Story Transcript
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SCHAUM PROBLEMAS
COMPENDIOS
y
DE TEORIA
SERIE
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LIPSCHUTZ,
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Ph.D.
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Profesor Asociado de Matemáticas Universidad de Temple
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DUQUE
FERRO
ALFREDO
ADAPTACION
y
TRADUCCION
..
Profesor de la Universidad Nacional de Colombia.. Bogotá
.
TORONTO
YORK
NUEVA
PAULO
SAO
SIDNEY
JOHANNESBURG
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DUSSELDORF SINGAPUR
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LONDRES
BOGOTA
MEXICO
PANAMA
LIBROS McGRAW-HILL
J
~
Ci(c--?~A~~::
INTRODUCCION Probabilidad es el estudio de experimentos aleatorios o libres de determinación. Si un dado es lanzado al aire, entonces hay certeza que caerá, pero no es cierto afirmar que aparecerá un 6. Sin embargo, supongamosque repetimos el experimento de lanzar el dado; sea s el número de aciertos, esto es, el número de vecesen que un 6 aparece,y sea n el número de jugadas. Se sabeentoncesque empíricamente la relación f = sIn. llamadafrecuenciarelativa. tiende a estabilizarsea la larga, o sea que se aproxima a un límite. Esta estabilidad es la base de la teoría de la probabilidad. En teoría de probabilidad, definimos un modelo matemático de los fenómenosanteriores asignando "probabilidades" (o: valores límites de las frecuencias relativas) a los "eventos" asociados con un experimento. Naturalmente, la seguridad en nuestro modelo matemático para un experimento dado
dependedel acercamientode las probabilidades asignadascon la frecuenciareal relativa. Esto da origen entoncesa los problemas de verificación y confiabilidad que constituyen el tema principal de la estadística.
Históricamente,
la teoría de la probabilidad
comenzó con el estudio de los juegos de azar, tales
C9mola ruleta y las cartas. La probabilidad p de un evento A se definió como sigue: si A puedeocurrir -8
=
P(A)
=
p
de s maneras entre un total de n igualmente posibles, entonces
n
Por ejemplo, al tirar un dado puedesalir un número par de 3 maneras, de las 6 "igualmente posibles"; o sea, p = = l. Esta definición clásica de probabilidad está viciada, esencialmente, puesto que defi-
sido
ha
no
que
probabilidad"
igual
"con
de
la
que
misma
la
es
posible"
"igualmente
de
idea
la
t
nida. El tratamiento moderno de la teoría de la probabIlidad es puramente axiomático. Esto significa que las probabilidades de nuestros eventos pueden ser. perfectamente arbitrarias,
excepto que ellas
deben satisfacer ciertos axiomas que se enuncian posteriormente. La teoría clásica corresponderá al caso especial de los así llamados espacios equiprobables.
espacio
el
vacío
S.
muestra.
y
imposibilidad),
conjunto
muestral
o
llama
se
(o
El
espacio
muestral
dado
del
punto
un
elemental. imposible
evento
evento
subconjunto
llama
experimento
se el
llama
un
S.
un se
S
E denomina
se
a
palabras,
de
de
posibles
elemento
otras
un
en veces
algunas
simple
o,
es,
resultados resultados
muestra ~
una el
de
de
esto
los
todos particular,
de
S
conjunto
eventos;
consta
un que
son
I
sí
a
es
resultado
conjunto
Un
A por
de
I
evento
S
evento y
~
El
Un
muestral.
El
ESPACIO MUESTRAL y EVENTOS
S el evento cierto o seguro. Podemos combinar eventos para formar nuevos eventos, utilizando las diferentes operaciones con conjuntos:
simultáneamente;
suceden
B
y
A
si
sólo
y
si
sucede
que
evento
el
es
B
n
A
(ii)
(i) A U B esel eventoquesucedesi y sólosi A o B o ambossuceden;
iR
(iii) Ac, (complemento de A), es el evento que sucede si y sólo si A no sucede.
3]
INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD
39
Dos eventosA y B son llamadosmutuamenteexclusivossi son disyuntos,estoes, si A n B = ~. En otras palabras,sonmutuamenteexclusivossi no puedensucedersimultáneamente. Ejemplo3.1: Experimento:Lánceseun dado y obsérvese el númeroque apareceen la cara superior.Entoncesel espacio muestral consiste en los seis números posibles:
s=
, 2, 3,4, 5, 6 I
,3,51,
=
B
12.4.61.
