Autor Tema: Duda probabilidad juego

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21 Enero, 2024, 10:09 am
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Farifutbol

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Tengo una duda sobre un juego probabilistico.
Imaginaros que tengo un juego de lanzar una moneda, se lanza hasta que sale cara, calcular el número medio de lanzamientos y su varianza.
Es cierto que si lo planteo como una variable aleatoria x, la probabilidad de acabar en el lanzamiento x es sin duda \( \left(\displaystyle\frac{1}{2}\right)^{x-1} \cdot \displaystyle\frac{1}{2} \) .
Para calcular el valor esperado se puede usar, sin duda la suma de la serie correspondiente, pero en este tipo de ejercicios, para evitar sumar series, lo puedo ver como una distribución binomial, donde el éxito es acabar y el fracaso es seguir tirando, por lo tanto una binomial \( B\left(n,\displaystyle\frac{1}{2}\right) \). Así claro el valor medio es directo, como solo vamos a acabar 1 vez, \( 1=E \cdot \frac{1}{2} \) por lo que la media de lanzamientos será directamente 2 sin tener que usar series derivadas. Esto me ha servido siempre con todas las variables aleatorias de este tipo.
Pero con la varianza no funciona, porque si sigo con el razonamiento la varianza sería \( n\cdot p \cdot q =\displaystyle\frac{1}{2} \) cuando sumando la serie correspondiente da 2.
Por lo tanto no se cumple esto con la varianza, ¿por qué no se cumple?

21 Enero, 2024, 10:22 am
Respuesta #1

Luis Fuentes

  • el_manco
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Hola

Tengo una duda sobre un juego probabilistico.
Imaginaros que tengo un juego de lanzar una moneda, se lanza hasta que sale cara, calcular el número medio de lanzamientos y su varianza.
Es cierto que si lo planteo como una variable aleatoria x, la probabilidad de acabar en el lanzamiento x es sin duda \( \left(\displaystyle\frac{1}{2}\right)^{x-1} \cdot \displaystyle\frac{1}{2} \) .
Para calcular el valor esperado se puede usar, sin duda la suma de la serie correspondiente, pero en este tipo de ejercicios, para evitar sumar series, lo puedo ver como una distribución binomial, donde el éxito es acabar y el fracaso es seguir tirando, por lo tanto una binomial \( B\left(n,\displaystyle\frac{1}{2}\right) \). Así claro el valor medio es directo, como solo vamos a acabar 1 vez, \( 1=E \cdot \frac{1}{2} \) por lo que la media de lanzamientos será directamente 2 sin tener que usar series derivadas. Esto me ha servido siempre con todas las variables aleatorias de este tipo.
Pero con la varianza no funciona, porque si sigo con el razonamiento la varianza sería \( n\cdot p \cdot q =\displaystyle\frac{1}{2} \) cuando sumando la serie correspondiente da 2.
Por lo tanto no se cumple esto con la varianza, ¿por qué no se cumple?

 Para mi la pregunta no está en porqué te da mal la varianza, si np porqué te da bien la media, porque francamente no entiendo tu razonamiento.

 En una distribución binomial quedan fijados el número \( n \) de experimentos; no veo cuánto vale \( n \) en tu caso, ni como lo utilizas para calcular la media de que te piden que involucra un número arbitrario de intentos.

Saludos.

P.D. El problema concreto que enuncias encaja en una distribución geométrica.

21 Enero, 2024, 12:25 pm
Respuesta #2

Farifutbol

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Sí que encaja, ya que en una Binomial uno puede calcular el número medio de lanzamientos necesarios para que algo pase 1 vez.
Por ejemplo al lanzar 1 dado la probabilidad de sacar un 5 es 1/6.
Puedo calcular el número medio de veces que necesito lanzar un dado hasta que salga un 5, y usando la binomial es claramente 6.
Pero puedo preguntarme cuántas veces de media tengo que lanzar para que me salga 2 veces y será 12.
No debe funcionar para la varianza por no ser lineal.

21 Enero, 2024, 12:50 pm
Respuesta #3

Luis Fuentes

  • el_manco
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Hola

Sí que encaja, ya que en una Binomial uno puede calcular el número medio de lanzamientos necesarios para que algo pase 1 vez.
Por ejemplo al lanzar 1 dado la probabilidad de sacar un 5 es 1/6.
Puedo calcular el número medio de veces que necesito lanzar un dado hasta que salga un 5, y usando la binomial es claramente 6.

Que funcione, en cuanto que numéricamente coincida no lo dudo. Pero sigo sin entender cuál es el razonamiento que lo sustenta; ¿exactamente cómo lo formalizas?

La forma de probar lo que dices es demostrar que una distribución geométrica de probabilidad de éxito \( p \) tiene por media \( 1/p \) que coincide con el valor que obtienes como tu dices.

Pero sigo sin verle un fundamento concreto.

Saludos.