[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.03 | 0.09 | 0.11 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.13 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.11 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.11 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.11 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.03 | 0.09 | 0.11 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.08 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.08 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.12 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.08 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.12 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.12 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.03 | 0.09 | 0.10 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.08 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.08 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.08 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.06 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.12 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.06 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.03 | 0.09 | 0.11 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.13 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.02 |
| castaños | 0.09 | 0.03 | 0.09 | 0.12 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.12 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.06 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.08 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.11 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.06 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.10 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.06 | 0.09 | 0.07 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.06 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.01 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.11 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.06 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.10 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.10 | 0.04 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.08 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.08 | 0.06 | 0.08 | 0.11 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.08 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.08 | 0.06 | 0.05 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | 0.05 |
| oscuros | 0.03 | 0.02 | 0.09 | 0.02 | 0.05 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.01 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.01 | 0.03 |
| castaños | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.12 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_ProbasPelosOjos]
La siguiente tabla representa la distribución de cierta población, considerando color de pelo (en las columnas) y color de ojos (en las filas).
| rubio | pelirrojo | marron | oscuros | negro | |
|---|---|---|---|---|---|
| claros | 0.02 | 0.07 | 0.06 | 0.04 | 0.02 |
| azules | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.02 | 0.04 |
| castaños | 0.09 | 0.05 | 0.09 | 0.08 | 0.06 |
| oscuros | 0.03 | 0.01 | 0.09 | 0.02 | 0.04 |
Se elige una persona al azar.
Calcular la probabilidad de que una persona tenga ojos castaños y pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona de ojos castaños tenga pelo rubio.
Calcular la probabilidad de que una persona no sea pelirroja sabiendo que tiene ojos azules.
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos oscuros?
Sabiendo que una persona es pelirroja, ¿qué probabilidad tiene de que tenga ojos claros?
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.9
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.84
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.86
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.83
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.83
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.98
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.98
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.89
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.91
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.84
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.81
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.93
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.81
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.93
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.81
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.86
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.8
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.9
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.95
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.82
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.93
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.95
Especificidad = 0.86
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.81
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.8
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.8
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.81
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.9
Especificidad = 0.83
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.93
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.01
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.84
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.95
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.98
Especificidad = 0.81
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.01
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.8
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.9
Especificidad = 0.89
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.92
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.81
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.01
Sensibilidad = 0.98
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.85
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.01
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.85
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.82
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.95
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.92
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.01
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.84
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.86
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.01
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.89
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.89
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.83
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.95
Especificidad = 0.8
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.85
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.93
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.9
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.84
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.95
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.95
Especificidad = 0.91
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.83
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.84
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.93
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.87
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.01
Sensibilidad = 0.97
Especificidad = 0.82
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.04
Sensibilidad = 0.98
Especificidad = 0.86
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.83
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.95
Especificidad = 0.95
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.91
Especificidad = 0.94
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.89
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.05
Sensibilidad = 0.98
Especificidad = 0.85
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.02
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.84
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.95
Especificidad = 0.92
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.96
Especificidad = 0.91
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.03
Sensibilidad = 0.93
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.01
Sensibilidad = 0.92
Especificidad = 0.89
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_SensibilidadEspecificidadTest]
Se realiza un análisis de laboratorio para diagnosticar cierta enfermedad. El test utilizado puede dar dos resultados: positivo, indicando que la persona está enferma; o negativo, sugiriendo que no hay enfermedad. En tal caso, se está frente a la posibilidad de cometer dos tipos de error en el diagnóstico:
Falso positivo: diagnosticar como enferma a una persona sana.
Falso negativo: diagnosticar como sana a una persona enferma.
En este contexto, se definen los siguientes conceptos:
Especificidad: es la probabilidad de que el análisis resulte negativo en un/a paciente sano/a.
Sensibilidad: es la probabilidad de que el análisis resulte positivo en un/a paciente enfermo/a.
Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad.
A continuación se encuentra información hipotética sobre una enfermedad y sobre la prueba utilizada para su detección.
Prevalencia = 0.06
Sensibilidad = 0.94
Especificidad = 0.88
Calcule la probabilidad de que un/a paciente esté enfermo/a sabiendo que el resultado de la prueba es positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalMamografia]
Consideremos una población de mujeres mayores de \(50\) años. Se tienen los siguientes datos:
¿Cuál es la probabilidad de que a una de estas mujeres mayores de \(50\) años le de positivo el resultado de la mamografía?
