Matemáticas IIFácil2,5 pts

Probabilidad

Castilla y León · 2026 · Junio
Enunciado
Una empresa fabrica móviles de tres marcas distintas: AA, NN y MM. El 20%20\% de los móviles son de la marca AA y el 40%40\% de la marca NN. Se decide instalar un software oculto que permita espiar a los usuarios de estos móviles. El software oculto se instala en el 15%15\% de los móviles de la marca AA, en un 10%10\% de la marca NN y en un 12%12\% de los móviles de la marca MM. Se pide:

a) (0,3 puntos) Describir todas las probabilidades, condicionadas y no condicionadas, que se deducen directamente del enunciado.

b) (1 punto) Determinar la probabilidad de que un móvil fabricado por esta empresa tenga instalado el software espía.

c) (1,2 puntos) Si un móvil fabricado por esta empresa tiene instalado el software espía, calcular la probabilidad de que sea de la marca AA.
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Resultado
a) P(A)=0,2; P(N)=P(M)=0,4; P(S∣A)=0,15; P(S∣N)=0,10; P(S∣M)=0,12\boxed{\text{a)}\ P(A) = 0{,}2;\ P(N) = P(M) = 0{,}4;\ P(S \mid A) = 0{,}15;\ P(S \mid N) = 0{,}10;\ P(S \mid M) = 0{,}12}b) P(S)=0,118\boxed{\text{b)}\ P(S) = 0{,}118}c) P(A∣S)=1559≈0,254\boxed{\text{c)}\ P(A \mid S) = \frac{15}{59} \approx 0{,}254}
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Estrategia

Es el esquema clásico de probabilidad total y Bayes. Las tres marcas forman un sistema completo de sucesos (todo móvil es de una y solo de una), y para cada marca conocemos la probabilidad de llevar el software: son probabilidades condicionadas.

Un diagrama de árbol ordena los datos. En b) sumamos las tres ramas que acaban en «lleva el software» (probabilidad total) y en c) dividimos la rama de la marca AA entre ese total (Bayes).
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Desarrollo

a) Llamamos AA, NN y MM a los sucesos «el móvil es de la marca AA», «… de la marca NN» y «… de la marca MM», y SS a «el móvil tiene instalado el software espía».

Probabilidades no condicionadas (las marcas). Como AA, NN y MM forman un sistema completo, la de MM es lo que falta hasta 11:P(A)=0,2,P(N)=0,4,P(M)=1−0,2−0,4=0,4P(A) = 0{,}2, \qquad P(N) = 0{,}4, \qquad P(M) = 1 - 0{,}2 - 0{,}4 = 0{,}4Probabilidades condicionadas (el software, según la marca) y sus complementarias:P(S∣A)=0,15,P(S∣N)=0,10,P(S∣M)=0,12P(S \mid A) = 0{,}15, \qquad P(S \mid N) = 0{,}10, \qquad P(S \mid M) = 0{,}12P(Sˉ∣A)=0,85,P(Sˉ∣N)=0,90,P(Sˉ∣M)=0,88P(\bar{S} \mid A) = 0{,}85, \qquad P(\bar{S} \mid N) = 0{,}90, \qquad P(\bar{S} \mid M) = 0{,}88En forma de árbol: primer nivel, la marca (0,20{,}2; 0,40{,}4; 0,40{,}4); segundo nivel, con software o sin él.

b) Por el teorema de la probabilidad total, sumando las ramas que terminan en SS:P(S)=P(A) P(S∣A)+P(N) P(S∣N)+P(M) P(S∣M)P(S) = P(A)\,P(S \mid A) + P(N)\,P(S \mid N) + P(M)\,P(S \mid M)P(S)=0,2⋅0,15+0,4⋅0,10+0,4⋅0,12=0,03+0,04+0,048=0,118P(S) = 0{,}2\cdot 0{,}15 + 0{,}4\cdot 0{,}10 + 0{,}4\cdot 0{,}12 = 0{,}03 + 0{,}04 + 0{,}048 = 0{,}118Un 11,8 %11{,}8\ \% de los móviles lleva el software espía.

c) Nos piden P(A∣S)P(A \mid S). Por el teorema de Bayes:P(A∣S)=P(A∩S)P(S)=P(A) P(S∣A)P(S)=0,030,118=1559≈0,254P(A \mid S) = \frac{P(A \cap S)}{P(S)} = \frac{P(A)\,P(S \mid A)}{P(S)} = \frac{0{,}03}{0{,}118} = \frac{15}{59} \approx 0{,}254Comprobación de sentido. La marca AA es solo el 20 %20\ \% de los móviles, pero es la que más software lleva (15 %15\ \%). Saber que un móvil espía hace algo más probable que sea de AA: pasa de 0,20{,}2 a 0,2540{,}254. Las otras dos, P(N∣S)=0,040,118≈0,339P(N \mid S) = \frac{0{,}04}{0{,}118} \approx 0{,}339 y P(M∣S)=0,0480,118≈0,407P(M \mid S) = \frac{0{,}048}{0{,}118} \approx 0{,}407, suman con ella 11 ✓.
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Consejo

«El 15 %15\ \% de los móviles de la marca AA» es P(S∣A)P(S \mid A), no P(A∩S)P(A \cap S): el porcentaje se calcula dentro de la marca. Confundirlo estropea b) y c).

En a) no olvides deducir P(M)=0,4P(M) = 0{,}4: el enunciado no lo da, pero se obtiene porque las tres marcas suman el 100 %100\ \%, y es lo que se pide al decir «se deducen directamente».
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