La representación del conocimiento en árboles muestrales, nos sirve para la construcción de pensamientos de probabilidad.

Al observar el espacio muestral en árbol, se pueden identificar las operaciones de unión o intersección,  los eventos incluyentes o excluyentes, tanto como los eventos independientes y las probabilidades condicionales.

Así mismo utilizando este esquema de representación se pueden identificar los resultados posibles, los eventos favorables simples y las probabilidades conjuntas por rama.

Veamos el siguiente problema

Sabiendo que la probabilidad de que una persona responda un correo electrónico en el que se le ofrece un servicio es de 0.2, y si recibe a lo largo de un mes tres correos, ¿cúal es la probabilidad de que?:

a) Conteste los tres correos
b) Conteste solo el segundo.
c) No conteste ninguno.
d) Conteste al menos a uno.

A pesar de que se comprenden las preposiciones, y las preguntas ¿cómo nos podemos ayudar para representarlas y a partir de la representación aplicar las leyes de la probabilidad.?

Veamos la representación del conocimiento en árbol.

correos

 

 

 

 

 

 

Ahora el cálculo de la probabilidad por rama de acuerdo a la conjunción de eventos

correosprobrama

 

 

 

 

Una vez conocido el espacio muestral y las probabilidades de los eventos simples podemos reconocer los que son favorables de acuerdo a las preguntas previas para así sumar las probabilidades de los eventos disjuntos no incluyentes.

correosprobramacombinados

 

 

 

 

 

Existe una problemática alrededor de la comprensión de los conceptos de probabilidad, los árboles como herramientas de representación del conocimiento proporcionan las imagenes que facilitan la comprensión de la misma, así como del enlace de los conectores asociados a su cálculo.

La abstracción del cálculo directo es para genios! ¿cómo la calculas?

 

 

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