=
A
SeaA el eventode salir un númeropar, B de salir impar y C de salir primo: C=12,3,SI
Entonces:
A U C = I 2, 3, 4, 5, 6 1 esel eventode queel númeroseapar o primo; B n c = 13,51 esel ev~ntode queel númeroseaimparprimo; cc
= 11,4,61 es el evento de que el número no sea primo.
Obsérvese que A y B son mutuamenteexclusivos:A n B = 0; en otras palabras.un númeropar y un impar no pueden ocurrir simultáneamente.
ocho
los
por
constituido
está
S s
muestral
espacio
El
Ejemplo 3.2: Experimento: Láncese una moneda 3 vecesy obsérvesela serie de caras (H) y sellos (T) que aparecen. elementos:
= I HHH, HHT, HTH, HTT, THH, THT, TTH, TTT
SeaA el eventoen que doso máscarasaparecenconsecutivamente, y B aquelen quetodoslos resul-
TTT
{HHH,
=
B
y
I
THH
HHT,
HHH,
I
=
A
tados son iguales:
EntoncesA n B = I HHH I es el eventoelementalen que aparecencarassolamente.El eventoen que aparecen5 caras es el conjunto vacío 9}.
Ejemplo 3.3: Experimento: Láncese una moneda hasta que aparezca una cara y luego cuénteseel número de veces que se lanzó la moneda. El espacio muestral de este experimento es S = 11,2,3, . . ., ~ l. Aquí el ~ se refiere al caso de que no aparezca nunca una cara y así la moneda se lanza un número infinito de veces. Este es un ejemplo de un espacio muestral que es contab/emente infinito.
Ejemplo 3.4: Experimento: Sea un lápiz que cae de punta. en una caja rectangular y obsérveseel punto del fondo de la caja donde el lápiz toca primero. Aquí S está formado por todos los puntos de la superficie del fondo. Representemosestos puntos por el área rectangular dibujada a la derecha.Sean A y B los eventos en que el lápiz cae en las respectivas áreas ilustradas en la figura. Este es un ejemplo de un espacio muestral que no es finito ni siquiera contablemente infinito. esto es. que es no contable.
. Si el espaciomuestraj)S es infinito
s
o contablementeinfinito, entoncescada subconjunto de S es
un evento. Por otra parte, si S es no contable, como en el ejemplo 3.4, entoncespor razonestécnicas (que caen fuera del alcance de este texto), algunos subconjuntosde S no puedenser eventos. Sin embargo, en todos los casoslos eventosforman una u-álgebra E de subconjuntosde S.
,.c ~~
~
CAP.
~~¡,,;~;
INTRODUCCION A L,
si
A
definida
reales
evento
del
valores
de probabilidad
función
la
una
P llamada
sea
y
es
P(A)
eventos
y
de
la.clase
c
probabilidad.
de
sea función
muestral, llama
l.
~
P(A)
~
O
A,
evento
axiomas:
l.
todo =
Para
los siguientes
P(S)
[Ps]
[Pl]
se cumplen
se
espacio
P
un
S Entonces
c.
en
Sea
AXIOMAS DE PROBABILIDAD
. ..
P(B)
P(A)
=
+
...
+
P(As)
+
P(AI)
=
.)
.
.
U
es una serie de eventos mutuamente exclusivos, entonces As
Al, A2,
U
Si
P(A1
[P4]
UB)
P(A
[Pa] Si A Y B son eventos mutuamente exclusivos, entonces
Las siguientesobservacionesconciernenal orden en que estánlos axiomas [Pa] y [P4] . Ante todo, al utilizar [Pa] y la inducción matemática podemos probar que para eventos mutuamente exclusivos
Al, As,.. .,A..,
P(A1UA2U...
UA,,)
=
...
+ P(A2) +
P(A1)
+ P(A,,)
(*)
Hacemos énfasis en que [P.] no proviene de [Pa] ni siquiera (*) se cumple para todo entero positivo n. Sin embargo, si el espacio muestral S es finito, entonces claramente el axioma [P.] es superfluo Ahora
probamos
un número
de teoremas
que se deducen directamente
de nuestros axidmas.
