         _     _
         A y B
    Si         son los sucesos contrarios de los dos sucesos A y B, respectivamente, el suceso del cual piden su
    probabilidad es, como se indica en la figura adjunta:
    _    _     
    M   A B    A B 
                       
                       


    Por tanto:
                 _     _      
    pM  p A  B   p A  B 
                              
                              
                                     dado que ambos sucesos son incompatibles
    Como además, tal y como se observa en la figura, se verifica:
          _
    p A  B   pA   pA  B  pA   pA   p(B)  p p q
            
            


     _      
    p A  B   pB  pA  B  pB  pA   p(B)  q p q
            
            




    Se tiene finalmente que la probabilidad de ocurrir sólo uno de los dos sucesos es:
                 _     _      
    pM  p A  B   p A  B   p q 2  pq
                              
                              


15 Halla la probabilidad de ganar dos o tres juegos independientes, sabiendo que la probabilidad de ganar
   cualquiera de ellos es 0,01.

    Solución:
    Si designamos por Gk el suceso ganar el juego número k, y, por Pk el suceso perder el juego número k, es decir el
    contrario del suceso Gk.
    El suceso ganar dos o tres juegos se describe por el suceso:
                                 G = (G1 G2 P3) (G1 P2 G3) (P1 G2 G3) (G1 G2 G3)
    De modo que la probabilidad que nos piden que calculemos es:
    p(G) = p[(G1 G2 P3) (G1 P2 G3) (P1 G2 G3) (G1 G2 G3)] 
    p(G) = p(G1 G2 P3) + p(G1 P2 G3) + p(P1 G2 G3) + p(G1 G2 G3) 
    p(G) = 3 p(G1 G2 P3) + p(G1 G2 G3) = 3 p(G1)p(G2)p(P3) + p(G1)p(G2)p(G3) 
                    2                3
    p(G) = 3 0,01       0,99 + 0,01 = 0,000298

16 En una caja tenemos dos bolas blancas, una negra y siete rojas. Extrayendo dos bolas sucesivamente,
    ¿cuál es la probabilidad de extraer una bola negra seguida de una bola blanca?
    a) Reponiendo la bola en la caja.                                b) Sin reponerla.

    Solución:
       Sean los sucesos N = “extraer una primera bola de color negro” y B = “extraer una segunda bola de color
blanco”
       El suceso NB describe el suceso extraer una bola negra, seguida de una bola blanca.
    a) Reponiendo la primera bola negra extraída, se tiene:
                                                                            1 2   1
                                               p(N B)  p(N)  p(B/N)        
                                                                           10 10 50

    b) Si no reponemos la primera bola extraída, se tiene:
                                 1 2  1
    p(N B)  p(N)  p(B/N)       
                                10 9 45


17 Un dado numerado del 1 al 6 está lastrado, de modo que la probabilidad de obtener un número es
    proporcional a dicho número. Se pide:
    a) Halla la probabilidad de que salga 3 si se sabe que salió un número impar.
    b) Calcula la probabilidad de que salga par si se sabe que salió mayor que 3.

    Solución:
       Sea E = {1, 2, 3, 4, 5, 6} el espacio muestral de la experiencia.
       Los sucesos elementales tienen como probabilidades p(k) = kx; siendo x0 y k = 1,2,...,6
    a) Sean A = {3} y B = {1, 3, 5} los sucesos salir 3 y número impar respectivamente:
                  p(A B) p(A)
       pA/B 
                                    3x       3 1
                                           
                    p(B)   p(B) x 3 x  5 x 9 3


    b) Sean C = {2, 4, 6} y D = {4, 5, 6} los sucesos salir par y un número mayor que 3, respectivamente:
               p(C D)    p4,6     4 x 6 x
    pC/D 
                                                     10 2
                                                    
                 p(D)    p4,5,6 4 x  5 x  6 x 15 3


18 Se dispone de una baraja española, calcula las probabilidades siguientes:
    a) Del suceso consistente en tomar las 10 cartas de oros de la baraja, extenderlas sobre el tapete de juego
    en una fila y que el rey y el caballo, estén juntos.
    b) Extraer dos cartas simultáneamente de la baraja y que éstas sean un rey y un caballo.

    Solución:
    a) Número de casos posibles, para ordenar en fila las 10 cartas de oros: P10 = 10!
       Número de casos favorables para que estén el caballo y el rey de oros juntos: 2P9 = 29!
       Por tanto la probabilidad pedida es:
                                                                           2  9! 2   1
                                              p(Caballoy Rey juntos)              
                                                                           10! 10 5

    b) La extracción simultánea de dos cartas equivale a la extracción sucesiva de dos cartas, sin reemplazar la 1ª
    carta extraída a la baraja. De modo que si designamos por:
       RC el suceso la 1ª carta es un rey y la 2ª un caballo; y por CR el suceso la 1ª carta es un caballo y la 2ª un
       rey
       Se ha de calcular la probabilidad de la unión de ambos sucesos. Por tanto:
pR C  C R  pR C  pC R  2  pR C  2  p(R)  p(C/R)  2 
                                                                                                                       4 4    4
                                                                                                                           
                                                                                                                       40 39 195


19 Una urna contiene 36 bolas numeradas del 1 al 36. Se extraen simultáneamente dos bolas y se vuelven a
   introducir en la urna; después se vuelven a extraer otras dos bolas simultáneamente.
   Halla la probabilidad del suceso consistente en que los números que se obtienen en la primera extracción
   sumen menos de 36, y que, además, el producto de los números obtenidos en la segunda extracción no
   sea 36.

