1. PROBABILIDAD SUBJETIVA
Mide la confianza que tiene el investigador de que ocurra una proposición determinada.
2. PROBABILIDAD OBJETIVA
2.1 Clásica o "a priori"
En la cual las probabilidades se calculan con un razonamiento abstracto.
2.2 Relativa o "a posteriori"
3. EVENTOS O SUCESOS
-Espacio muestral: se refiere al conjunto de todos los resultados posibles de un experimento.
-Suceso: referido al subconjunto de dichos resultados.
-Evento complementario de un suceso A: son todos aquellos elementos que no están en A, los cuales se denominan Ac.
-Evento de unión (AUB): el formado por todos aquellos elementos que están en A o B.
-Evento de intersección: formado por todos los elementos que están en A y B.
3.1 Propiedades de las probabilidades:
4. TEOREMA DE BAYES
Se utiliza para expresar la probabilidad de A dado B con la probabilidad de B dado A, y para ello utilizaremos la siguiente formula:
5. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD EN VARIABLES DISCRETAS:
5.1 Binomial: es un modelo matemático de distribución teórica de variables discretas. Sucede cuando existen situaciones en las que solo existen 2 posibilidades, donde el resultado obtenido en cada prueba es independiente de los obtenidos anteriormente.
5.2 Poisson: utilizada para obtener la probabilidad de ocurrencia de sucesos raros cuyo resultado lo representa una variable discreta. Es muy útil cuando la muestra o segmento "n" es grande y la probabilidad de éxitos "p" es pequeña.
*Eventos excluyentes: son aquellos eventos en los que una alternativa anula la probabilidad de que salga cualquier otra alternativa. Ej: cuando lanzamos una moneda al aire, la probabilidad de que salga cara anula a que salga cruz.
*Eventos no excluyentes: son aquellos en los que pueden suceder 2 eventos en un mismo acto.
