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Eventos dependientes: probabilidad condicionada con dados

📄 teoria matematica 🎓 otro · 3° TELESECUNDARIA México 🇲🇽 MX 🗣 Español
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Página 84 de Colección Nanahuatzin. Saberes y pensamiento científico.   Libro de Educación Telesecundaria Grado 3°  Ciclo Escolar 2025 - 2026
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  1. P(A|E) = 1/3. 2) P(B|F) = 1/4. 3) P(A|E)=1/3 ≠ P(A)=1/6, por tanto A y E son eventos dependientes.
📚 theory matematica ⭐⭐ Dificultad 2/5 ⏱ 5 min lectura

Solución — Página 84

Colección Nanahuatzin. Saberes y pensamiento científico. Libro de Educación Telesecundaria Grado 3° Ciclo Escolar 2025 - 2026

1
Ejercicio 1

(Ejemplo 1 de la página)

Calcular la probabilidad de obtener un 4 al lanzar un dado, sabiendo que salió un número par: P(A \mid E), con A = "sale 4" y E = "sale par".

  1. Espacio muestral del experimento "lanzar un dado": \Omega = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\}.
  2. Evento A: "el resultado sea 4". Espacio muestral del evento: \Omega_{A} = \{4\}.
  3. Evento E: "el resultado sea un número par". Espacio muestral del evento: \Omega_{E} = \{2, 4, 6\}.
  4. Cardinalidad de A: número de elementos de \Omega_{A}, es decir, |A| = 1.
  5. Cardinalidad de E: número de elementos de \Omega_{E}, es decir, |E| = 3.
  6. Fórmula de probabilidad condicionada simplificada: P(A \mid E) = \dfrac{\text{Cardinalidad de } A}{\text{Cardinalidad de } E}.
  7. Sustitución: P(A \mid E) = \dfrac{1}{3}.

Respuesta

P(A \mid E) = \dfrac{1}{3} \approx 0{,}33.

2
Ejercicio 2

(Ejemplo 2 de la página)

Calcular la probabilidad de obtener un 6 al lanzar un dado, sabiendo que salió un número mayor que 2.

  1. Espacio muestral: \Omega = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\}.
  2. Evento condicionante F: "el resultado sea mayor que 2". Se definen los resultados posibles: \Omega_{F} = \{3, 4, 5, 6\}.
  3. Cardinalidad de F: |F| = 4 (cuatro elementos).
  4. Evento "sale 6", llamémoslo B: \Omega_{B} = \{6\}, con cardinalidad |B| = 1.
  5. Aplicamos la fórmula de probabilidad condicionada: P(B \mid F) = \dfrac{\text{Cardinalidad de } B}{\text{Cardinalidad de } F}.
  6. Sustitución: P(B \mid F) = \dfrac{1}{4}.

Respuesta

P(B \mid F) = \dfrac{1}{4} = 0{,}25.

3
Ejercicio 3

(complemento de la página)

Comparar la probabilidad condicionada P(A \mid E) = \dfrac{1}{3} con la probabilidad incondicional de sacar 4, P(A) = \dfrac{1}{6}, y explicar por qué los eventos son dependientes.

  1. Probabilidad incondicional de sacar 4: P(A) = \dfrac{|A|}{|\Omega|} = \dfrac{1}{6}.
  2. Probabilidad condicionada dada la pista "número par": P(A \mid E) = \dfrac{1}{3}.
  3. Como P(A \mid E) \neq P(A) (pues \dfrac{1}{3} \neq \dfrac{1}{6}), saber que salió un par modifica la probabilidad de sacar 4.
  4. Por tanto, A y E son eventos dependientes: la ocurrencia de E influye en la probabilidad de A.
Respuesta

P(A \mid E) = \dfrac{1}{3} > P(A) = \dfrac{1}{6}, lo que confirma que los eventos son dependientes.