   Solución:
      Sean los sucesos: A = “los números obtenidos en la primera extracción sumen menos de 36”
                                 B = “los números obtenidos en la segunda extracción tienen un producto distinto de 36”.
       Los sucesos A y B son, evidentemente, independientes, por tanto p(AB) = p(A)p(B)
   a) Cálculo de la probabilidad de A.
                                                                                     36  36  35
                                                                                     
                                                                                    2             630
                                                                                           2!
   1º Casos posibles de extraer dos bolas de la urna:
   2º Casos favorables:
      La 1ª bola es el 1: Las parejas posibles varían del 1-2 a la 1-34, en total 33
      La 1ª bola es el 2: Las parejas posibles varían del 2-3 a la 2-33, en total 31
      La 1ª bola es el 3: Las parejas posibles varían del 3-4 a la 3-32, en total 29
      .......................................................................................................................
      La 1ª bola es el 16: Las parejas posibles varían del 16-17 a la 16-19, en total 3
      La 1ª bola es el 17: La única pareja posible es la 17-18, por tanto hay sólo 1 caso
                                                                                                                                    289
                                                                                                                           p(A)         0,4587
                                                                                                                                    630
      Total de casos favorables 1 + 3 + 5 + .... + 29 + 31 + 33 = 289, por tanto
   b) Cálculo de la probabilidad de B.
      1º Casos posibles, los mismos que en el caso anterior, es decir: 630
      2º Casos favorables hay 630 - 4 = 626.
      Puesto que sólo hay 4 casos desfavorables, las parejas: 1-36; 2-18; 3-12 y 4-9
                                  626 313
                       p(B)              0,9937
                                  630 315
      Por tanto:
         Para el suceso intersección se tiene p(AB) = 0,45870,9937 = 0,4558


20 Un estudiante hace dos pruebas en un mismo día. La probabilidad de que pase la primera es 0,6, la
   probabilidad de que pase la segunda es 0,8, y la de que pase ambas es 0,5. Se pide:
   a) Probabilidad de que pase al menos una prueba.
   b) Probabilidad de que no pase ninguna prueba.
   c) ¿Son las pruebas sucesos independientes?
   d) Probabilidad de que pase la segunda prueba en caso de no haber superado la primera.

   Solución:
   Consideremos los sucesos: A = “pasar la 1ª prueba” y B = “pasar la 2ª prueba”.
Del enunciado se desprende que: p(A) = 0,6; p(B) = 0,8 y p(AB) = 0,5.
a) p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB) = 0,6 + 0,8 - 0,5 = 0,9

       _ _        _______ 
     p A  B   p A  B   1  pA  B  1  0,9  0,1
                          
                          
b)
c) Como 0,5 = p(AB) y p(A)p(B)=0,60,8=0,48; se tiene A y B dependientes ya que: p(AB)  p(A)p(B)
                      _
                p B A 
                         pB  pA  B 0,8  0,5
       _
     p B/ A                                    0,75
      
      
             
                    _      1  pA      1  0,6
                  p A 
                     
                     


d)

More Related Content

What's hot

Solucionario 5to secundaria
Solucionario 5to secundaria Solucionario 5to secundaria
Solucionario 5to secundaria MaestroJCH
 
Ecuaciones diferenciales de orden superior
Ecuaciones diferenciales  de orden superiorEcuaciones diferenciales  de orden superior
Ecuaciones diferenciales de orden superiorJuan B
 
Ejercicios resueltos
Ejercicios resueltosEjercicios resueltos
Ejercicios resueltosPaula Lòpez
 
III-3. Integral Definida - Área entre Curvas
III-3. Integral Definida - Área entre CurvasIII-3. Integral Definida - Área entre Curvas
III-3. Integral Definida - Área entre CurvasUgma
 
Formulario de geometría analítica
Formulario de geometría analíticaFormulario de geometría analítica
Formulario de geometría analíticaGrover Colque
 
Espacio muestral
Espacio muestralEspacio muestral
Espacio muestralnicoyep97
 
La probabilidad%5b1%5d
La probabilidad%5b1%5dLa probabilidad%5b1%5d
La probabilidad%5b1%5dA B
 
Ejemplos distribución poisson
Ejemplos distribución poissonEjemplos distribución poisson
Ejemplos distribución poissonFeLipe PueNntes
 
3 probabilidad condicionada_total
3 probabilidad condicionada_total3 probabilidad condicionada_total
3 probabilidad condicionada_totalyocoimamillan
 
Ejemplos de ejercicios bernoulli
Ejemplos de ejercicios bernoulliEjemplos de ejercicios bernoulli
Ejemplos de ejercicios bernoulliCarol Ramos
 
Algebra lineal problemas_resueltos
Algebra lineal problemas_resueltosAlgebra lineal problemas_resueltos
Algebra lineal problemas_resueltosmathbmc
 
Clase ii estii-c2300813
Clase ii  estii-c2300813Clase ii  estii-c2300813
Clase ii estii-c2300813LLendy GIl
 
Distribuciones muestrales. -ano_2010_cdor_5_
Distribuciones muestrales. -ano_2010_cdor_5_Distribuciones muestrales. -ano_2010_cdor_5_
Distribuciones muestrales. -ano_2010_cdor_5_samuel silgado
 
