¿Qué es la probabilidad y cuál es su fórmula?

Probabilidad subjetiva

Por poner un ejemplo de aplicación práctica, la curva de Gauss nos dice que si midiéramos, por ejemplo, el nivel de educación de la población italiana, o el deporte practicado, o incluso el nivel de triglicéridos en la sangre, los valores se centrarían y alcanzarían su máximo en torno a la media y presentarían una desviación típica sigma ( σ ).

Como hemos vinculado el concepto de sigma ( σ ) | desviación estándar | desviación cuadrática media SQM al de error, desviación, dispersión, podemos deducir con seguridad que las manzanas del campo naranja son las mejores porque tienen una sigma ( σ ) | desviación estándar | desviación cuadrática media SQM menor que las manzanas del campo azul.

Se pueden utilizar ambos pero, para elegir, necesitamos conocer la diferencia entre sigma ( σ ) | desviación estándar SQM | desviación estándar poblacional (Fig.6) y sigma ( σ ) | desviación estándar SQM | desviación estándar muestral (Fig.7).

Este es el caso exacto de nuestros campos de manzanas, en los que no hemos pesado todas las manzanas, sino que hemos elegido 5 manzanas por campo, una muestra de 5 manzanas, de hecho. Matemáticamente, utilizamos la corrección de Bessel (n-1).

Probabilidad compuesta

En el caso de dos variables, la fórmula compara la distancia de cada punto de datos con respecto a la media de la variable, definiendo lo cerca que estaría la relación entre las dos variables de una línea imaginaria trazada entre los datos. Por eso se dice que las correlaciones son relaciones lineales.

Como alternativa, se pueden analizar los datos en una tabla, que es un procedimiento útil para seguir el coeficiente de correlación de cada punto de datos. Cuando hablamos de datos bivariados, solemos llamar a una variable X y a la otra Y (para orientarnos en un plano visual, como los ejes de un gráfico). Llamemos a la venta de helados X y a la temperatura Y.

Ahora que tenemos datos, podemos empezar con algunos cálculos preliminares que son importantes para la fórmula anterior: la media de las muestras y la diferencia entre cada punto de datos y su media (pasos que también son la base de la desviación estándar).

Así, la suma de los productos nos indica si los datos aparecerán en la parte inferior izquierda y superior derecha del gráfico (correlación positiva) o si aparecerán en la parte superior izquierda e inferior derecha del gráfico (correlación negativa).

Cálculo de probabilidades en línea

Se trata, por tanto, de la fuente, la causa o el origen de una lesión, que también puede identificarse como la fuente del peligro. Un ejemplo de peligro podría ser la presencia de cables eléctricos expuestos en el lugar de trabajo.

Por ello, en la medición y el cálculo del riesgo de seguridad laboral se acostumbra a distinguir niveles de riesgo en función de la relación de los dos parámetros anteriores, según la siguiente clasificación:

Los riesgos de seguridad se refieren a situaciones que pueden provocar accidentes en el lugar de trabajo, como los causados por un contacto traumático con una herramienta, un instrumento o incluso una estructura en movimiento.

Normalmente, se trata de los daños sufridos como consecuencia de accidentes debidos a una deficiencia estructural (por ejemplo, la ausencia de protección adecuada en la maquinaria o el equipo), o a un incendio, una explosión o la presencia de instalaciones eléctricas mal protegidas.

Probabilidad condicional

Toma las desviaciones del punto 2 y eleva al cuadrado. A continuación, multiplíquelos por ni, si tiene una distribución de frecuencia absoluta. Por último, suma los valores. Si, por el contrario, tiene una distribución de frecuencias relativas, no necesita esta última multiplicación.

Formulario Para ayudar a los estudiantes en su camino hacia la aprobación del examen de estadística, he puesto a disposición en mi canal de YouTube un ejercicio realizado con una calculadora científica, que ahorra mucho tiempo y, sobre todo, garantiza el éxito del examen.

Al fin y al cabo, se hace el mismo razonamiento cuando se utiliza la media como indicador de resumen, donde no se toma simplemente la suma de los valores, sino que después de sumarlos se divide por el total, generando la media aritmética que resume la distribución.