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Introducción a la probabilidad

Preview gratis Sección 1 · Probabilidad y distribuciones

En este video

  • Defines experimento aleatorio, espacio muestral (finito como los 4 días de tips, continuo como la propina) y evento con un dado y las 244 cuentas de tips
  • Ves que suponer resultados igual de probables falla: el sábado reúne 87 de 244 cuentas (0.36) y el viernes solo 19 (0.08)
  • Simulas 10 mil tiradas con default_rng, cumsum y arange, y ves la frecuencia de pares pasar de 0.3 con 10 tiradas a 0.5014 con 10 mil (ley de los grandes números)
  • Comparas la interpretación frecuentista con la subjetiva o bayesiana, con 93 de 244 cuentas de fumadores (0.381) como ejemplo
  • Cierras con tres trampas: pocas repeticiones, equiprobabilidad sin comprobar y multiplicar como si fueran independientes (caso Sally Clark)
frecuencia.py 
import numpy as np

rng = np.random.default_rng(42)
tiradas = rng.integers(1, 7, size=10_000)
par = tiradas % 2 == 0
frec = par.cumsum() / np.arange(1, 10_001)
for n in [10, 100, 1_000, 10_000]:
    print(n, frec[n - 1].round(4))

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