La distribución normal
La distribución normalLa distribución normal
La distribución normalMatemolivares1
 

What's hot (20)

Solucionario 5to secundaria
Solucionario 5to secundaria Solucionario 5to secundaria
Solucionario 5to secundaria
 
Ecuaciones diferenciales de orden superior
Ecuaciones diferenciales  de orden superiorEcuaciones diferenciales  de orden superior
Ecuaciones diferenciales de orden superior
 
Distribucion binomial negativa
Distribucion binomial negativaDistribucion binomial negativa
Distribucion binomial negativa
 
Ejercicios resueltos
Ejercicios resueltosEjercicios resueltos
Ejercicios resueltos
 
Ejercicios resueltos
Ejercicios resueltosEjercicios resueltos
Ejercicios resueltos
 
III-3. Integral Definida - Área entre Curvas
III-3. Integral Definida - Área entre CurvasIII-3. Integral Definida - Área entre Curvas
III-3. Integral Definida - Área entre Curvas
 
Formulario de geometría analítica
Formulario de geometría analíticaFormulario de geometría analítica
Formulario de geometría analítica
 
Operaciones con funciones
Operaciones con funcionesOperaciones con funciones
Operaciones con funciones
 
Espacio muestral
Espacio muestralEspacio muestral
Espacio muestral
 
La probabilidad%5b1%5d
La probabilidad%5b1%5dLa probabilidad%5b1%5d
La probabilidad%5b1%5d
 
Ejemplos distribución poisson
Ejemplos distribución poissonEjemplos distribución poisson
Ejemplos distribución poisson
 
Tablas de probabilidades discretas
Tablas de probabilidades discretasTablas de probabilidades discretas
Tablas de probabilidades discretas
 
3 probabilidad condicionada_total
3 probabilidad condicionada_total3 probabilidad condicionada_total
3 probabilidad condicionada_total
 
Ejemplos de ejercicios bernoulli
Ejemplos de ejercicios bernoulliEjemplos de ejercicios bernoulli
Ejemplos de ejercicios bernoulli
 
Algebra lineal problemas_resueltos
Algebra lineal problemas_resueltosAlgebra lineal problemas_resueltos
Algebra lineal problemas_resueltos
 
Clase ii estii-c2300813
Clase ii  estii-c2300813Clase ii  estii-c2300813
Clase ii estii-c2300813
 
Distribuciones muestrales. -ano_2010_cdor_5_
Distribuciones muestrales. -ano_2010_cdor_5_Distribuciones muestrales. -ano_2010_cdor_5_
Distribuciones muestrales. -ano_2010_cdor_5_
 
Operadores matematicos
Operadores matematicosOperadores matematicos
Operadores matematicos
 
La distribución normal
La distribución normalLa distribución normal
La distribución normal
 
Estadistica 28
Estadistica 28Estadistica 28
Estadistica 28
 

Viewers also liked

Viewers also liked (20)

Portafolio unidad 1
Portafolio unidad 1Portafolio unidad 1
Portafolio unidad 1
 
IT-Sicherheit für Unternehmen
IT-Sicherheit für UnternehmenIT-Sicherheit für Unternehmen
IT-Sicherheit für Unternehmen
 
Comolograrlafidelizaciondelosclientes 13106676453422-phpapp02-110714132617-ph...
Comolograrlafidelizaciondelosclientes 13106676453422-phpapp02-110714132617-ph...Comolograrlafidelizaciondelosclientes 13106676453422-phpapp02-110714132617-ph...
Comolograrlafidelizaciondelosclientes 13106676453422-phpapp02-110714132617-ph...
 
Amazing switzerland
Amazing switzerlandAmazing switzerland
Amazing switzerland
 
Debolon katalog m500_v_silence_vinylboden
Debolon katalog m500_v_silence_vinylbodenDebolon katalog m500_v_silence_vinylboden
Debolon katalog m500_v_silence_vinylboden
 
GDV - Basisrente
GDV - BasisrenteGDV - Basisrente
GDV - Basisrente
 
PH saison 2015-2016
PH saison 2015-2016PH saison 2015-2016
PH saison 2015-2016
 
Eje tematico n° 1
Eje tematico n° 1Eje tematico n° 1
Eje tematico n° 1
 
Cadets
Cadets Cadets
Cadets
 
Vipul1
Vipul1Vipul1
Vipul1
 
investigación de operaciones
investigación de operacionesinvestigación de operaciones
investigación de operaciones
 
Binder2
Binder2Binder2
Binder2
 
Magnetismus 2014
Magnetismus 2014Magnetismus 2014
Magnetismus 2014
 
Ejercicios en Clase
Ejercicios en ClaseEjercicios en Clase
Ejercicios en Clase
 
Crowdsourcing innovem12
Crowdsourcing innovem12Crowdsourcing innovem12
Crowdsourcing innovem12
 
Syndicat esch mar 2015 résultats
Syndicat esch mar 2015 résultatsSyndicat esch mar 2015 résultats
Syndicat esch mar 2015 résultats
 
HW
HWHW
HW
 
Johann wolfgang von goethe
Johann wolfgang von goetheJohann wolfgang von goethe
Johann wolfgang von goethe
 
Cortijo y alrededores
Cortijo y alrededoresCortijo y alrededores
Cortijo y alrededores
 
