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GUIA No. 4: Reglas de Adición y Multiplicación
INGENIERIA DE SISTEMAS
PROBABILIDAD
Tutor: Iván Amaya
Créditos: 2
Horas de Tutoría Semanal: 4 Horas
Horas Individual de trabajo: XXX
PRESENTACION
La probabilidad de un evento compuesto, generado al aplicar las operaciones
básicas de los conjuntos a los eventos individuales que lo componen (unión,
intersección y complemento de eventos), se puede obtener a partir de las
probabilidades de los eventos individuales. En estos casos, las operaciones
básicas de los conjuntos también son útiles para determinar la probabilidad de un
evento compuesto. Por esta razón la Guía 4, profundiza en las reglas de adición y
multiplicación, así como en el concepto de Probabilidad Condicional.
OBJETIVOS




Que el estudiante conozca la Regla de Adición.
Identificar la Regla de Multiplicación.
Que el estudiante logre aplicar las Reglas de adición y multiplicación.
Reconocer el concepto de Probabilidad Condicional.
CONTENIDOS
Regla de la Adición
Reglas de Multiplicación
Probabilidad Condicional.
REGLA DE LA ADICIÓN
a.- Regla de la adición para eventos mutuamente excluyentes.
A menudo, estamos interesados en la probabilidad de que una cosa u otra suceda; es
decir nos interesa la probabilidad de la unión de dos eventos. Si estos dos eventos son
mutuamente excluyentes, podemos expresar esta probabilidad haciendo uso de la regla
de adición para eventos mutuamente excluyentes:
P (A  B) = P (A) + P (B)
Existe un caso especial, para cualquier evento A, tenemos que éste sucede o no sucede.
De modo que los eventos A y A’ son mutuamente excluyentes y exhaustivos:
P(A) + P(A’) = 1
P(A’) = 1 - P(A)
b.- Regla de adición para eventos que no son mutuamente excluyentes.
Si dos eventos no son mutuamente excluyentes, es posible que ambos se presenten al
mismo tiempo. En tales casos, debemos modificar la regla de la adición para evitar el
conteo doble:
P(A  B) = P(A) + P(B) - P(AB)
El siguiente diagrama de flujo1, resume las reglas de adición para el cálculo de la
probabilidad de dos eventos dados A y B.
Figura 3.7
Diagrama de flujo de la regla de adición
P( A  B)
¿ A  B  Ø?
Si
P( A  B)  P( A)  P( B)
No
P( A  B)  P( A)  P( B)  P( A  B)
REGLAS DE MULTIPLICACIÓN
En el tema anterior se presentó la regla de la adición para calcular P ( A  B ) . En esta
sección se desarrollará una regla para determinar P( A  B) , esto es, la probabilidad de
que el evento A ocurra en un primer experimento y el evento B ocurra en un segundo
experimento.
1
Modificado de Probabilidad y estadística, Mario F. Triola. Novena edición. Pearson & Addison
Wesley. México. 2004.
a.- Probabilidades bajo condiciones de independencia estadística.
Cuando se presentan dos eventos, el resultado del primero puede tener un efecto en el
resultado del segundo, o puede no tenerlo. Esto es, los eventos pueden ser dependientes
o independientes. Existen tres tipos de probabilidades que se presentan bajo
independencia estadística:



Marginal.
Conjunta.
Condicional.
Probabilidades marginales bajo independencia estadística.

Una probabilidad marginal o incondicional es la probabilidad simple de
presentación de un evento.

Probabilidades conjuntas bajo condiciones de independencia estadística.
La probabilidad de dos o más eventos independientes que se presentan juntos o en
sucesión es el producto de sus probabilidades marginales:
P (A  B) = P(A) X P(B)
Probabilidades condicionales bajo independencia estadística.
Simbólicamente, la probabilidad condicional se escribe P(B/A) y se lee "la probabilidad de
que se presente el evento B, dado que el evento A se ha presentado". La probabilidad
condicional es la probabilidad de que un segundo evento (B) se presente, si un primer
evento (A) ya ha sucedido.
Para eventos estadísticamente independientes, la probabilidad condicional de que suceda
el evento B dado que el evento A se ha presentado, es simplemente la probabilidad del
evento B:
P(B/A) = P(B)
b.- Probabilidades bajo condiciones de dependencia estadística.
La dependencia estadística existe cuando la probabilidad de que se presente algún
suceso depende o se ve afectada por la presentación de algún otro evento. Los tipos de
probabilidad bajo condiciones de dependencia estadística son:



Condicional.
Conjunta.
Marginal.
Probabilidad condicional bajo dependencia estadística.
P(B / A) = P(BA) / P(A)
Probabilidades conjuntas bajo condiciones de dependencia estadística.
P( B  A) = P(B / A) x P(A)
O
P( B  A) = P(A / B) x P(B)
La regla de la multiplicación se puede resumir en el siguiente diagrama de flujo2 para el
cálculo de la probabilidad de la intersección de dos eventos dados A y B.
Diagrama de flujo de la regla de multiplicación
P( A  B)
¿Son A y B
independientes?
Si
P( A  B)  P( A)  P( B)
No
P( A  B)  P( A)  P( B A)
RECOMENDACIONES PRÁCTICAS:



Cuando se aplica la regla de la adición de probabilidades, determinar previamente
si los eventos son excluyentes o no.
Cuando se usa la regla de la multiplicación, determinar si los eventos son
dependientes o independientes.
Siempre que sea posible, apoyar la interpretación del problema mediante el
empleo de diagramas de Venn.
La probabilidad es un número que nunca puede tener valor negativo, ni ser mayor que 1.
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Modificado de Probabilidad y estadística, Mario F. Triola. Novena edición. Pearson & Addison
Wesley. México. 2004.
ACTIVIDADES EXTRATUTORIALES
1. Defina y cite dos ejemplos de los siguientes conceptos:
a) Eventos mutuamente excluyentes.
b) Eventos No excluyentes.
c) Eventos Independientes
d) Eventos dependientes
2. ¿Cuáles son las formulas que se utilizan para aplicar la Regla de Adición?
Cite un ejemplo de la aplicación de cada una.
3. ¿Cuáles son las formulas que se utilizan para aplicar la Regla de
Multiplicación? Cite un ejemplo de la aplicación de cada una.
4. Describa en que consiste la Probabilidad Condicional.
5. Relacione lo manifestado en la columna de la izquierda con el enunciado de
la derecha:
1. Probabilidad de que no ocurra el suceso A
2. Probabilidad de que ocurra A dado que ha ocurrido B
A. P(A n B)
B. P(A`) = P( A )
C. P(A / B)
3. Probabilidad de que ocurra tanto A como B en un
experimento.
4. Es la probabilidad de que ocurra A, o bien B, o D. P(A u B)
ambos, en un experimento.
ASESORIA
Sábados: 9:00 – 11:00 A.m.
ACTIVIDADES TUTORIALES
EVALUACION
Desarrollar completamente
6. Si de un naipe bien barajado, de 40 cartas, se extrae una carta, ¿Cuál es la
probabilidad de obtener:
a) Un caballo o un rey
b) Una zota de copas o un rey
c) Oros o un 6
7. Suponga que se tienen 30 fichas de tres colores: amarillo, 15 fichas; negro,
10 fichas y azul, 5 fichas. Al mezclarlas, ¿Cuál es la probabilidad al sacar
una de ellas, de que sea:
a) Azul
b) Azul o Negra
c) Amarilla o Negra
8. La mama lleva a su hijo a una tienda y le ofrece una de tres golosinas. La
probabilidad de que escoja un Helado es del 70%; Kumis 0,40 y Kumis y
Helado, 0,30. ¿Cuál es la probabilidad de que compre kumis o helado?
9. Un hombre posee un negocio y es, además, propietario de su casa. En un
año cualquiera la probabilidad de que su casa sea robada es 0,08, y la
probabilidad de que su negocio sea robado es 0,14. Suponiendo que estos
eventos sean independientes, ¿Cuál es la probabilidad de que:
a) Sufra robos en ambos lugares en este año.
b) No se presenten robos en ninguno de los dos.
10. Supongamos que un taller dispone de dos maquinas. En la primera se
produce el 1,5% de unidades defectuosas y en la segunda el 3%. ¿Cuál es
la probabilidad de que al extraer una de cada maquina, las dos sean
defectuosas?
11. En una bolsa hay seis bolitas blancas y cinco amarillas. Se sacan de una en
una sin reposición. ¿Cuál es la probabilidad de que la primera sea blanca,
la segunda amarilla, la tercera blanca y así sucesivamente?
12. Dos equipos de fútbol revuelven sus camisetas, 11 son de color verde y las
restantes 11 azules. Se van a extraer 2 camisetas. ¿Cuál es la probabilidad
de que las dos sean rojas?
BIBLIOGRAFÍA
CANAVOS C., George (1986). Probabilidad y Estadística. México: McGraw Hil.
CHRISTENSEN, Howard B. (1999). Estadística Paso a Paso. México: Editorial
Trillas.
KENNEDY, John B. & NEVILLE, Adam M. (1982). Estadística para ciencias e
ingeniería. México: Harla S.A.
LIPSCHUTZ, Seymour. Teoría y problemas de probabilidad. Serie de compendios
Schaum. México: McGraw Hill.
LOPES, Paulo Afonso (2000). Probabilidad & Estadística: Conceptos, Modelos,
Aplicaciones en Excel. Santa fe de Bogotá: Prentice Hall, Pearson Educación.
MARTÍNEZ BENCARDINO, Ciro (2003). Estadística y Muestreo. Santa fe de
Bogotá: ECOE Ediciones.
MENDENHALL (1982). Introducción a la Probabilidad y la Estadística. EEUU:
Iberoamericana
MONTGOMERY, Douglas C. & RUNGER, George C. (1997). Probabilidad y
Estadística aplicadas a la Ingeniería. México: McGraw Hill.
SPIEGEL, Murray R. (1991). Estadística. Serie de compendios Schaum. México:
McGraw Hill.
CIBERGRAFÍA
http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd98/Matematicas/28/matematicas-28.html
http://server2.southlink.com.ar/vap/PROBABILIDAD.htm
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http://www.terra.es/personal2/jpb00000/pprobjunio99.htm
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http://www.fvet.edu.uy/estadis/probabilidad.htm
http://www.aulafacil.com/CursoEstadistica/CursoEstadistica.htm
http://www.d16acbl.org/U173/Brmx_prob1.html#_1