Teorema de la probabilidad total

Demostración visual del teorema de la probabilidad total para el caso n = 4.

El teorema de la probabilidad total afirma lo siguiente:

Sea A 1 , A 2 , . . . , A n {\displaystyle A_{1},A_{2},...,A_{n}} una partición sobre el espacio muestral y sea B {\displaystyle B} un suceso cualquiera del que se conocen las probabilidades condicionales P ( B | A i ) {\displaystyle P(B|A_{i})} , entonces la probabilidad del suceso B {\displaystyle B} viene dada por la expresión:

P ( B ) = i = 1 n P ( B | A i ) P ( A i ) {\displaystyle P(B)=\sum _{i=1}^{n}P(B|A_{i})P(A_{i})}

Demostración

Por hipótesis tenemos una partición A 1 , A 2 , , A n {\displaystyle A_{1},A_{2},\ldots ,A_{n}} del espacio muestral Ω {\displaystyle \Omega } . Por lo tanto el suceso B {\displaystyle B} se puede escribir como

B = ( B A 1 ) ( B A 2 ) ( B A n ) . {\displaystyle B=(B\cap A_{1})\cup (B\cap A_{2})\cup \cdots \cup (B\cap A_{n}).}

ahora bien, los conjuntos B A i {\displaystyle B\cap A_{i}} son disjuntos dos a dos , ya que en caso contrario los A i {\displaystyle A_{i}} tampoco lo serían. En consecuencia

P ( B ) = P ( B A 1 ) + P ( B A 2 ) + + P ( B A n ) . {\displaystyle P(B)=P(B\cap A_{1})+P(B\cap A_{2})+\cdots +P(B\cap A_{n}).}

Por último, se sabe que P ( C D ) = P ( C | D ) P ( D ) {\displaystyle P(C\cap D)=P(C|D)P(D)} para cualesquiera sucesos C {\displaystyle C} y D {\displaystyle D} . Luego

P ( B ) = P ( B | A 1 ) P ( A 1 ) + P ( B | A 2 ) P ( A 2 ) + + P ( B | A n ) P ( A n ) = i = 1 n P ( B | A i ) P ( A i ) , {\displaystyle P(B)=P(B|A_{1})P(A_{1})+P(B|A_{2})P(A_{2})+\ldots +P(B|A_{n})P(A_{n})=\sum _{i=1}^{n}P(B|A_{i})P(A_{i}),}

que era lo que se quería demostrar.

Véase también

  • Teorema de Bayes

Enlaces externos

  • Simulación con R-Project del Teorema de las Probabilidad Total
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