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Probabilidad

Explore las uniones e intersecciones de eventos, resuelva las restricciones de eventos independientes, modele ensayos repetidos o calcule probabilidades normales.

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RESULTADO DE EJEMPLOCalculado localmente
P(A o B)
0,58
P(A y B)
0,12
P(ni siquiera)
0,42
P (exactamente uno)
0,46
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Cómo funciona

Una distinción útil

Al menos uno evita duplicar resultados

Con tres intentos independientes de 10% de éxito cada uno, la probabilidad de al menos un éxito es 1 − 0,9³ = 27,1%. Sumar tres veces 10% cuenta algunos resultados con varios éxitos repetidamente.

Comprobación de las definiciones de dependencia y eventos

Para sucesos independientes con probabilidades de 0.4 y 0.3, la probabilidad de ambos es 0.4 × 0.3 = 0.12. La probabilidad de al menos uno es 0.4 + 0.3 − 0.12 = 0.58, porque los casos donde ocurren ambos no deben contarse dos veces. La independencia es un supuesto que no se demuestra introduciendo dos probabilidades. Si los sucesos dependen entre sí, use su intersección real o información condicional en lugar del atajo de independencia. Los campos de probabilidad usan decimales de 0 a 1.

Dos eventos: fórmula y supuestos

P(A o B) = P(A) + P(B) − P(A y B). Los eventos independientes tienen P(A y B) = P(A)P(B).

Para eventos dependientes, ingrese la intersección. Debe satisfacer los límites de probabilidad.

Intervalo normal: fórmula y supuestos

P(a ≤ X ≤ b) = Φ((b−μ)/σ) − Φ((a−μ)/σ).

Este modelo asume una distribución normal continua. Los resultados también muestran intervalos de cobertura central, que no son intervalos de confianza para una media estimada.

Probabilidad normal para el límite: fórmula y supuestos

Límite=media+desviación estándar×probabilidad normal inversa.

Seleccione la cola cuya probabilidad se da.

Resuelve probabilidades de eventos independientes: fórmula y supuestos

Para eventos independientes p=P(A), q=P(B): intersección=pq, unión=p+q−pq, exactamente uno=p+q−2pq, ni=(1−p)(1−q).

Introduzca dos restricciones diferentes. Las restricciones agregadas pueden tener dos soluciones etiquetadas; las restricciones redundantes pueden dejar infinitas posibilidades. Se requiere independencia.

Ensayos independientes repetidos: fórmula y supuestos

Todos los éxitos=p^n; ningún éxito=(1−p)^n; al menos uno=1−(1−p)^n. Se multiplican los grupos conjuntos independientes.

Cada ensayo y los dos grupos son independientes, con una probabilidad fija dentro de cada grupo. No se utilizan ensayos simulados.

Ejemplo práctico

Uso de la Dos eventos ejemplo:

Datos
P(A)
0.4
P(B)
0.3
Relación
Independiente
Método

P(A o B) = P(A) + P(B) − P(A y B). Los eventos independientes tienen P(A y B) = P(A)P(B).

Resultado

Resultado del ejemplo

P(A o B): 0,58

P(A y B): 0,12

P(ni siquiera): 0,42

P (exactamente uno): 0,46

Estas son aportaciones ilustrativas. Cambiar los valores para explorar un escenario diferente.

Referencias de las fórmulas

Las referencias explican los métodos subyacentes; no implican aprobación o revisión profesional individual de Finflo.

Cuestiones comunes

¿Cuándo puedo multiplicar dos probabilidades de eventos?

La multiplicación da la intersección directamente cuando los eventos son independientes. Los eventos dependientes requieren información conjunta o condicional apropiada.

¿Por qué el solucionador de eventos independientes puede devolver dos soluciones?

Algunas restricciones agregadas se ajustan a dos pares de eventos etiquetados. Las restricciones redundantes también pueden dejar infinitas posibilidades en lugar de un par único.

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