Estadística teorema de bayes

Ayuda para este problema. El departamento de personal de una
empresa grande ha descubierto que sólo el 60% de los candidatos entrevistados
están realmente calificados (C) para asumir un cargo en la compañía. Una
revisión de los registros de la firma muestra que quienes estaban calificados,
el 67% tuvo un entrenamiento previo en estadística (E), mientras que el 20% de
quienes no estaban calificados habían recibido instrucción estadística mucho
antes. Es decir:
El director de personal puede ver claramente que si un
individuo está calificado, es más probable que éste tenga alguna capacitación
en estadística, que si no lo está (0.67 > 0.20). Se perdió mucho tiempo entrevistando
a los candidatos que resultaron no calificados. Sin embargo, el director está
considerando conceder entrevistas solo a aquellos candidatos que tengan
capacitación en estadística. Él espera incrementar la probabilidad de encontrar
candidatos calificados para ocupar el cargo. La pregunta entonces es la
siguiente: ¿es más probable que un individuo esté calificado dado que ha tenido
capacitación: P(C|E)? Si es así, el departamento de personal podría evitar
demoras y costos innecesarios restringiendo las entrevistas sólo a aquellos
candidatos que tengan capacitación en análisis estadístico. Realiza el diagrama
de árbol donde se presenten los casos.

por su atención gracias

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1

La fórmula de la probabilidad condicionada es:

P(A|B) = P(AnB)/P(B)

Vamos a ir deduciendo cosas de lo que nos dicen.

Con NC quiero decir "no C" el complementario de C. Igualmente NE será no E.

P(C) = 0.6

P(E|C) = 0.67

P(E|NC) = 0.2

Y se deduce fácilmente esta

P(NC) = 1-P(C)=0.4

Tenemos esta tabla de momento

     E   NE  Total
C             0.6
NC            0.4

Intentaremos completarla

Aplicando la fórmula

P(E|C) = P(EnC)/P(C)

0.67 = P(EnC) / 0.6

P(EnC) = 0.67 · 0.6 = 0.402

y entonces

P(NEnC) = P(C) - P(EnC) = 0.6 - 0.402 = 0.198

Tendremos esto de momento

     E      NE  Total
C  0.402  0.198  0.6
NC               0.4

Por otro lado

P(E|NC) = P(E n NC) / P(NC)

0.2 = P(E n NC) / 0.4

P(E n NC) = 0.2 · 0.4 = 0.08

y

P(NE n NC) = P(NC) - P(E n NC) = 0.4 - 0.08 = 0.32

Y ya tenemos la tabla completa

         E      NE
C      0.402  0.198  0.6
NC     0.08   0.32   0.4
Total  0.482  0.518  1

A ver, que ya estoy perdido. ¿Qué preguntaban?

P(C|E) = P(CnE)/P(E) = 0.402/0.482 = 0.83402249

P(C|NE) = P(C n NE) / P(NE) = 0.198 / 0.518 = 0.38223938

Se ve claramente que es mucho mayor la probabilidad de estar capacitado si se ha estudiado estadística previamente, luego se podría ahorrar estudios entrevistando solo a los que han estudiado estadística.

¡Ya sabes, a estudiar estadística para que no te discriminen!

Y no hay cosa más odiosa que un diagrama de árbol aquí que no se pueden dibujar las flechas

A la izquierda el punto donde salen dos flechas, una con E y otra con NE. Y donde termina cada una salen otra dos, una con C y otra con NC. Al final los 4 resultados que significan

P(C|E), P(NC|E) , P(C|NE), P(NC|NE) y son estos:

0.83402249

1-0.83402249 =0.16597751

0.38223938

1-0.38223938 =0.61776062

Y eso es todo.

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