Hallar la probabilidad de que una de estas mujeres tenga cáncer, si tiene un resultado de mamografía positivo.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(100\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(160\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(140\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.5 & 0.5\\ \text{Nuñez} & 0.7 &0.3\\ \text{Belgrano} & 0.8 &0.2\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(190\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(120\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.4 & 0.6\\ \text{Nuñez} & 0.6 &0.4\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(90\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.3 & 0.7\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(80\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(150\) y la de Belgrano \(170\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalCaramelos]
Una fabrica de caramelos tiene 3 sucursales. La sucursal de Palermo fabrica \(110\) caramelos por día, la sucursal de Nuñez \(130\) y la de Belgrano \(180\). Todas las sucursales fabrican caramelos de frutilla y de limón según las siguientes proporciones:
\[\begin{array}{c|c} \text{maquina} & \text{frutilla}& \text{limón}\\ \hline \text{Palermo} & 0.2 & 0.8\\ \text{Nuñez} & 0.5 &0.5\\ \text{Belgrano} & 0.7 &0.3\\ \end{array}\][Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.9, de B es 0.3, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.9, P(T\mid B)=0.3\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.43.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.43\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.6279.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.1, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.58.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.58\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.4828.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.3, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.3\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.47.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.47\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1064.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.5, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.4.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.4\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.35.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.4, de B es 0.7, y de C es 0.5.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.4, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.5\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.54.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.54\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1481.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.7, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.3.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.3\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.7.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.4, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.72.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.72\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0556.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.4, de B es 0.3, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.4, P(T\mid B)=0.3\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.2.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.2\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.4.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 60% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.2, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.6\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.22.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.22\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.3182.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.1, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.58.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.58\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0517.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.4, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.25.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.25\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.36.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 50% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.4, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.5\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.51.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.51\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0588.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.6, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.6\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.73.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.73\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0959.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.4, y de C es 0.5.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.5\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.47.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.47\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.3404.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.7, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.41.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.41\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1707.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 70% por B y el 20% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.2, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.7\) y \(P(C)=0.2\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.34.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.34\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.4118.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.3, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.3\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.58.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.58\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.2069.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.4, de B es 0.6, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.4, P(T\mid B)=0.6\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.7.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.7\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.2571.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.9, de B es 0.8, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.9, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.8.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.8\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.4.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.7, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.38.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.38\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2368.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 80% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.7, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.8\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.2.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.2\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.35.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 80% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.8, y de C es 0.4.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.8\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.4\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.45.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.45\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1778.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.1, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.6.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.6\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.05.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.4, de B es 0.1, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.4, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.21.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.21\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1429.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 60% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 20% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.4, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.6, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.2\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.62.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.62\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.5806.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.7, y de C es 0.4.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.4\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.59.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.59\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.5424.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.6, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.6\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.31.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.31\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.3871.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.2, y de C es 0.5.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.5\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.43.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.43\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0465.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 80% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.7, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.8\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.58.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.58\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1207.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.1, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.49.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.49\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0612.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 50% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.4, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.5, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.69.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.69\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.5797.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.3, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.3\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.18.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.18\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2222.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 50% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.2, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.5, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.61.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.61\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0328.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.7, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.4.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.4\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.2, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.37.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.37\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1622.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.4, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.7.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.7\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0571.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 60% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 20% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.9, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.6, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.2\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.9\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.44.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.44\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2727.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 50% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 20% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.5, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.5, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.2\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.42.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.42\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.3571.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.3, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.3\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.5.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.5\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.18.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 50% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.1, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.5, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.52.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.52\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0192.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.2, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.44.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.44\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0455.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.7, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.44.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.44\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2727.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.4, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.31.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.31\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.3871.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.5, y de C es 0.4.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.4\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.34.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.34\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.4412.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.8, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.68.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.68\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0147.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.9, de B es 0.6, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.9, P(T\mid B)=0.6\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.45.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.45\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1333.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 50% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.6, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.5, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.6\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.46.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.46\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2174.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.8, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.53.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.53\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.4528.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.9, de B es 0.4, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.9, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.73.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.73\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1096.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.9, de B es 0.2, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.9, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.44.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.44\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0909.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 80% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.2, y de C es 0.5.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.8\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.5\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.5.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.5\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.16.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 50% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.8, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.5\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.62.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.62\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0645.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.9, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.9\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.8.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.8\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.3375.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 80% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.5, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.8\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.35.