Teorema3.1: Si.o esel conjuntovacío,entoncesP(.o) = o. Demostración:SeaA un conjunto;entoncesA y .o sondisyuntosy A U .o = A. Por [Pa],
=
P(A)
=
P(AU!1J)
P(A)+P(!1J)
=
P(AC)
entonces
A,
evento
un
de
complemento
el
es
AC
Si
3.2:
Teorema
RestandoP(A) de ambosladosobtenemosel resultado. P(A).
P(AC)
+
P(A)
obtiene
=
se
[Ps]
y P(AUAC)
= P(S)
1
=
[Pa]
Por
AC.
U
=
esto es, S
A
Demostración:El espaciomuestralS se puededescomponer en los eventosA y AC mutuamente exclusivos,
~
P(A)
entonces
B,
C
A
Si
3.3:
Teorema
de lo cual se desprendeel resultado. P(B).
de-
la
a
ilustra
se
+ P(B""A)
Con lo cual secompruebael enunciadopuestoque P(B""A) ~ O.
sombreado.
= P(A)
P(B)
Así
B
recha).
(como
exclusivos
mutuamente
A
B""
y
eventos'A
Demostración:Si A C B, entoncesB sepuededescomponer enlos
A""B
Demostración:
exclusivos
A se puede descomponer
y AnB;
esto es, A
B)
n
P(A
P(A)-
=
B)
""
P(A
Teorema 3.4: Si A Y B son dos eventos,entonces
en los eventos mutuamente
= (A
""B)U(AnB).
Por consiguiente, por [Pa], P(A)
= P(A""B)
de lo cual se obtiene el resultado.
+
p(AnB)
A sombreado.
42
INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD
[CAP.
3
ESPACIOS FINITOS EQUIPROBABLES
- \--,
de
probabilidad,
un
si
uniforme. Además,
l/no
o
de
S
finito
es
palabras,
otras
En
punto
equiprobab/e
espacio espacio
Un
cada
de =!.
elementos
A
de
n
de
S
número de maneras en que el evento A puede suceder número de maneras en que el espacio muestral S puede suceder
~
-
P(A)
n
v
n
elementos
de
número
=
P(A)
evento A contiene r puntos entoncessu probabilidad es r.!
número
sugieren que se asignen iguales
llamará
muestral. probabilidad
la
se
espacio
del
probabilidad, entonces
misma
resultados
la puntbs
n
contiene
tiene
diferentes
los
a
muestral S
punto
si
cada particular,
En
donde
probabilidades
Frecuentemente, las características físicas de un experimento
equiproba-
formalmente, espacio
un
es
equiprobable;
S
que
espacio
un
a
significa
S"
respecto conjunto
un
solamente
de
azar
usará
al
se punto
azar"
un
"al
expresión
"escoger
proposición
la
La
Hacemos hincapié en que la fórmula anterior para P(A) puede utilizarse solamente con respecto a un espacio equiprobable, y no puede usarse en general.
ble, estoes,quecadapuntomuestraldeS tienela mismaprobabilidad. Ejemplo 3.7: Seleccióneseuna carta al aMr de una baraja corriente de 52 cartas. Llamemos
I
K
o
Q
J,
es
figuras,
I
=
B
y
decir
= I espadas I
A
Calculemos
P(A), P(B) Y P(A n B). Comosetratade un es¡mcio equiprobable,
= nú~ero
P(A)
de espadas
=
numero de cartas
~
=
!
52
P(B)
=
n~mero
4
de
figuras
=.!!
=
numero de cartas
52
-2--
13
P(A nB) = númerode,espadas quesonfiguras= -2-numero
de cartas
52
P(A)
Hallar
Y
P(B).
I
defectuosos
no
artículos
dos
I
defectuososI
=
I dos artículos
y
A =
B
Ejemplo 3.8: Sean 2 artículos escogidosal azar de un grupo de 12 de los cuales4 son defectuosos.Sea
Ahora
r:)
= 66 maneras, o número de vecesen que se puedenescoger2 artículos entre 12;
A puede suceder de (:)
= 6 maneras, o número de vecesen que se puedenescoger2 artículos defectuosos entre 4 defectuosos;
S puede suceder de
B puedesucederde (:> = 28 maneras,o númerode vecesen quesepuedenescoger 2 artículos
~.