Un cuento con varios caminos(caillou)
Un cuento con varios caminos(caillou)Un cuento con varios caminos(caillou)
Un cuento con varios caminos(caillou)
 

Similar to T10 probabilidad condicionada

Similar to T10 probabilidad condicionada (20)

Probabilidad condicionada
Probabilidad condicionadaProbabilidad condicionada
Probabilidad condicionada
 
T10 probabilidad
T10 probabilidadT10 probabilidad
T10 probabilidad
 
4 calculo de probabilidades
4 calculo de probabilidades4 calculo de probabilidades
4 calculo de probabilidades
 
Ejercicios deber estadistica
Ejercicios deber estadisticaEjercicios deber estadistica
Ejercicios deber estadistica
 
5 teoremas probabilidad
5 teoremas probabilidad5 teoremas probabilidad
5 teoremas probabilidad
 
Refuerzo probabilidad
Refuerzo probabilidadRefuerzo probabilidad
Refuerzo probabilidad
 
T10 teorema bayes
T10 teorema bayesT10 teorema bayes
T10 teorema bayes
 
Ejercicios para Repasar
Ejercicios para RepasarEjercicios para Repasar
Ejercicios para Repasar
 
U2g probtotytbayes
U2g probtotytbayesU2g probtotytbayes
U2g probtotytbayes
 
Probabilidades
ProbabilidadesProbabilidades
Probabilidades
 
Unidad15
Unidad15Unidad15
Unidad15
 
Sucesos
SucesosSucesos
Sucesos
 
Tema 2 colorprobabilidades
Tema 2 colorprobabilidadesTema 2 colorprobabilidades
Tema 2 colorprobabilidades
 
Tema 2 colorprobabilidades
Tema 2 colorprobabilidadesTema 2 colorprobabilidades
Tema 2 colorprobabilidades
 
Examen Matemática básica usp médicina
Examen Matemática básica usp médicinaExamen Matemática básica usp médicina
Examen Matemática básica usp médicina
 
Tema14 2 probabilidad
Tema14 2   probabilidadTema14 2   probabilidad
Tema14 2 probabilidad
 
11.probabilidad
11.probabilidad11.probabilidad
11.probabilidad
 
Unidad22
Unidad22Unidad22
Unidad22
 
Probabilidades 5º
Probabilidades 5ºProbabilidades 5º
Probabilidades 5º
 
Cond bayes
Cond bayesCond bayes
Cond bayes
 

More from ANAALONSOSAN

Distribución muestral medias diferencia medias
Distribución muestral medias diferencia mediasDistribución muestral medias diferencia medias
Distribución muestral medias diferencia mediasANAALONSOSAN
 
Optimización monotonía-curvatura
Optimización monotonía-curvaturaOptimización monotonía-curvatura
Optimización monotonía-curvaturaANAALONSOSAN
 
Distribución muestral proporciones
Distribución muestral proporcionesDistribución muestral proporciones
Distribución muestral proporcionesANAALONSOSAN
 
Distribución normal
Distribución normalDistribución normal
Distribución normalANAALONSOSAN
 
Trigo triangulos cualesquiera
Trigo triangulos cualesquieraTrigo triangulos cualesquiera
Trigo triangulos cualesquieraANAALONSOSAN
 
Analisis funciones
Analisis funcionesAnalisis funciones
Analisis funcionesANAALONSOSAN
 
Propiedades funciones
Propiedades funcionesPropiedades funciones
Propiedades funcionesANAALONSOSAN
 
Funciones lineales
Funciones linealesFunciones lineales
Funciones linealesANAALONSOSAN
 
Funciones cuadráticas
Funciones cuadráticasFunciones cuadráticas
Funciones cuadráticasANAALONSOSAN
 
Variaciones y permutaciones
Variaciones y permutacionesVariaciones y permutaciones
Variaciones y permutacionesANAALONSOSAN
 
Expresiones algebraícas
Expresiones algebraícasExpresiones algebraícas
Expresiones algebraícasANAALONSOSAN
 
Factorización de polinomios
Factorización de polinomiosFactorización de polinomios
Factorización de polinomiosANAALONSOSAN
 
Fracciones algebraícas
Fracciones algebraícasFracciones algebraícas
Fracciones algebraícasANAALONSOSAN
 
T3 fracciones algebraícas
T3 fracciones algebraícasT3 fracciones algebraícas
T3 fracciones algebraícasANAALONSOSAN
 
T3 ecuaciones racionales, irracionales
T3 ecuaciones racionales, irracionalesT3 ecuaciones racionales, irracionales
T3 ecuaciones racionales, irracionalesANAALONSOSAN
 

More from ANAALONSOSAN (20)

Distribución muestral medias diferencia medias
Distribución muestral medias diferencia mediasDistribución muestral medias diferencia medias
Distribución muestral medias diferencia medias
 
Optimización monotonía-curvatura
Optimización monotonía-curvaturaOptimización monotonía-curvatura
Optimización monotonía-curvatura
 
Distribución muestral proporciones
Distribución muestral proporcionesDistribución muestral proporciones
Distribución muestral proporciones
 
Distribución normal
Distribución normalDistribución normal
Distribución normal
 
Trigo triangulos cualesquiera
Trigo triangulos cualesquieraTrigo triangulos cualesquiera
Trigo triangulos cualesquiera
 
