Cuestionario sobre Probabilidad Condicionada, Teorema de Bayes y Aplicaciones

La probabilidad condicionada se representa como: P(A∩B). P(A/B). P(A).

P(A/B)=: P(A)/P(B). P(A∩B)/P(B). P(B)/P(A).

Dos sucesos son independientes si: P(A∩B)=P(A)+P(B). P(A/B)=P(A). P(A)=P(B).

Si A y B son independientes: No pueden ocurrir juntos. Ocurren siempre juntos. No se influyen.

La probabilidad compuesta es: P(AUB). P(A∩B). P(A).

Para sucesos independientes: P(A∩B)=P(A)+P(B). P(A∩B)=P(A).P(B). P(A∩B)=0.

La independencia implica: Compatibilidad. Incompatibilidad. Igualdad.

La probabilidad condicionada se usa cuando: No hay información previa. Se conoce que ocurrió otro suceso. El suceso es imposible.

P(A/Ω)=: 0. 1. P(A).

P(A/A)=: 0. 1. P(A).

El teorema de la probabilidad total se aplica cuando: Hay sucesos incompatibles. Hay un sistema completo. Solo hay un suceso.

La fórmula de la probabilidad total es: P(B)=ΣP(Aᵢ). P(B)=ΣP(B|Aᵢ).P(Aᵢ). P(B)=P(A)+P(B).

El teorema de Bayes permite: Calcular probabilidades directas. Invertir probabilidades condicionadas. Eliminar condiciones.

La fórmula de Bayes es: P(A|B)=P(B|A). P(A/B)=P(A∩B)/P(B). P(A|B)=P(B|A).P(A)/P(B).

Bayes se aplica cuando: No hay información previa. Se conoce el efecto y se busca la causa. Los sucesos son incompatibles.

El denominador en Bayes es: P(A). P(B). P(A/B).

Bayes requiere: Un sistema completo. Sucesos independientes. Un solo suceso.

La probabilidad total sirve para: Hallar P(A). Calcular probabilidades marginales. Eliminar el azar.

En Bayes, P(A) se llama: Probabilidad posterior. Probabilidad condicionada. Probabilidad a priori.

El resultado de Bayes es: Una probabilidad posterior. Una frecuencia. Un suceso imposible.

La probabilidad clásica es válida cuando: Los casos son equiprobables. Hay infinitos resultados. No hay azar.

La probabilidad empírica se basa en: Axiomas. Experimentos repetidos. Suposiciones.

Al lanzar un dado, P(par)=: 1/6. 1/2. 2/3.

Al lanzar una moneda, P(cara)=: 0.25. 0.5. 1.

En dos lanzamientos de moneda, P(2 caras)=: 1/2. 1/3. 1/4.

Si P(A)=0.3, entonces P(A')=: 0.7. 0.3. 1.3.

Si A y B son incompatibles: P(A∩B)=0. P(AUB)=0. P(A)=P(B).

Un suceso elemental tiene: Todos los resultados. Un solo resultado. Ningún resultado.

La probabilidad nunca puede ser: 0. 1. -0.2.

La suma de probabilidades de un sistema completo es: 0. 1. Depende.

Si P(A/B)=P(A), entonces: A y B son incompatibles. A y B son independientes. A=B.

Si P(A∩B)=0 y A≠Ø: Son independientes. Son incompatibles. Son iguales.

La unión de sucesos aumenta la probabilidad: Siempre. Nunca. Depende.

La intersección reduce la probabilidad: Siempre. Nunca. Normalmente.

La probabilidad total se usa cuando: Los sucesos se solapan. Hay un sistema completo. No hay condiciones.

Bayes es especialmente útil en: Juegos simples. Diagnósticos y decisiones. Experimentos deterministas.

Un suceso complementario nunca ocurre: Junto al original. Solo. Siempre.

Si A ⊂ B, entonces: A ⊂ B'. B' ⊂ A'. A=B.

P(AUB)-P(A∩B)=: P(A)+P(B). P(A)+P(B)-2P(A∩B). P(A∩B).

Si dos sucesos son independientes: Son incompatibles. P(AUB)=P(A)+P(B). P(A∩B)=P(A).P(B).

La Ley de los Grandes Números es: Un teorema empírico. Un axioma. Una definición.

La probabilidad mide: El azar. La frecuencia. La posibilidad.

Un experimento aleatorio: Siempre se puede predecir. Tiene resultados conocidos. No se puede predecir exactamente.

El espacio muestral siempre es: Finito. Infinito. No vacío.

Un suceso puede ser: Mayor que el espacio muestral. Un subconjunto del espacio muestral. Ajeno al experimento.

El suceso seguro es: Ø. Ω. A.

Si P(A)=1: A es imposible. A es seguro. A es complementario.

La probabilidad condicionada depende de: A. B. A y B.

La probabilidad total combina: Sucesos compatibles. Sucesos independientes. Sucesos de un sistema completo.

Bayes permite calcular: P(B|A). P(A/B). P(AUB).