=
~
=
=-¡¡\ = ft
P(B)
Por consiguiente, P(A)
y
no defectuosos entre 8 no defectuosos.
Pregunta: ¿Cuál es la probabilidad de que por 10 menos un artículo sea defectuoso?Ahora
C = I un artículo por 10 menoses defectuoso I
33
-
= 1_11 - ~ 33
)
B
P(C) = P(BC) = 1- P
(
esel complemento de B; estoes, C = Bc. Así, por el teorema3..2,
La ventajacon queun eventode probabilidadp sucede,se definecomola relaciónp: (1 - p). Así, la ventajade que por lo menosun artículoseadefectuoso es ~: ~ ó 19; 14 queselee "19 a 14".
43
INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD
CAP. 31
Ejemplo3.9: (Problemaclásicodel cumpleaños.) Se deseahallar la probabilidadp de quen personas tenganfechas diferentes de cumpleaños. Para resolver este problema, no tenemosen cuenta los años bisiestosy suponemos que el cumpleaños de una persona puede caer en un día con igual probabilidad. Puesto que hay n personas y 365 días diferentes, hay 365ft maneras de que n personaspuedan cumplir años. Por otra parte, si las n personascumplen en fechasdistintas, entoncesla primera persona puedenacer en cualquier día de los 365, la segundapuedenacer en cualquiera de los 364 días restantes, la tercera, en los 363 restantes, etc. Así hay
365.364.363...
(365
-
11,
+ 1)
maneras para que n
personastengan fechasdiferentes de cumpleaños. Por consiguiente,
p -- 365.364. 363 . 365"(365- n + 1) -- 365.365- 365 . . .
365
364
363
365
--
-
11, +
365
-
1 -
Se puede comprobar que para n ~ 23, P 3 consta de aquellos puntos de S que caen debajo de la línea
Nota: Un espaciode probabilidadfinito o infinito contablese dice que es discreto,y un espaciono contable se dice que esno discreto.
~
INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD
44
Problemas
[CAP.
3
resueltos
evento
el
ambos,
no
para pero
Venn
de suceden,
B
o
diagrama
A
el (ii)
represéntese
solamente;
y
A
sucede
expresión es,
una esto
no,
Hállese
~
B.
y
pero
A ocurre
eventos
A
los
(i)
Sean
que:
en
3.1.
ESPACIOS MUESTRALES y EVENTOS
even-
el
Observa-
indicadiJ.
palabras,
(o) otras
en
figura
la
en suceden;
como
BC
y
B
a
A
es,
exterior
esto
A
de suceda;
no
B
superficie
la
que
desde
sombrea sucede,
se B),
de
sucede,
B
no
pero
A
Sucede unode los dosA o B.
B.
no
pero
A
Sucede
Bc.
(complemento
que
BC n
A
que
Puesto
es
to
mos
(i)
esto es, sucede exactamente uno de los dos eventos.
no ambos. (b)
(o)
pero
(BnAc).
U
(AnBC)
es
dado
el diagrama
de Venn para el evento
solamente.
A
sucede
y representar
evento
el
Entonces
BnAc.
evento
el
es (ii)
C.
no
pero
B
y
A
(i)
una expresión
AnBnCc.
es
evento
El
luego.
Puestoque A y B pero no C suceden,se sombrea la intersecciónde A y B que cae fuera de C. como en la figura (o) indicada
(i)
A
no
pero
B.
y
AnBc;
evento
el
es
Sean los eventos A, By C. Hallar en que,
suceden
3.2.
B
Puestoque sucedeA o B. pero no ambos, se sombrea la superficie de A y B salvo su interseccióncomo en la figura (b) anterior. El evento es equivalente a A. si B no sucede;o 3 B. si A no sucede.Ahora, como en el caso (i), A. pero no
(ii)
SucedenA Y B pero no C.
(ii)
(b)
(o)
A
Sucede
solamente.
(V Puestoque solamenteA sucede,se sombrea la superficie de A que cae fuera de8 y de C, como en la figura (b) anterior. El evento es A nBcnCc.
