8. Probabilidad condicional: cambio del universo de referencia

Objetivo de aprendizaje

  • Comprender la probabilidad condicional como un cambio del universo de referencia y calcularla usando tablas, conjuntos y datos contextualizados.

¿Qué significa condicionar?

En probabilidad, condicionar significa calcular una probabilidad sabiendo que cierta información ya ocurrió o ya se conoce.

Por ejemplo, no es lo mismo preguntar “¿cuál es la probabilidad de que una persona haya comprado catálogo?” que preguntar “¿cuál es la probabilidad de que una persona haya comprado catálogo, sabiendo que participó en una visita guiada?”.

En el segundo caso, el universo de referencia ya no es todo el grupo, sino solo quienes participaron en la visita guiada.

Probabilidad condicional

Si \(A\) y \(B\) son eventos de un mismo espacio muestral y \(P(B)>0\), la probabilidad de que ocurra \(A\) sabiendo que ocurrió \(B\) se escribe:

\[ P(A\mid B) \]

y se calcula como:

\[ P(A\mid B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)} \]

Cuando se trabaja con cantidades de casos equiprobables:

\[ P(A\mid B)=\frac{|A\cap B|}{|B|} \]

Atención

En \(P(A\mid B)\), el evento que aparece después de la barra vertical, \(B\), es la condición. Por eso, el denominador corresponde a los casos de \(B\), no al total original.

La frase “sabiendo que ocurrió \(B\)” indica que el universo de referencia se reduce a \(B\).

Ejemplo 1: visita guiada en un museo

En un museo se registraron \(90\) visitantes según si participaron en visita guiada y si compraron catálogo.

  Compró catálogo No compró catálogo Total
Visita guiada 18 22 40
Visita libre 12 38 50
Total 30 60 90

Si se elige un visitante al azar, ¿cuál es la probabilidad de que haya comprado catálogo, sabiendo que participó en visita guiada?

La condición es “participó en visita guiada”. Por lo tanto, el universo de referencia tiene \(40\) visitantes.

Dentro de esos \(40\), compraron catálogo \(18\).

Entonces:

\[ P(\text{compró catálogo}\mid \text{visita guiada})=\frac{18}{40}=\frac{9}{20} \]

Ejemplo 2: modalidad y horario de inscripción

En una inscripción a cursos breves se registró la modalidad y el horario elegido por \(64\) personas.

  Horario diurno Horario vespertino Total
Presencial 19 17 36
En línea 11 17 28
Total 30 34 64

Calculemos la probabilidad de que una persona haya elegido horario vespertino, sabiendo que eligió modalidad en línea.

La condición es “modalidad en línea”, por lo que el denominador es \(28\).

De esas \(28\) personas, \(17\) eligieron horario vespertino.

\[ P(\text{vespertino}\mid \text{en línea})=\frac{17}{28} \]

Ejemplo 3: usando eventos y conjuntos

En una revisión de \(18\) piezas de un taller, se definen los eventos:

  • \(A\): la pieza tiene recubrimiento especial.
  • \(B\): la pieza supera la prueba de flexibilidad.

Se sabe que:

\[ A=\{p_1,p_3,p_4,p_7,p_9,p_{12},p_{15},p_{18}\} \]

\[ B=\{p_2,p_3,p_7,p_{10},p_{12},p_{14},p_{18}\} \]

Calculemos \(P(B\mid A)\), es decir, la probabilidad de que la pieza supere la prueba de flexibilidad sabiendo que tiene recubrimiento especial.

Primero encontramos la intersección:

\[ A\cap B=\{p_3,p_7,p_{12},p_{18}\} \]

Como \(|A|=8\) y \(|A\cap B|=4\), entonces:

\[ P(B\mid A)=\frac{|A\cap B|}{|A|}=\frac{4}{8}=\frac{1}{2} \]

Ejemplo 4: el orden de la condición importa

Una plataforma registró \(120\) recursos según su formato y si requieren subtítulos.

  Requiere subtítulos No requiere subtítulos Total
Video tutorial 36 24 60
Infografía 18 42 60
Total 54 66 120

Sea \(V\) el evento “ser video tutorial” y \(S\) el evento “requiere subtítulos”.

Calculemos primero \(P(V\mid S)\):

\[ P(V\mid S)=\frac{36}{54}=\frac{2}{3} \]

Ahora calculemos \(P(S\mid V)\):

\[ P(S\mid V)=\frac{36}{60}=\frac{3}{5} \]

Los resultados no son iguales, porque en cada caso cambia la condición y, por lo tanto, cambia el universo de referencia.

Estrategia para resolver probabilidades condicionales

  1. Identifica qué evento está después de la barra vertical o después de la frase “sabiendo que”.
  2. Usa ese evento como nuevo universo de referencia.
  3. Cuenta cuántos casos dentro de ese universo cumplen la condición pedida.
  4. Forma la fracción: \[ \frac{\text{casos que cumplen ambas condiciones}}{\text{casos que cumplen la condición dada}} \]
  5. Simplifica si es posible e interpreta el resultado.

