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Interpretación probabilística

Supongamos que tenemos un ratón en un laberinto y asociamos pp como la probabilidad de que el ratón escape de este laberinto este turno, y (1p)(1p) por la probabilidad de que no escapara en ese turno. Llamar a XX la variable aleatoria asociada al número de vueltas que da el ratón para escapar. Si quiero que tarde, en el mejor de los casos, 44 vueltas para escapar del laberinto entonces consideraría las posibilidades de:

P(X4)=P(X=4)+P(X=3)+P(X=2)+P(X=1)P(X4)=P(X=4)+P(X=3)+P(X=2)+P(X=1)

Después de algunos cálculos llego a la probabilidad:

P(X4)=1(1p)4P(X4)=1(1p)4

Por otro lado:

P(X4)=1P(X>4)P(X4)=1P(X>4)

Lo que nos lleva a:

P(X>4)=(1p)4P(X>4)=(1p)4

Esto nos da la probabilidad de que falle más entonces 44 veces, dado que es la suma:

P(X>4)=P(X=5)+P(X=6)+...=p(1p)4+p(1p)5+...=pni=4(1p)i=(1p)4P(X>4)=P(X=5)+P(X=6)+...=p(1p)4+p(1p)5+...=pni=4(1p)i=(1p)4

¿Puede alguien darme una interpretación intuitiva de esto? Parece un poco impar que la suma tendería a (1p)4(1p)4 al comenzar en 44 .

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Shaq Puntos 95

Usted tiene P(X>4)=P(X=5)+...+P(X=n)+...=pi=4(1p)iP(X>4)=P(X=5)+...+P(X=n)+...=pi=4(1p)i

Se trata de una serie geométrica a1=(1p)4a1=(1p)4 et q=1pq=1p

Por la fórmula de la serie geométrica, tenemos cuando q<1q<1 :

limn>ni=1a1qi=a11q=(1p)41(1p)=(1p)4plimn>ni=1a1qi=a11q=(1p)41(1p)=(1p)4p

Pero teníamos la multiplicación con pp exterior por lo que obtenemos (1p)4(1p)4

Funcionará con cualquier distribución geométrica y para cualquier valor.

Si buscas la intuición, (1p)4(1p)4 es la posibilidad de "fallar" en las 4 primeras veces, por lo que lleva a P(X>4)P(X>4)

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Furrer Puntos 8

Sea r1r1 . Entonces n1k=0rk=1rn1r, que para r(0,1) tiende a 11r como n tiende a infinito.

Así, si p(0,1) entonces pk=4(1p)k=(pk=0(1p)k)(p41k=0(1p)k)=p11(1p)p1(1p)41(1p)=1(1(1p)4)=(1p)4.

(En el caso anterior, el LHS corresponde, por supuesto, a P(X>4)=k=5P(X=k) .)

Alternativamente, se puede reescribir el LHS según pk=4(1p)k=pk=0(1p)k+4=(1p)4pk=0(1p)k, cuando el resultado se establece observando que el último término es igual a 11(1p)=1p .

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Graham Kemp Puntos 29085

Usted tiene que P(X=n)=p(1p)n1 y así P(X>n)=pk=n(1p)k .

Así P(X>0)=pk=0(1p)k . Sin embargo, esto equivale casi con toda seguridad a 1 . Teóricamente, el ratón escapará alguna vez tras el inicio del experimento.

P(X>n)=pnk=n(1p)k=(1p)npk=n(1p)kn=(1p)npj=0(1p)j=(1p)nP(X>0)=(1p)n


En resumen...

La probabilidad de que el ratón escape después de n fallos es la probabilidad de tener n fallos consecutivos veces la probabilidad la probabilidad de que escape alguna vez después de eso.


Y para comprobar matemáticamente esta intuición, utilizamos la derivación para la forma cerrada de una Serie Geométrica. k=0(1p)k=(1p)0+(1p)k=1(1p)k1=1+(1p)k=0(1p)kpk=0(1p)k=1

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