Lo que estamos buscando en este caso es la probabilidad de que alguna de ellas recupere su chaqueta.
En términos matemáticos, lo que estamos buscando es una unión de sucesos, donde cada uno de ellos es
Ai <- la chica i recupera su chaqueta.
Podríamos pensar que es el complementario de Ninguna recupera su chaqueta... y si somos capaces de calcular la probabilidad de que ninguna recupere su chaqueta, pues perfecto!
Pero a mi me gusta más pensarlo en términos de la ley de inclusión exclusión
Esta ley ya la usamos hace tiempo para prepararnos un café...
En su versión más básica nos dice que la probabilidad de la unión de dos sucesos es la suma de la probabilidad de cada uno de ellos menos la de la intersección.
Y si la generalizamos para cuatro sucesos como los que nos ocupan tenemos que la probabilidad de la unión es =
Ahora, como son las probabilidades de las intersecciones. Podemos pensar que son un producto de probabilidades pero teniendo en cuenta que cuando una elija chaqueta, la otra ya habrá elegido.
Así, si pensamos que llegan en orden, la primera tendrá 1/4, la segunda 1/3...
Ojo, pensadlo, esto es así porque supongo que la anterior a cogido la suya, así que la chaqueta de la chica que llega a la percha sigue estando disponible.
Ahora solo nos queda hacer las multiplicaciones y pensar que en cada grupo de intersecciones hay más de una.
Por ejemplo, para las intersecciones de dos elementos tenemos chica 1 y chica 2, 1 y 3, 1 y 4, 2 y 3, 2 y 4 y, finalmente 3 y 4... en total 6 combinaciones
Con todo esto el resultado es que, la probabilidad de que al menos una coja su chaqueta es 0,625
Podemos extender el ejercicio a cualquier numero de coincidencias, incluso trabajar con la probabilidad de que en una baraja de cartas numeradas del 1 a X (siendo X el número de cartas), haya al menos una que en la que su número coincida con su posición después de barajarlas
Puede que se os haya ocurrido otra forma de calcularlo y me encantará leerla!!
Gracias por llegar hasta aquí y tened un día estupendo! 🥰
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¡Buenos dias seres inciertos! Pues ya estamos a miércoles...
Hoy me preguntaba si tenéis una guía de actuación en vuestras vidas.
"Si una persona te sonríe, tu le sonríes de vuelta"
Sería un poco raro ¿no? ¿Pero cuántas veces le habéis pedido eso a la estadística? #StatsPill
Es cierto que hay muchos procedimientos que se prestan a establecer unos pasos concretos, pero, muchas veces, cuando esos pasos están escritos, nos previenen de pensar en la naturaleza de lo que estamos analizando y nos pueden llevar a error.
Esto es algo que pasa mucho en la industria donde los estudios se guían por unos documentos oficiales (a veces publicados en el BOE) en los que se especifica cómo hacer el análisis y estableciendo, incluso, los tamaños de muestra u otras cuestiones técnicas. Peroooo...
¡Buenos días seres diversos! A ver qué nos deparará el sábado
Una pregunta, ¿tenéis peques? ¿niños o niñas?
🤰¿Sabíais que anualmente nace un porcentaje ligeramente mayor de niños que de niñas? Se estima que, aproximadamente, nacen 107 niños por cada 100 niñas #StatsPill
El primero que estudió esto de forma metodológica fue John Arbuthnot, un médico y polímata inglés nacido en el siglo XVII que se dedicó a revisar los registros bautismales londinenses de 82 años consecutivos para ver cuántos niños y niñas nacían
Arbuthnot comprobó que, sistemáticamente, cada año, nacían más niños que niñas.
Comparó esta situación con la de la probabilidad de lanzar una moneda y que saliese cara 82 veces seguidas
Si tengo un modelo que aplica perfecto en un momento determinado, nadie te dice que no vaya a cambiar en dos días porque cambien las circunstancias
Véase el modelo exponencial del inicio de la pandemia que, por suerte, no fue.
Y con modelos más sencillos pasa igual. Una vez, en la televisión inglesa llegaron a afirmar que por culpa de las series como Juego de Tronos, en un par de años nadie tendría sexo... ¿Cómo te quedas?
Es lo que tiene coger datos sacados de contexto y aplicar una regresión a pelo
¿Sabéis que esta tarde vuelven las charlas Professional de @Girls4STEMVLC?
Si no lo sabíais ya estáis corriendo a apuntaros que tenemos charlas interesantísimas y nos amadrina Ana Lluch, referente en la lucha contra el cancer de mama 💜💜💜
¡Buenos días seres inciertos! está pasando la semana volando, ¿no os parece?
y si pensamos en volar y en los pájaros, ¿sabéis que para estudiar las poblaciones de una especie, al igual que la de los peces u otros animales, también se usa la estadística? #StatsPill
En concreto se utilizan lo que se conoce como modelos de distribución de especies o modelos de nicho ecológico.
No se trata tanto de una técnica, por que existen muchas, como de utilizarlas con un objetivo común:
Entender y predecir la localización de una determinada especie.
Son modelos de tipo espacial, que se basan en el principio de que localizaciones cercanas tendrán condiciones similares.
Muchas veces se usan modelos no paramétricos o semiparamétricos, ¿os acordáis de la vaca esférica?
¡Buenos días seres inciertos! ¿Estáis con el café? ¿o sois más de té? ¿con leche?
Hoy me apetecía recordaros brevemente el famoso caso de la Dama que probaba el te (The lady tasting tea). La semilla del diseño de experimentos #StatsPill
Lo hemos contado otras veces así que seré breve por que, lo que me interesa es la advertencia final. 😜
Una amiga de Sir Ronald Fisher (ese señor polémico del que usted me habla) decía que era capaz de distinguir si se había servido antes el te o la leche.