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¿Qué pasa con la probabilidad de un evento cuando ya sabes que otro ha ocurrido? ¡Eso es la probabilidad condicional! En este video del canal "Sergio Ruiz" [00:01], exploramos este concepto fundamental que a menudo desafía nuestra intuición.
Es la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ya sabemos que ocurrió un evento B. La fórmula es P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B) [01:26]. La clave es que la nueva información reduce nuestro universo de posibilidades, cambiando el denominador en el cálculo de la probabilidad [01:41].
Analizamos problemas clásicos donde la intuición falla:
El Problema de los Dos Hijos: Si una persona tiene dos hijos y al menos uno es varón, ¿cuál es la probabilidad de que ambos sean varones? ¡La respuesta es 1/3, no 1/2! [02:11].
La Variante "Felipe": ¿Y si te dicen que uno de sus hijos se llama Felipe? La probabilidad cambia a 1/2. Te explicamos cómo la forma en que se revela la información altera drásticamente el problema [02:32].
Falacia del Condicional Transpuesto: Confundir P(A|B) con P(B|A), un error muy común en la interpretación de pruebas médicas [03:54].
Falacia del Eje Temporal: Creer erróneamente que el evento condicionante B siempre debe ocurrir antes que el evento A [04:18].
Confundir Independencia con Exclusión Mutua: Dos conceptos muy diferentes que a menudo se mezclan [04:50].
Conectamos la probabilidad condicional con el poderoso Teorema de Bayes, la herramienta matemática que nos permite actualizar nuestras creencias a medida que obtenemos nueva evidencia [05:33].
Este video te enseñará que la probabilidad condicional es mucho más que una fórmula; es una forma de pensar críticamente sobre cómo la información redefine la realidad [06:07].
#ProbabilidadCondicional #TeoremaDeBayes #Estadistica #Probabilidad #Falacias #Matematicas #SergioRuiz
¿Qué pasa con la probabilidad de un evento cuando ya sabes que otro ha ocurrido? ¡Eso es la probabilidad condicional! En este video del canal "Sergio Ruiz" [00:01], exploramos este concepto fundamental que a menudo desafía nuestra intuición.
Es la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ya sabemos que ocurrió un evento B. La fórmula es P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B) [01:26]. La clave es que la nueva información reduce nuestro universo de posibilidades, cambiando el denominador en el cálculo de la probabilidad [01:41].
Analizamos problemas clásicos donde la intuición falla:
El Problema de los Dos Hijos: Si una persona tiene dos hijos y al menos uno es varón, ¿cuál es la probabilidad de que ambos sean varones? ¡La respuesta es 1/3, no 1/2! [02:11].
La Variante "Felipe": ¿Y si te dicen que uno de sus hijos se llama Felipe? La probabilidad cambia a 1/2. Te explicamos cómo la forma en que se revela la información altera drásticamente el problema [02:32].
Falacia del Condicional Transpuesto: Confundir P(A|B) con P(B|A), un error muy común en la interpretación de pruebas médicas [03:54].
Falacia del Eje Temporal: Creer erróneamente que el evento condicionante B siempre debe ocurrir antes que el evento A [04:18].
Confundir Independencia con Exclusión Mutua: Dos conceptos muy diferentes que a menudo se mezclan [04:50].
Conectamos la probabilidad condicional con el poderoso Teorema de Bayes, la herramienta matemática que nos permite actualizar nuestras creencias a medida que obtenemos nueva evidencia [05:33].
Este video te enseñará que la probabilidad condicional es mucho más que una fórmula; es una forma de pensar críticamente sobre cómo la información redefine la realidad [06:07].
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