Contenido de la página

Eventos dependientes

Dos eventos son dependientes cuando la ocurrencia de uno influye en el resultado del otro. En este sentido, es importante reconocer las características de los eventos dependientes, con la finalidad de estimar de forma correcta la probabilidad de ocurrencia de algunos resultados del espacio muestral de un fenómeno aleatorio, ya que cuando el azar está presente no hay certeza de qué va a ocurrir y sólo se puede tener una idea aproximada.

La probabilidad permite estimar la ocurrencia de un evento para tener una idea de qué resultado es más o menos probable.

Ejemplo 1

Se lanzó un dado ordinario, se quiere saber la probabilidad de obtener un cuatro en su cara superior, una pista es que salió un número par.

Lo primero que se debe tener en cuenta es el espacio muestral del fenómeno aleatorio, el cual se denota con el símbolo \Omega:

\Omega = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\}

Se definen los eventos A y E como "lanzar un dado y que el resultado sea 4" y "lanzar un dado y que el resultado sea un número par", respectivamente:

\Omega_{A} = \{4\} \qquad \Omega_{E} = \{2, 4, 6\}

La cardinalidad es el número de elementos de un conjunto. La cardinalidad del espacio muestral del evento E tiene tres resultados posibles, mientras que la cardinalidad del evento A es de sólo un resultado. Por lo tanto, la probabilidad de que en el dado haya caído 4 y se condiciona al hecho de que se obtuvo un número par, representado por P(A \mid E), se estima de la siguiente manera simplificada:

P(A \mid E) = \frac{\text{Cardinalidad de } A}{\text{Cardinalidad de } E} = \frac{1}{3}

Ejemplo 2

Al lanzar un dado, se desea estimar la probabilidad de obtener un 6, si se sabe que salió un número mayor que 2.

Se define con F al evento "lanzar un dado y que el resultado sea mayor que 2", el cual tiene como espacio muestral el conjunto de todos aquellos números mayores que 2, es decir, \{3, 4, 5, 6\}:

\Omega_{F} = \{3, 4, 5, 6\}

Ejemplos resueltos

Ejemplo 1: Se lanzó un dado, ¿cuál es la probabilidad de obtener un 4 si se sabe que salió un número par?

\Omega=\{1,2,3,4,5,6\}, \Omega_A=\{4\}, \Omega_E=\{2,4,6\}. Cardinalidad de A = 1, cardinalidad de E = 3. Entonces P(A \mid E) = \frac{1}{3}.

Ejemplo 2: Al lanzar un dado, estimar la probabilidad de obtener un 6, si se sabe que salió un número mayor que 2.

Evento F: números mayores que 2, \Omega_F=\{3,4,5,6\}, cardinalidad 4. Evento "sale 6": cardinalidad 1. Entonces P(6 \mid F) = \frac{1}{4}.

Tabla

Evento Descripción Espacio muestral Cardinalidad
Ω Lanzar un dado {1, 2, 3, 4, 5, 6} 6
A Sale 4 {4} 1
E Sale número par {2, 4, 6} 3
F Sale número mayor que 2 {3, 4, 5, 6} 4

Diagrama

flowchart LR
  O[Ω = {1,2,3,4,5,6}] --> A[A: sale 4 = {4}]
  O --> E[E: sale par = {2,4,6}]
  O --> F[F: mayor que 2 = {3,4,5,6}]
  A --> PA[P(A|E) = 1/3]
  F --> PF[P(6|F) = 1/4]

Fórmulas y ecuaciones

P(A \mid E) = \frac{\text{Cardinalidad de } A}{\text{Cardinalidad de } E}

\Omega = {1,2,3,4,5,6}

\Omega_A = {4}

\Omega_E = {2,4,6}

\Omega_F = {3,4,5,6}

P(A \mid E) = \frac{\text{Cardinalidad de } A}{\text{Cardinalidad de } E}

P(A \mid E) = \frac{1}{3}

P(B \mid F) = \frac{1}{4}

Glosario (5)

Evento dependiente
Dos eventos son dependientes cuando la ocurrencia de uno influye en la probabilidad del otro.
Probabilidad condicionada
Probabilidad de que ocurra un evento A sabiendo que ya ocurrió otro evento E; se denota P(A|E).
Espacio muestral
Conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio; se denota con Ω.
Cardinalidad
Número de elementos que contiene un conjunto.
Evento condicionante
Evento conocido que modifica (condiciona) la probabilidad del evento que se estudia.