Ecuaciones rectas
Ecuaciones rectasEcuaciones rectas
Ecuaciones rectas
 
Analisis funciones
Analisis funcionesAnalisis funciones
Analisis funciones
 
Propiedades funciones
Propiedades funcionesPropiedades funciones
Propiedades funciones
 
Sistemas
SistemasSistemas
Sistemas
 
Funciones lineales
Funciones linealesFunciones lineales
Funciones lineales
 
Funciones cuadráticas
Funciones cuadráticasFunciones cuadráticas
Funciones cuadráticas
 
Combinaciones
CombinacionesCombinaciones
Combinaciones
 
Variaciones y permutaciones
Variaciones y permutacionesVariaciones y permutaciones
Variaciones y permutaciones
 
Probabilidad
ProbabilidadProbabilidad
Probabilidad
 
Expresiones algebraícas
Expresiones algebraícasExpresiones algebraícas
Expresiones algebraícas
 
Polinomios
PolinomiosPolinomios
Polinomios
 
Factorización de polinomios
Factorización de polinomiosFactorización de polinomios
Factorización de polinomios
 
Fracciones algebraícas
Fracciones algebraícasFracciones algebraícas
Fracciones algebraícas
 
T3 fracciones algebraícas
T3 fracciones algebraícasT3 fracciones algebraícas
T3 fracciones algebraícas
 
T3 ecuaciones racionales, irracionales
T3 ecuaciones racionales, irracionalesT3 ecuaciones racionales, irracionales
T3 ecuaciones racionales, irracionales
 

