Probabilidad Clásica: Definición y Ejemplos

Actualizado por ultima vez el 13 de agosto de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es la probabilidad clásica?

La probabilidad clásica es una forma simple de probabilidad que tiene las mismas probabilidades de que algo suceda. Por ejemplo:

  • Lanzar un dado justo. Es igualmente probable que obtenga un 1, 2, 3, 4, 5 o 6.
  • Selección de bolas de bingo . Cada bola numerada tiene la misma probabilidad de ser elegida.
  • Adivinando en una prueba. Si acertó en una prueba de opción múltiple con cuatro respuestas posibles ABC y D, cada opción tiene las mismas probabilidades de ser elegida (suponiendo que elige al azar y no sigue un patrón).
  • .

Fórmula de probabilidad clásica.

La probabilidad de que ocurra un evento simple es el número de veces que puede ocurrir el evento, dividido por el número de eventos posibles.

La forma «matemática» de escribir la fórmula es P(A) = f / N.

P(A) significa «probabilidad del evento A» (el evento A es cualquier evento que esté buscando, como ganar la lotería).
“f” es la frecuencia, o el número de veces posibles que podría ocurrir el evento.
N es el número de veces que podría ocurrir el evento.

Ejemplos:
Las probabilidades de sacar un 2 en un dado justo son una de 6, o 1/6. Ese es un resultado posible (¡solo hay una forma de obtener un 1!) dividido por el número de resultados posibles (1,2,3,4,5,6).

Las probabilidades de ganar Powerball son 1/292,000,000). El “1” es la cantidad de veces que el evento puede suceder (usted gana), dividido por la cantidad de combinaciones de números posibles (alrededor de 292,000,000) boletos vendidos.

Para ver un ejemplo detallado del uso de la fórmula, consulte: Probabilidad de que suceda un evento simple.

Cuándo puede usar la fórmula.

probabilidad clásica

Solo puede usar la probabilidad clásica para eventos muy básicos, como tiradas de dados.

Solo puede usar la fórmula de probabilidad clásica cuando todos los eventos son igualmente probables. Elegir una carta de una baraja estándar te da una probabilidad de 1/52 de obtener una carta en particular, sin importar qué carta elijas (rey de corazones, reina de picas, tres de diamantes, etc.). Por otro lado, averiguar si lloverá mañana o no, no es algo que puedas resolver con este tipo básico de probabilidad. Puede haber un 15 % de posibilidades de lluvia (y, por lo tanto, un 85 % de posibilidades de que no llueva).

Dividir el número de eventos por el número de eventos posibles es muy simple y no es adecuado para encontrar probabilidades para muchas situaciones. Por ejemplo, los eventos naturales como los pesos, las alturas y los puntajes de las pruebas necesitan gráficos de probabilidad de distribución normal para calcular las probabilidades. De hecho, la mayoría de las cosas de la “vida real” no son eventos simples como monedas, cartas o dados. Necesitará algo más complicado que la teoría de probabilidad clásica para resolverlos.

Otros tipos de probabilidad:

  • La probabilidad subjetiva se basa en tus creencias. Por ejemplo, es posible que “sientas” que se acerca una racha de suerte.
  • La probabilidad empírica se basa en experimentos. Realizas experimentos físicamente y calculas las probabilidades a partir de tus resultados.
  • Probabilidad axiomática : un tipo de probabilidad que tiene un conjunto de axiomas (reglas) adjuntos. Por ejemplo, podría tener una regla que establezca que la probabilidad debe ser superior al 0%, que debe ocurrir un evento y que un evento no puede ocurrir si ocurre otro evento.

Ejemplos de probabilidad clásica en la vida real

La probabilidad clásica solo se puede aplicar cuando hay un número finito de opciones que tienen la misma probabilidad. Como tal, es difícil encontrar ejemplos clásicos de probabilidad en la vida real porque la mayoría de las cosas en la vida no tienen la misma probabilidad.

Una vez que usa la probabilidad clásica es cuando adivina en una prueba de opción múltiple . Digamos que tiene cuatro opciones: A, B, C y D. Cada una de estas opciones tiene la misma posibilidad de ser correcta, lo que significa que tiene un 25 % de posibilidades de responder correctamente la pregunta.

Ejemplos de probabilidad clásica en la vida real

Las bolas en una máquina de lotería se eligen de acuerdo con las reglas de la probabilidad clásica.

Las máquinas de lotería —como las que se usan para Mega Millions o Powerball— contienen pelotas de ping pong numeradas que se mezclan con paletas giratorias o chorros de aire. Cada una de las pelotas de ping pong tiene la misma probabilidad de ser elegida.

Si no hay muchos ejemplos clásicos de probabilidad en la vida real, es posible que se pregunte cuál es el punto de aprenderlo. La respuesta es que es un bloque de construcción para otras áreas de probabilidad, como la regla de conteo . También se extiende a situaciones más complejas, como la teoría cuántica, que comparte muchas propiedades importantes con la teoría clásica de la probabilidad [1].

Referencias

[1] Rau, J. (2007). Sobre la imagen de la máquina de lotería de probabilidad cuántica vs. clásica
por: katorisi, CC BY 3.0 a través de Wikimedia Commons.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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