Autor Tema: Problema de probabilidad condicionada

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07 Mayo, 2012, 11:02 pm
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Gaussa

  • $$\Large \color{#5b61b3}\pi\,\pi\,\pi\,\pi\,\pi$$
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Hola.

Hay 1000 dados en una bolsa, y sabemos que dos de ellos están trucados, uno tiene en todas las caras el 1, y el otro, el 5. Cogemos al azar un dado de la bolsa, lo tiramos n veces y sumamos los puntos.

a) Calcula la probabilidad de conseguir un total de \( n \) puntos.
b) Calcula la probabilidad de que el dado que hemos cogido sea uno de los trucados, saiendo que la puntuación obtenida ha sido \( n \).

Llamo \( B_1 \)="Extraemos el dado trucado que tiene un 1 en todas las caras"

\( B_2 \)="Extraemos el dado trucado que tiene un 1 en todas las caras"

\( B_3 \)="Extraemos un dado no trucado"

a) A="Se obtienen \( n \) puntos en total" (es decir, se saca un 1, sea trucado o no trucado)

\( P(A/B_1)=1 \), \( P(A/B_2)=0 \), \( P(A/B_3)=\left(\displaystyle\frac{1}{6}\right)^n \)

\( P(B_1)=P(B_2)\displaystyle\frac{1}{1000} \), \( P(B_3)=\displaystyle\frac{998}{1000} \)

Por el teorema de la probabilidad total,

\( P(A)=1\cdot{\displaystyle\frac{1}{1000}}+\displaystyle\frac{998}{1000}\cdot{\left(\displaystyle\frac{1}{6}\right)}=0.1673333 \)

b) Llamo T="Ha salido un dado trucado", y C="La puntuación total ha sido de \( n \)" (es decir, ha salido un 1 siempre)

Por el teorema de Bayes

\( P(T/C)=\displaystyle\frac{P(C/T)\cdot{P(T)}}{P(C)}=\displaystyle\frac{1/2\cdot{2/1000}}{0.1673333}=5.9\cdot{10^{-3}} \)

¿Es así?

Saludos y muchas gracias

08 Mayo, 2012, 12:43 am
Respuesta #1

pierrot

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Hola Gaussa

Está bien planteado, más allá de algunas pequeñas erratas que señalo en rojo:

Llamo \( B_1 \)="Extraemos el dado trucado que tiene un 1 en todas las caras"

\( B_2 \)="Extraemos el dado trucado que tiene un 5 en todas las caras"

\( B_3 \)="Extraemos un dado no trucado"

a) A="Se obtienen \( n \) puntos en total" (es decir, se saca un 1 en cada tirada, sea trucado o no trucado)

\( P(A/B_1)=1 \), \( P(A/B_2)=0 \), \( P(A/B_3)=\left(\displaystyle\frac{1}{6}\right)^n \)

\( P(B_1)=P(B_2){\red =}\displaystyle\frac{1}{1000} \), \( P(B_3)=\displaystyle\frac{998}{1000} \)

Hasta ahí todo bien. Pero en esta parte creo que hay un error de distracción:

Por el teorema de la probabilidad total,

\( P(A)=1\cdot{\displaystyle\frac{1}{1000}}+\displaystyle\frac{998}{1000}\cdot{\left(\displaystyle\frac{1}{6}\right)}=0.1673333 \)

Tienes que:

\( {\begin{align*}P(A)=P(A\cap \Omega)=P(A\cap (B_1\cup B_2\cup B_3))&=P(A\cap B_1)+P(A\cap B_2)+P(A\cap B_3) \\ &=P(A|B_1)P(B_1)+P(A|B_2)P(B_2)+P(A|B_3)P(B_3) \\ &=\displaystyle 1\cdot \frac{1}{1000}+0\cdot \frac{1}{1000}+\Big(\frac{1}{6}\Big)^n\cdot \frac{998}{1000}\end{align}} \)

Tú misma habías llegado a la conclusión de que \( \displaystyle P(A|B_3)=\Big(\frac{1}{6}\Big)^n \) así que casi seguro fue un error al copiar. Además fijate que la probabilidad tiene que depender de \( n \), o sea, de cuántas veces tiramos el dado.

b) Llamo T="Ha salido un dado trucado", y C="La puntuación total ha sido de \( n \)" (es decir, ha salido un 1 siempre)

Por el teorema de Bayes

\( P(T/C)=\displaystyle\frac{P(C/T)\cdot{P(T)}}{P(C)}=\displaystyle\frac{1/2\cdot{2/1000}}{0.1673333}=5.9\cdot{10^{-3}} \)

¿Es así?

Si, está bien. Pero debes corregir lo del apartado anterior.

Saludos
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08 Mayo, 2012, 12:47 am
Respuesta #2

Gaussa

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Hola PabloN, muchas gracias.

¿Entonces quedan los dos apartados en función de \( n \)?

Eso era por lo que pensaba que estaba haciendo mal el problema, ya que no da un resultado "bonito" con esa \( n \) por ahí.

Saludos.

08 Mayo, 2012, 12:53 am
Respuesta #3

pierrot

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Hola PabloN, muchas gracias.

De nada.

¿Entonces quedan los dos apartados en función de \( n \)?

Así es.

Saludos
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