Error común

Un error frecuente es dividir por el total original del problema.

Si se pregunta \(P(A\mid B)\), el denominador debe ser \(|B|\), no \(|S|\). Solo se mira el grupo donde \(B\) ya ocurrió.

Ejercicios

Ejercicio 1

En un taller de robótica se clasificaron \(70\) piezas según si están programadas y si requieren sensor adicional.

  Programada No programada Total
Requiere sensor 24 16 40
No requiere sensor 18 12 30
Total 42 28 70

Si se selecciona una pieza al azar, calcula la probabilidad de que esté programada, sabiendo que requiere sensor adicional.

Ejercicio 2

Una plataforma de lectura registró \(96\) cuentas según el tipo de plan y si activaron lectura sin conexión.

  Activó lectura sin conexión No la activó Total
Plan mensual 22 34 56
Plan anual 28 12 40
Total 50 46 96

Calcula \(P(\text{activó lectura sin conexión}\mid \text{plan anual})\).

Ejercicio 3

En una muestra de \(84\) plantas nativas se registró si pertenecen a zona costera o interior y si florecieron durante el periodo observado.

  Floreció No floreció Total
Zona costera 30 18 48
Zona interior 21 15 36
Total 51 33 84

Calcula:

  1. la probabilidad de que una planta haya florecido, sabiendo que pertenece a zona costera;
  2. la probabilidad de que una planta pertenezca a zona costera, sabiendo que floreció.

Ejercicio 4

Se elige al azar una reserva de cancha. De \(112\) reservas, \(46\) fueron para fútbol, \(32\) fueron en horario nocturno y \(18\) fueron reservas de fútbol en horario nocturno.

Calcula la probabilidad de que una reserva sea de fútbol, sabiendo que fue en horario nocturno.

Ejercicio 5

En un conjunto de \(20\) rutas de senderismo, se definen los eventos:

  • \(A\): la ruta tiene mirador.
  • \(B\): la ruta tiene dificultad alta.

Se sabe que:

\[ A=\{r_2,r_4,r_5,r_8,r_{11},r_{14},r_{16},r_{19}\} \]

\[ B=\{r_1,r_4,r_8,r_{10},r_{11},r_{17},r_{19},r_{20}\} \]

Calcula \(P(A\mid B)\) y \(P(B\mid A)\).

Ejercicio 6

Una estudiante afirma: “Si en un grupo de \(150\) personas, \(64\) hablan francés, \(58\) hablan alemán y \(22\) hablan ambos idiomas, entonces la probabilidad de que una persona hable francés sabiendo que habla alemán es \(\frac{22}{150}\)”.

¿Es correcta la afirmación? Justifica y calcula la probabilidad correcta.

Problemas tipo PAES

Problema 1

En un seminario se registraron \(130\) asistentes según si asistieron en línea o presencialmente y si recibieron material digital.

  Recibió material digital No recibió material digital Total
Presencial 44 26 70
En línea 38 22 60
Total 82 48 130

Si se elige un asistente al azar, ¿cuál es la probabilidad de que haya recibido material digital, sabiendo que asistió en línea?

A) \(\frac{38}{130}\)

B) \(\frac{38}{60}\)

C) \(\frac{82}{130}\)

D) \(\frac{60}{130}\)

Problema 2

En \(180\) solicitudes de trámite, \(72\) usan firma electrónica, \(65\) tienen documento de respaldo y \(40\) usan firma electrónica y tienen documento de respaldo.

Si se sabe que una solicitud tiene documento de respaldo, ¿cuál es la probabilidad de que use firma electrónica?

A) \(\frac{40}{180}\)

B) \(\frac{72}{65}\)

C) \(\frac{40}{65}\)

D) \(\frac{112}{180}\)

Problema 3

Una editorial clasificó \(80\) revistas según si son científicas y si están escritas en inglés.

  En inglés No en inglés Total
Científica 21 14 35
No científica 9 36 45
Total 30 50 80

¿Cuál de las siguientes expresiones representa la probabilidad de que una revista esté en inglés, sabiendo que es científica?

A) \(\frac{21}{80}\)

B) \(\frac{21}{35}\)

C) \(\frac{30}{80}\)

D) \(\frac{35}{80}\)

Problema 4

Para dos eventos \(A\) y \(B\), se sabe que:

\[ P(A\cap B)=0{,}18 \]

\[ P(B)=0{,}45 \]

¿Cuál es el valor de \(P(A\mid B)\)?

A) \(0{,}27\)

B) \(0{,}40\)

C) \(0{,}63\)

D) \(2{,}50\)

Problema 5

En un registro de \(150\) instalaciones culturales, \(80\) tienen acceso universal, \(90\) abren los fines de semana y \(52\) tienen acceso universal y abren los fines de semana.

Si se sabe que una instalación abre los fines de semana, ¿cuál es la probabilidad de que no tenga acceso universal?

A) \(\frac{38}{90}\)

B) \(\frac{52}{90}\)

C) \(\frac{70}{150}\)

D) \(\frac{98}{150}\)