Preguntas para practicar

¿Qué son los eventos dependientes y por qué es importante reconocerlos?

Son eventos en los que la ocurrencia de uno influye en la probabilidad del otro. Es importante reconocerlos para estimar correctamente la probabilidad de resultados cuando el azar está presente, ya que sólo se puede tener una idea aproximada de lo que ocurrirá.

¿Qué es la cardinalidad y cómo se usa en la fórmula de probabilidad condicionada?

La cardinalidad es el número de elementos de un conjunto. En la probabilidad condicionada P(A|E) se divide la cardinalidad del evento A entre la cardinalidad del evento condicionante E, obteniendo así la probabilidad estimada.

Temas y conceptos clave

Eventos dependientesProbabilidad condicionadaEspacio muestralCardinalidadEvento dependienteProbabilidad condicionada P(A|E)Espacio muestral ΩCardinalidad de un conjuntoEvento condicionante
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Preguntas que la gente también hace

¿Qué es un evento dependiente en probabilidad?
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¿Cómo se calcula la probabilidad condicionada P(A|E)?
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¿Qué es el espacio muestral y la cardinalidad de un evento?
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📌 Antes de leer esto
  • • Conjuntos y cardinalidad
  • • Espacio muestral de un experimento aleatorio
  • • Nociones básicas de probabilidad
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Probabilidad de la unión de eventos y reglas de adición
📝 Transcripción de la página (texto seleccionable) 2252 caracteres

Eventos dependientes

Dos eventos son dependientes cuando la ocurrencia de uno infuye en el resultado del otro. En este sentido, es importante reconocer las características de los eventos dependientes, con la fi nalidad de estimar de forma correcta la probabilidad de ocurrencia de algunos resultados del espacio muestral de un fenómeno aleatorio, ya que cuando el azar está presente no hay certeza de qué va a ocurrir y sólo se puede tener una idea aproximada.

La probabilidad permite estimar la ocurrencia de un evento para tener una idea de qué resultado es más o menos probable.

Ejemplo 1

Se lanzó un dado ordinario, se quiere saber la probabilidad de obtener un cuatro en su cara superior, una pista es que salió un número par.

Lo primero que se debe tener en cuenta es el espacio muestral del fenómeno aleatorio, el cual se denota con el símbolo Ω. A continuación, se presentan de forma extensiva todos y cada uno de los posibles resultados del experimento "lanzar un dado".

\Omega=\{1,2,3,4,5,6\}

Ahora, si se definen los eventos A y E como "lanzar un dado y que el resultado sea 4y "lanzar un dado y que el resultado sea un número \mathrm{par} , respectivamente, tienen como espacios muestrales los siguientes conjuntos:

\Omega_{A}=\{\hat{4}\}\quad\Omega_{F}=\{2,4,6\}

La cardinalidad es el número de elementos de un conjunto. Por lo tanto, la cardinalidad del espacio muestral del evento E tiene tres resultados posibles, mientras que la cardinalidad del espacio muestral del evento A es de sólo un resultado. Por lo tanto,la probabilidad de que en el dado haya caido 4 y se condiciona al hecho de que se obtuvo un número par, representado por P(A\mid\dot{E}) 1, se estima de la siguiente manera simplifi cada:

P(A\mid E)=\frac{\mathrm{Cardinalidad\ de}A}{\mathrm{Cardinalidad\ de}E}

Ejemplo 2

Al lanzar un dado, se desea estimar la probabilidad de obtener un 6,si se sabe que salió un número mayor que 2.

En este caso, se define con F al evento "lanzar un dado y que el resultado sea mayor que 2'' , el cual tiene como espacio muestral al conjunto de todos aquellos números mayores que 2, ,es decir, {3,4,5, 6}. Enseguida, se representa de forma extensiva:

\Omega_{F}=\{3,4,5,6\}

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