Matemáticas IIMedio1,5 pts
Probabilidad
Extremadura · 2018 · Julio · Opción A
Enunciado
En un centro comercial el de los clientes utiliza carro. El de los que utilizan carro son hombres y el de los que no utilizan carro son mujeres.
a) (0,75 puntos) Calcule la probabilidad de que un cliente elegido al azar sea mujer.
b) (0,75 puntos) Sabiendo que un cliente elegido al azar ha sido hombre, qué probabilidad hay de que utilice carro.
a) (0,75 puntos) Calcule la probabilidad de que un cliente elegido al azar sea mujer.
b) (0,75 puntos) Sabiendo que un cliente elegido al azar ha sido hombre, qué probabilidad hay de que utilice carro.
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Resultado
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1
Estrategia
Los datos vienen en dos etapas: primero si el cliente usa carro o no, y después, dentro de cada grupo, si es hombre o mujer. Es el esquema de un diagrama de árbol. En a) sumamos las dos ramas que acaban en «mujer» (probabilidad total) y en b) nos dan el resultado de la segunda etapa y preguntan por la primera: es el teorema de Bayes.
2
Desarrollo
Sucesos. = «el cliente utiliza carro», = «no lo utiliza», = «es hombre», = «es mujer» (). Los datos sony sus complementarios dentro de cada rama:Árbol.
a) Por el teorema de la probabilidad total:b) Primero, (o, por las ramas, ). Por el teorema de Bayes:Comprobación de sentido. Entre los hombres hay algo más de proporción de usuarios de carro () que en el total de clientes (), lo que encaja con que los usuarios de carro sean más a menudo hombres () que los que no lo usan ().
Simulación interactivaVisualiza este problema en una simulación (se abre en una nueva pestaña)- : → ; → .
- : → ; → .
a) Por el teorema de la probabilidad total:b) Primero, (o, por las ramas, ). Por el teorema de Bayes:Comprobación de sentido. Entre los hombres hay algo más de proporción de usuarios de carro () que en el total de clientes (), lo que encaja con que los usuarios de carro sean más a menudo hombres () que los que no lo usan ().
3
Consejo
Lee con cuidado a quién se refiere cada porcentaje: el es de mujeres entre los que no usan carro, no de hombres. Pasa todos los datos a probabilidades condicionadas antes de dibujar el árbol y completa cada rama con su complementario.
En Bayes, el denominador es la probabilidad total del suceso que te dan como sabido (): si ya calculaste en a), aprovéchala con .
Paso 1 de 3
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