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Distribuciones de probabilidad de datos empíricos

Podemos aproximar una distribución de probabilidad con datos empíricos u observados. Creado por Sal Khan.

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Transcripción del video

Nos dicen que Jade tiene un restaurante en el que los  clientes pueden hacer sus pedidos mediante   una aplicación. Decide ofrecer un descuento  en los aperitivos para atraer a más clientes,   y quiere saber la probabilidad de que un  cliente pida un gran número de aperitivos. Jade rastreó cuántos aperitivos había  en cada uno de los últimos 500 pedidos: Veamos, 40 de los 500 pedidos tenían  cero aperitivos, otro ejemplo,   120 de los 500 pedidos tenían tres  aperitivos y así sucesivamente. Sea X el número de aperitivos  en un pedido aleatorio. Basándote en estos resultados, construye una  distribución de probabilidad aproximada de X. Pausa el video e intenta resolverlo por  tu cuenta antes de que lo hagamos juntos. Muy bien, nos están pidiendo una distribución  de probabilidad aproximada, porque no sabemos   la probabilidad real. No podemos entrar  en la mente de la gente y saber cuál es la   probabilidad de que las neuronas se conecten  de tal modo que decidan pedir aperitivos. Pero lo que sí podemos hacer es  observar los resultados anteriores,   los datos empíricos de aquí, para construir  una distribución de probabilidad aproximada.   Lo que haremos es mirar los últimos  500 pedidos, y para cada uno de los   resultados calcular qué fracción de los  últimos 500 pedidos tuvo ese resultado. Y esa será nuestra aproximación.  Los resultados son cero aperitivos,   uno, dos, tres, cuatro, cinco o seis. La probabilidad aproximada de cero aperitivos  va a ser 40 sobre 500, que es lo mismo que   cuatro sobre 50, que es lo mismo que dos sobre 25. Así que escribiré dos veinticincoavos justo ahí. La probabilidad de que pidan un  aperitivo, bueno, va a ser 90 sobre 500,   que es lo mismo que 9 sobre 50. Y creo  que esta es su simplificación máxima. Después 160 sobre 500 es lo mismo que 16  sobre 50, que es lo mismo que 8 sobre 25. Y seguimos. 120 sobre 500 es lo mismo que  12 sobre 50, o 6 sobre 25. Seis de 25, y luego 50 de 500. Bueno, eso es 1  de cada 10. Así que lo escribiré así. 30 de 500 es lo mismo que  tres de 50. Lo escribiré aquí. Y por último, 10 de cada 500 es lo mismo  que uno de cada 50. Y ya hemos terminado. Acabamos de construir una distribución de   probabilidad aproximada para  nuestra variable aleatoria X.