\
3.3. Tengamosel caso de lanzar una moneday un dado; sea el espaciomuestral S que consta de doce (i)
Expresar
explícitamente
los siguientes
eventos:
T61
T5,
T4,
T3,
T2,
TI,
H6,
H5,
H4,
H3,
H2,
HI,
I
s
=
elementos:
= ! aparecen caras y un número par 1,
A
(iii) ¿Cuálesde los sucesos A, By C son mutuamenteexclusivo&?
sucede
(c)
suceden,
C
Y
B
(b)
suceden,
B
o
A
(o)
que:
en
evento
el
explícitamente
Expresar
solamente.
B
(ii)
B'= I apareceun númeroprimo 1, C = I aparecensellosy un númeroimpar l.
í;i!(,~
del
Los posibili-
de
ajedrez.
de
doble
el
torneo
tiene
un
en
[CAP. 3
hombre
cada
intervienen
3,
pero
m
m2,
ganar
de
mujeres,
tres
probabilidades
Y
h2,
Y
iguales
1
h tienen
hombres,
sexo
Dos mismo
3.7.
mi,
INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD
46
h
Si
dades de ganar que una mujer. (i) Hallar la probabilidad de que una mujer gane el torneo. (ii)
1Y m I soncasados, hallar la probabilidadqueuno de ellosganeel torneo.
t
=
P
o
1
=
2p
p
".
Sea P(m1) = p; entoncesP(m2)= P(m3) = P y P(h1) = P(h2)= 2p. Luegodesignemos JXlruno la sumade de los cinco puntos muestrales: p + p +
las probabilidades
~
=
t
+
t
+
t
=
f
=
3)
p(m
+,
+
t
=
P(m2)
1)
+
1)
p(m
p(m
+
=
1)
P(h
1)
3
m
=
m2,
1,
mIl)
1,
m h
p(1
p(1
Buscamos, (i) p(1 m 1, m2, m 31) y (ii) p(1 h 1, mil). Entonces por definición,
3.8. Sea un dado cargado tal que la probabilidad de salir un número cuando se lanza el dado es proporcional a dicho número (por ejemplo, 6 tiene el doble de probabilidad de salir que 3). Sea
~
(i)
l.
impar
número
I
=
C
1,
primo
número
I
=
B
1,
par
número
I
=
A
("
Describir el espacio de probabilidad, esto es, hallar la probabilidad de cada punto muestral.
(ii) Hallar P(A), P(B) Y P(C). (iii) Hallar la probabilidad de que: (a) salga un número par o primo; (b) salga un número impar
21'
=
P(C)
=
Así
1/21.
=
P
o
1
=
6p
P(5)
A,
P(6)
=
,
~.
=
/¡,
=
=
P«1,3,5})
P( 2,3,5})
+
5p
+
4p
P(4)
{
=
t,
~,
=
P«2,4,6})
P(B)
P(A)
=
(ii)
=
lO
P(l)
+
+
probabilidades
3p
= p. Entonces P(2)= 2p. P(3)= 3p.P(4)= 4p, P(5)= 5p Y P(6)= 6p.Comola suma delas debe ser uno, obtenemos p + 2p =2\, P(2) = 2\, P(3)
P(I)
Sea
(i)
primo; (c) sucedaA perono B.
(iii) (a) El eventodequesalgaun númeroparo primo es A U B = 12,4,6,3,51, o que l no salga.Así, P(A uB) = 1 - P(l) = 21.
(i)
2\.
= *.
=
P({S,5})
= P({4,6})
=
P(BnC} P(AnBc)
Así, tanto
{S,5}.
lo
=
Por
{4,6}.
BnC
ESPACIOS FINITOS EQUIPROBABLES 3.9. Determinar la probabilidad p de cada evento:
=
impares
nBc
A
es
primo
B
no
número
pero
A
un
salga sucede
que que
de en
evento evento
El El
(c)
(b)
20
j
que salga un número par al lanzar un dado normal;
(ii) que resulte un rey al sacar una carta de una baraja corriente de 52 cartas; (iii) que aparezcapor lo menos un sello al lanzar tres monedasnormales; (iv) que aparezca una bola blanca al sacar una sola bola de una urna que contiene 4 blancas, 3 rojas y 5 bolas azules.
"
(i)
El eventopuedeocurrir detresmaneras(2,4 Ó6) de 6 casosigualmenteposibles;por consiguientep = i = !.
(ii)
Hay 4 reyesen las52 cartas;por lo tanto p = ~ = /:¡.