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.35\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1714.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.7, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.32.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.32\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.6562.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.7, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.18.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.18\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2222.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.5, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.57.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.57\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0877.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.8, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.54.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.54\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.037.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 50% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.4, de B es 0.2, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.5\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.4, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.42.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.42\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1905.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.7, y de C es 0.4.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.4\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.42.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.42\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0952.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.7, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.55.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.55\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1273.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.9, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.9\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.71.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.71\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.4507.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 50% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 20% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.2, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.5, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.2\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.17.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.17\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2941.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.4, de B es 0.8, y de C es 0.5.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.4, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.5\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.5.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.5\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.16.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.9, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.9\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.46.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.46\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.3478.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.1, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.34.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.34\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0588.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.8, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.64.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.64\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0469.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 50% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.4, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.5, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.51.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.51\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2941.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.7, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.52.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.52\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.4038.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.1, y de C es 0.3.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.3\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.32.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.32\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.3125.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 80% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.9, de B es 0.6, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.8\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.9, P(T\mid B)=0.6\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.79.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.79\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0759.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 60% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.7, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.6\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.7.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.7\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0143.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.9, y de C es 0.4.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.9\) y \(P(T\mid C)=0.4\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.53.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.53\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0377.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.5, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.24.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.24\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.2083.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 80% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.2, de B es 0.9, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.8\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.2, P(T\mid B)=0.9\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.19.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.19\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.4737.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.6, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.6\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.69.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.69\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.087.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.1, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.64.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.64\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.2187.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 20% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.2, y de C es 0.4.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.2\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.4\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.48.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.48\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1667.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.1, de B es 0.2, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.1, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.41.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.41\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.1463.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 80% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.4, de B es 0.3, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.8\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.4, P(T\mid B)=0.3\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.15.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.15\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.2.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 60% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.1, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.6, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.4.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.4\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.025.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 60% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.4, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.6\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.3.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.3\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.8.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.9, de B es 0.1, y de C es 0.5.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.9, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.5\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.54.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.54\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0185.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.5, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.62.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.62\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1935.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.5, y de C es 0.7.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.7\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.64.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.64\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1875.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.2, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.2\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.59.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.59\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0847.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.1, y de C es 0.4.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.4\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.49.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.49\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.5714.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 50% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.3, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.5\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.3\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.58.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.58\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1207.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 20% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.8, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.2, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.83.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.83\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.2892.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 50% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.5, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.5\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.64.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.64\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.3906.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 40% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.5, de B es 0.9, y de C es 0.1.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.4, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.5, P(T\mid B)=0.9\) y \(P(T\mid C)=0.1\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.34.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.34\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.2647.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.8, de B es 0.4, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.8, P(T\mid B)=0.4\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.58.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.58\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.2759.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.8, y de C es 0.5.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.8\) y \(P(T\mid C)=0.5\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.6.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.6\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.5333.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 60% de los vuelos son realizados por A, el 10% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.9, de B es 0.5, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.6, P(B)=0.1\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.9, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.83.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.83\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.6506.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 70% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.1, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.7\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.61.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.61\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.0492.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 60% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.3, de B es 0.1, y de C es 0.5.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.6\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.3, P(T\mid B)=0.1\) y \(P(T\mid C)=0.5\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.36.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.36\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.0833.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 40% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.7, de B es 0.5, y de C es 0.6.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.4\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.7, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.6\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.57.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.57\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.1228.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 30% por B y el 40% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.5, y de C es 0.2.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.3\) y \(P(C)=0.4\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.2\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.41.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.41\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.3659.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 10% de los vuelos son realizados por A, el 60% por B y el 30% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.4, de B es 0.5, y de C es 0.9.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía B?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.1, P(B)=0.6\) y \(P(C)=0.3\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.4, P(T\mid B)=0.5\) y \(P(T\mid C)=0.9\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.61.
Nos piden ahora \(P(B\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(B\mid T)=\frac{P(B\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(B\cap T)= P(T\mid B)P(B)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.61\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía B es 0.4918.
[Referencia: UPR_PCI_ProbaCondicionalVuelos]
En Ezeiza solamente están volando las compañías A, B, y C. El 30% de los vuelos son realizados por A, el 20% por B y el 50% restante los realiza C. La probablidad de que salga tarde un vuelo de A es 0.6, de B es 0.7, y de C es 0.8.
¿Cuál es la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde?
Sabemos que un vuelo salió tarde, ¿cuál es la probabilidad de que haya sido de la compañía A?
Utilizaremos A, B y B para denotar que el vuelo es de cada una de las respectivas compañías, mientras que con T denotaremos que el vuelo sale tarde. Tenemos entonces que el A, B y C forman una partición del espacio muestral, con probabilidad \(P(A)=0.3, P(B)=0.2\) y \(P(C)=0.5\), respectivamente. También nos dan como dato la probabilidad de que el vuelo salga tarde, una vez que sabemos de que compañia es. Es decir, tenemos que \(P(T\mid A)=0.6, P(T\mid B)=0.7\) y \(P(T\mid C)=0.8\). Ahora bien; siendo A,B,C una partición, tenemos que \[P(T)=P(T\cap A)+P(T\cap B)+P(T\cap C).\] Para calcular cada una de estas probabilidades invocamos el principio multiplicativo. Tenemos entonces que
\[P(T)=P(T\mid A)P(A)+P(T\mid B)P(B)+P(T\mid C)P(C).\] Esta última identidad se conoce como el Teorema de la probabilidad Total. Llegamos asi a que la probabilidad de que al elegir un vuelo al azar este haya salido tarde es 0.72.
Nos piden ahora \(P(A\mid T)\). Es decir, una condicional al revés de las presentadas en el enunciado. Para calcularla, comenzamos con la definición de probabilidad condicional. Tenemos entonces que \[P(A\mid T)=\frac{P(A\cap T)}{P(T)}\] Ya vimos que, usando la regla multiplicativa, \(P(A\cap T)= P(T\mid A)P(A)\). También obtuvimos que \(P(T)=0.72\).
Concluímos entonces que, sabiendo que un vuelo salió tarde, la probabilidad de que haya sido de la compañía A es 0.25.