T10 probabilidad condicionada

  • 1. 1 Halla la probabilidad de obtener al menos un seis doble en n tiradas de dos dados. Solución: Sean: A1 el suceso “sacar un seis doble en la primera tirada” A2 el suceso “sacar un seis doble en la segunda tirada” ---------------------------------------------------------------- An el suceso “sacar un seis doble en la n-ésima tirada” Si A es el suceso obtener al menos un seis doble en n tiradas, su probabilidad es: _  __ __ __   __   __   __  pA   1  p A   1  p A1 A 2    A n   1  p A1   p A 2     p A n  por ser sucesos independie           ntes           n  __  pA   1  p A1  ya que todos los sucesos tienenla misma probabilid   ad   Teniendo en cuenta que en cada tirada hay 36 casos posibles y 35 favorables a no sacar un seis doble, se tiene: n  35  pA   1     36  2 Sean A y B dos sucesos de cierto espacio probabilistíco, tales que p(A) = 0,4; p(B) = 0,3 y p(AB) = 0,1. Halla razonadamente las siguientes probabilidades: _ _ _ p(A  B); p( A B); p(A/B) y p( A B) Solución: p(A B)  p(A)  p(B)  p(A B)  0,4  0,3  0,1  0,6 - _ _ ________ p(A B)  p( A B )  1  p(A B)  1  0,1  0,9 - p(A B) 0,1 1 p(A/B)    p(B) 0,3 3 - _ p(A B)  p(B)  p(A B)  0,3  0,1  0,2 - 3 Sean los sucesos A = “extraer un as de una baraja española” y B = “extraer un oro de una baraja española”. Halla p(A); p(B) y p(AB). ¿Son independientes los sucesos A y B? Solución:
  • 2. 4 1 p(A)   40 10 - 10 1 p(B)   40 4 - 1 p(A  B)  40 - 1 1 1 p(A)  p(B)     p(A B) 10 4 40 Como los sucesos A y B son independientes 4 Sean A, B y C, tres sucesos independientes tales que p(A) = 0,2; p(B) = 0,8 y p(C) =0,7. Halla las probabilidades de los sucesos siguientes: AB; AC; BC y ABC. Solución: Por ser los sucesos A, B y C independientes, se tiene: p(AB) = p(A)p(B) = 0,20,8 = 0,16 p(AC) = p(A)p(C) = 0,20,7 = 0,14 p(BC) = p(B)p(C) = 0,80,7 = 0,56 p(ABC) = p(A)p(B) )p(C) = 0,20,80,7 = 0,112 Por tanto, se tiene: p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB) = 0,2 + 0,8 - 0,16 = 0,84 p(AC) = p(A) + p(C) - p(AC) = 0,2 + 0,7 - 0,14 = 0,76 p(BC) = p(B) + p(C) - p(BC) = 0,8 + 0,7 - 0,56 = 0,94 p(ABC) = p(A) + p(B) + p(B) - p(AB) - p(AC) - p(BC) + p(ABC) = 0,952 5 Sean A y B dos sucesos de un experimento aleatorio. Halla p(A/B) y p(B/A) en los siguientes casos: a) Sabiendo que: 1 1 1 p(A)  ; p(B)  ; p(A  B)  2 3 4 b) Sabiendo que 3 5 3 p(A)  ; p(B)  ; p(A  B)  8 8 4 Solución: a) En el primer caso: 1 1 p(A  B) 4 3 p(A  B) 4 1 p(A/B)    ; p(B/A)    p(B) 1 4 p(A) 1 2 3 2 b) En el segundo caso:
  • 3. 3 5 3 1 p(A B)  p(A)  p(B)  p(A B)  p(A B)  p(A)  p(B)  p(A B)     8 8 4 4 Análogamente como se calculó en el primer caso, se tiene: 1 1 p(A  B) 4 2 p(A  B) 4 2 p(A/B)    ; p(B/A)    p(B) 5 5 p(A) 3 3 8 8 6 De una baraja española de 40 cartas se extraen dos al azar. Halla la probabilidad de que sean dos reyes. Solución: Cuantitativamente, la extracción de dos reyes de la baraja equivale a realizar dos extracciones sucesivas de un rey, sin reponer en la baraja el primer rey extraído. Sean los sucesos: A = “la primera carta extraída es un rey” y B = “la segunda carta extraída es un rey”. El suceso AB describe el suceso “las dos cartas son reyes”, cuya probabilidad viene dada por: 4 3 1 1 1 p(A B)  p(A)  p(B/A)      40 39 10 13 130 Con un diagrama de árbol como el de la figura, el proceso sería: 7 Dados dos sucesos independientes A y B, la probabilidad de que ocurran los dos a la vez es 1/6, y la de que no ocurra ninguno de los dos es 1/3. Halla las probabilidades de cada uno de ellos, razonando la respuesta. Solución: Sean x = p(A) e y = p(B), las probabilidades de cada uno de los dos sucesos dados. Con los datos del enunciado podemos plantear el siguiente sistema de ecuaciones:   pA  B  6 pA  B  6 1 1   pA  B  1 1  p(A)  p(B)     6  6   _ _   _______   p A  B   1   1 p A  B   pA  B  2 p(A)  p(B)  p(A)  p(B)  2      3       3    3   3 Substituyendo probabilidades, obtenemos el sistema de segundo grado siguiente:  1  1  1 1  x y  x y  6 x  ;y   6   3 2    1 2 x  y   x  y  5 x  1 1 ;y    6 3   6   2 3 Por tanto, salvo el orden de las soluciones, los sucesos han de tener probabilidades 1/2 y 1/3.
  • 4. 8 Estudia la posible dependencia de los sucesos A y B, en los casos a, b y c. Indicando cuando serán independientes: a) A y B son mutuamente excluyentes de probabilidades no nulas. b) A está incluido en B, siendo la probabilidad de A no nula. c) A es cualquier suceso y p(B) = 0. Solución: a) Como A y B son incompatibles, se tiene: AB = , por tanto p(AB) = 0 Por ser A y B de probabilidades no nulas, se tiene: p(A)p(B)  0 = p(AB) Por tanto A y B son sucesos dependientes. b) Si A  B entonces A = AB, por tanto p(A) = p(AB) Para que se verifique la igualdad p(A)p(B) = p(AB), debe ser p(B) = 1, así que: Si B es el suceso seguro, A y B son independientes; si B no es el suceso seguro A y B son dependientes. c) Si p(B) = 0, entonces B es el suceso imposible, es decir B = , por tanto: AB = A = , por tanto p(AB) = 0 = p(A)p(B), por ser p(B) = 0 En este caso A y B son sucesos independientes. 9 La probabilidad de que una bomba lanzada desde un avión haga blanco en el objetivo es 2/3. Halla la probabilidad de alcanzar el objetivo si se tiran tres bombas seguidas. Solución: Consideremos los siguientes sucesos: D = “hacer blanco en el objetivo” y su contrario “no alcanzar el objetivo” A = “hacer blanco en el objetivo con la primera bomba lanzada” y su contrario B = “hacer blanco en el objetivo con la segunda bomba lanzada” y su contrario C = “hacer blanco en el objetivo con la tercera bomba lanzada” y su contrario Supuesto que los sucesos A, B y C, así como sus contrarios, son independientes, se tiene: 3 _ _ _ _ _ _ _ _  _   _  _  2 8 D  A  B C  p D   p A  B C   p A   p B   p C                          3 27 Por tanto la probabilidad de alcanzar el objetivo con alguna de las bombas es: _ pD  1  p D   1  8 19      27 27 10 Halla la probabilidad de ganar uno o más juegos en una serie de m juegos independientes, si la probabilidad de ganar uno de ellos es p. Halla el valor de p, para que dicha probabilidad sea igual a: 1 1 2m Solución: Sean: A1 el suceso “ganar el primer juego” A2 el suceso “ganar el segundo juego” ----------------------------------------------------------------
  • 5. An el suceso “ganar el m-ésimo juego” Si A es el suceso ganar uno o más juegos de los m, su probabilidad es: _  __ __ __   __   __   __  pA   1  p A   1  p A1 A 2    A m   1  p A1   p A 2     p A m  por ser sucesos independie           ntes           m  __  pA   1  p A 1   1  1  p m     Calculamos p con las condiciones del enunciado, para ello, se tiene: 1  1  p  1   1  p  m 1 m 1 1 1  1 p  p 2m 2m 2 2 11 Sean A y B dos sucesos tales que p(A) = 0,5 y p(B) = 0,6. a) Prueba que si p(AB) = 0,8 entonces dichos sucesos son independientes. b) Para los mismos valores de p(A) y p(B) dados antes, ¿hay otros valores de p(AB) que hagan que A y B sean independientes? c) Demuestra que si A y B son independientes, entonces también lo son el contrario de A y el suceso B. Solución: a) p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB)  p(AB) = 0,5 + 0,6 - 0,8 = 0,3 p(AB) = 0,3 = 0,50,6 = p(A)p(B), por tanto A y B son independientes. b) Sea x = p(AB) un valor para el que A y B son sucesos independientes, por tanto: p(AB) = p(A) + p(B) - p(A)p(B)  x = 0,6 + 0,5 - 0,50,6 = 0,8 Por tanto no existe ningún otro valor para p(AB) tal que A y B sean sucesos independientes. c) Consideremos ahora dos sucesos A y B independientes, cuyas probabilidades, sean p(A) = p y p(B) = q. Por ser A y B independientes se tiene: p(A)p(B) = pq Se trata de probar que también el contrario de A y B son independientes. Para ello consideremos B descompuesto en la unión de dos sucesos incompatibles: _  _  _  _ B   A  B   A  B  pB  p A  B   pA  B  p A  B   q p q  (1  p) q  p A   pB                 De ahí se infiere la independencia de ambos sucesos. 12 Sean A y B dos sucesos independientes de una experiencia aleatoria. Prueba que también son independientes los siguientes pares de sucesos: a) Los sucesos contrarios de A y B. b) El suceso A y el contrario del suceso B. c) El suceso contrario de A y el suceso B. Solución: a) Consideremos los sucesos A y B. Sean p(A) = p; p(B) = q, sus respectivas probabilidades. Como A y B son independientes, se tiene: p(AB) = p(A)p(B) = pq
  • 6.  _ _  _______  p A  B   p A  B   1  pA  B  1  p(A)  p(B)  p(A B)           _ _  _  _ p A  B   1  p q p q  1  p q 1  p  1  p  1  q  p A   p B              que prueba la independencia de los contrarios de los sucesos de A y B. b) Para probar que el suceso A y el contrario del suceso B son independientes, basta con considerar que el suceso A, se puede expresar como unión de dos sucesos incompatibles cuya suma de probabilidades es la probabilidad de A, según:  _  _ A   A  B   A  B  pA   p A  B   pA  B          _  _ _ p  p A  B   p q  p A  B   p p q  p 1  q  pA   p B              que prueba la independencia de los dos sucesos: A y el contrario de B. La demostración es idéntica a la anterior salvo los nombres de los sucesos. 13 De una baraja española se extraen dos cartas a la vez. Halla las probabilidades de obtener: a) Un rey y un as. b) Un rey o un as. c) Dos reyes. Solución: Al ser la extracción de las dos cartas simultánea, el proceso es el mismo que si se realizaran dos extracciones sucesivas sin reponer la primera carta extraída. Sean los sucesos: R = “extraer un rey” y A = “extraer un as”, se tiene: pR1 A 2   A1 R2   pR1 A 2   pA1 R2   2  pR1 A 2   2  pR1   pA1/R1   a) pR1 A 2   A1 R 2   2  4 4 4   40 39 195 pR A   pR  pA   pR A   4 4 4 35    40 40 195 195 b) pR1 R 2   pR1   pR 2 /R1   4 3 1   40 39 130 c) 14 Los sucesos A y B de un experimento son independientes y tienen por probabilidades p(A) = p y p(B) = q. Halla la probabilidad de que al realizar el experimento sólo ocurra uno de los dos sucesos. Solución: _ _ A y B Si son los sucesos contrarios de los dos sucesos A y B, respectivamente, el suceso del cual piden su probabilidad es, como se indica en la figura adjunta:
  • 7. _ _  M   A B    A B          Por tanto:  _ _  pM  p A  B   p A  B          dado que ambos sucesos son incompatibles Como además, tal y como se observa en la figura, se verifica:  _ p A  B   pA   pA  B  pA   pA   p(B)  p p q     _  p A  B   pB  pA  B  pB  pA   p(B)  q p q     Se tiene finalmente que la probabilidad de ocurrir sólo uno de los dos sucesos es:  _ _  pM  p A  B   p A  B   p q 2  pq         15 Halla la probabilidad de ganar dos o tres juegos independientes, sabiendo que la probabilidad de ganar cualquiera de ellos es 0,01. Solución: Si designamos por Gk el suceso ganar el juego número k, y, por Pk el suceso perder el juego número k, es decir el contrario del suceso Gk. El suceso ganar dos o tres juegos se describe por el suceso: G = (G1 G2 P3) (G1 P2 G3) (P1 G2 G3) (G1 G2 G3) De modo que la probabilidad que nos piden que calculemos es: p(G) = p[(G1 G2 P3) (G1 P2 G3) (P1 G2 G3) (G1 G2 G3)]  p(G) = p(G1 G2 P3) + p(G1 P2 G3) + p(P1 G2 G3) + p(G1 G2 G3)  p(G) = 3 p(G1 G2 P3) + p(G1 G2 G3) = 3 p(G1)p(G2)p(P3) + p(G1)p(G2)p(G3)  2 3 p(G) = 3 0,01 0,99 + 0,01 = 0,000298 16 En una caja tenemos dos bolas blancas, una negra y siete rojas. Extrayendo dos bolas sucesivamente, ¿cuál es la probabilidad de extraer una bola negra seguida de una bola blanca? a) Reponiendo la bola en la caja. b) Sin reponerla. Solución: Sean los sucesos N = “extraer una primera bola de color negro” y B = “extraer una segunda bola de color
  • 8. blanco” El suceso NB describe el suceso extraer una bola negra, seguida de una bola blanca. a) Reponiendo la primera bola negra extraída, se tiene: 1 2 1 p(N B)  p(N)  p(B/N)    10 10 50 b) Si no reponemos la primera bola extraída, se tiene: 1 2 1 p(N B)  p(N)  p(B/N)    10 9 45 17 Un dado numerado del 1 al 6 está lastrado, de modo que la probabilidad de obtener un número es proporcional a dicho número. Se pide: a) Halla la probabilidad de que salga 3 si se sabe que salió un número impar. b) Calcula la probabilidad de que salga par si se sabe que salió mayor que 3. Solución: Sea E = {1, 2, 3, 4, 5, 6} el espacio muestral de la experiencia. Los sucesos elementales tienen como probabilidades p(k) = kx; siendo x0 y k = 1,2,...,6 a) Sean A = {3} y B = {1, 3, 5} los sucesos salir 3 y número impar respectivamente: p(A B) p(A) pA/B  3x 3 1     p(B) p(B) x 3 x  5 x 9 3 b) Sean C = {2, 4, 6} y D = {4, 5, 6} los sucesos salir par y un número mayor que 3, respectivamente: p(C D) p4,6 4 x 6 x pC/D  10 2     p(D) p4,5,6 4 x  5 x  6 x 15 3 18 Se dispone de una baraja española, calcula las probabilidades siguientes: a) Del suceso consistente en tomar las 10 cartas de oros de la baraja, extenderlas sobre el tapete de juego en una fila y que el rey y el caballo, estén juntos. b) Extraer dos cartas simultáneamente de la baraja y que éstas sean un rey y un caballo. Solución: a) Número de casos posibles, para ordenar en fila las 10 cartas de oros: P10 = 10! Número de casos favorables para que estén el caballo y el rey de oros juntos: 2P9 = 29! Por tanto la probabilidad pedida es: 2  9! 2 1 p(Caballoy Rey juntos)    10! 10 5 b) La extracción simultánea de dos cartas equivale a la extracción sucesiva de dos cartas, sin reemplazar la 1ª carta extraída a la baraja. De modo que si designamos por: RC el suceso la 1ª carta es un rey y la 2ª un caballo; y por CR el suceso la 1ª carta es un caballo y la 2ª un rey Se ha de calcular la probabilidad de la unión de ambos sucesos. Por tanto:
  • 9. pR C  C R  pR C  pC R  2  pR C  2  p(R)  p(C/R)  2  4 4 4   40 39 195 19 Una urna contiene 36 bolas numeradas del 1 al 36. Se extraen simultáneamente dos bolas y se vuelven a introducir en la urna; después se vuelven a extraer otras dos bolas simultáneamente. Halla la probabilidad del suceso consistente en que los números que se obtienen en la primera extracción sumen menos de 36, y que, además, el producto de los números obtenidos en la segunda extracción no sea 36. Solución: Sean los sucesos: A = “los números obtenidos en la primera extracción sumen menos de 36” B = “los números obtenidos en la segunda extracción tienen un producto distinto de 36”. Los sucesos A y B son, evidentemente, independientes, por tanto p(AB) = p(A)p(B) a) Cálculo de la probabilidad de A.  36  36  35   2  630   2! 1º Casos posibles de extraer dos bolas de la urna: 2º Casos favorables: La 1ª bola es el 1: Las parejas posibles varían del 1-2 a la 1-34, en total 33 La 1ª bola es el 2: Las parejas posibles varían del 2-3 a la 2-33, en total 31 La 1ª bola es el 3: Las parejas posibles varían del 3-4 a la 3-32, en total 29 ....................................................................................................................... La 1ª bola es el 16: Las parejas posibles varían del 16-17 a la 16-19, en total 3 La 1ª bola es el 17: La única pareja posible es la 17-18, por tanto hay sólo 1 caso 289 p(A)   0,4587 630 Total de casos favorables 1 + 3 + 5 + .... + 29 + 31 + 33 = 289, por tanto b) Cálculo de la probabilidad de B. 1º Casos posibles, los mismos que en el caso anterior, es decir: 630 2º Casos favorables hay 630 - 4 = 626. Puesto que sólo hay 4 casos desfavorables, las parejas: 1-36; 2-18; 3-12 y 4-9 626 313 p(B)    0,9937 630 315 Por tanto: Para el suceso intersección se tiene p(AB) = 0,45870,9937 = 0,4558 20 Un estudiante hace dos pruebas en un mismo día. La probabilidad de que pase la primera es 0,6, la probabilidad de que pase la segunda es 0,8, y la de que pase ambas es 0,5. Se pide: a) Probabilidad de que pase al menos una prueba. b) Probabilidad de que no pase ninguna prueba. c) ¿Son las pruebas sucesos independientes? d) Probabilidad de que pase la segunda prueba en caso de no haber superado la primera. Solución: Consideremos los sucesos: A = “pasar la 1ª prueba” y B = “pasar la 2ª prueba”.
  • 10. Del enunciado se desprende que: p(A) = 0,6; p(B) = 0,8 y p(AB) = 0,5. a) p(AB) = p(A) + p(B) - p(AB) = 0,6 + 0,8 - 0,5 = 0,9  _ _  _______  p A  B   p A  B   1  pA  B  1  0,9  0,1         b) c) Como 0,5 = p(AB) y p(A)p(B)=0,60,8=0,48; se tiene A y B dependientes ya que: p(AB)  p(A)p(B)  _ p B A    pB  pA  B 0,8  0,5  _ p B/ A       0,75      _ 1  pA  1  0,6 p A      d)