(iii)
Si consideramos las monedas marcadas, entonces hay 8 casos igualmente posibles: HHH, HHT, HTH, HTT, THH, THT, TTH, TTT. Solamenteel prim~r caso no es favorable para el evento deseado;por consiguiente p = ¡.
(iv)
Hay 4
- + 3 + 5 = 12 bolas;delascuales4 sonblancas;por - lo tanto p = i2 4 1 = s.
!
47
INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD
CAP. 3]
3.10. Se sacan dos cartas al azar de una baraja corriente de 52 cartas. Hallar la probabilidad p de que,
(i) las dos seanespadas,(ii) la una espaday la otra corazón. 52 Hay (2)
(i)
= 1326 manerasde sacar 2 cartas de 52.
Hay (~) = 78 manerasdesacar2 espadas de 13;o sea númerode manerasposiblesde sacar2 cartas --
P -(ii)
78 -1326
número de maneras posibles de sacar 2 espadas
1 17
Puestoquehay 13espadas y 13corazones, hay 13 . 13 = 169 manerasde sacaruna espaday un corazón;o sea 169 13 P - i328- 102"
3.11.Se escogenal azar tres lámparas entre 15 de las cuales 5 son defectuosas.Hallar la probabilidad p de que, (i) ninguna sea defectuosa, (ii) una exactamente sea defectuosa, (iii) una por lo menos sea defectuosa.
lámpa-
3
escoger
de
maneras
120
=
r~)
hay
entonces
defectuosas,
no ~.
=
lámparas
~
10
=
=
p
5
-
que
15
Así
hay
que
=m =¡¡o
Hay 5 lámparasdefectuosas y (1~) = 45 paresdiferentesde lámparasno defectuosas; por consiguiente hay
que
es
45
ninguna
que
en
p
evento
Entonces
del
defectuosa.
complemento
es
H.
=
1-~
=
p
una
el
cuales
es
las
defectuosa
de
sea
lámparas
Entonces
~.
una
3
menos
escoger
probabilidad
(i),
lo
de
por
maneras
que
225
según
evento tiene
El
225
=
5
defectuosa
4
.
en
5
(iii)
defectuosas.
Puesto
(ii)
no
ras
(i)
Hay (1;) = 455 manerasdeescoger3 lámparasentre15.
25+25-- 00 50-- 9' 5 P -- -00-
Hay
par,
otro
el
y
impar
es
número
un
si
es
impar
maneras
25
=
5
5.
Hay
sustitución.
sin
otra
la
maneras de escoger un número par y uno impar. Así, que
primero 25
una =
cartas 5.5
dos
y
sacar
impar,
de uno
y
maneras
par
un
escoger
número
=
Hay 10 . 9 de
(ii)
90
5 números pares y 5 impares; entonces hay 5.5
suma
La
= 25
cartas.
10
de
2
=
seleccionar
(1:)
de
Hay
maneras
(i)
45
3,12, Se seleccionanal azar dos cartas entre ID cartas numeradasde 1 a ID. Hallar la probabilidad p de que la suma sea impar si, (i) las dos cartas se sacanjuntas, (ii) se sacan una tras otra sin sustitución, (iii) las dos cartas se sacanuna despuésde la otra con sustitución.
maneras desacarunnúmero impary luegounopar;portanto
(iii) Hay 10 . 10 = 100 manerasdesacardoscartasuna después de la otra consustitución.Comoen (ii), hay 5.5 = 25 maneras de sacar un número par y luego uno impar. y 5. 5
= 25 maneras de sacar un número
impar y luego
25+25 = iOO 50 = 2' 1 unopar;entonces11= roo
3.13. Seis parejas de casadosse encuentranen un cuarto. (i)
Si se escogen2 personasal azar, hallar la probabilidad p de que, (o) sean esposos,(b) uno
seahombrey otro mujer. (ii) Si se escogen4 personasal azar, hallar la probabilidad p de que, (o) se escojan dos parejas de casados, (b) ninguna pareja sean casadosentre los 4, (c) haya exactamenteuna pareja de casadosentre los 4. (iii) Si las 12 personasse reparten en seisparejas,hallar la probabilidad p de que, (o) cada pareja seancasados,(b) cada pareja la forme un hombre y una mujer.
Hay (1:> = 66 manerasdeesooger 2 personas de las 12. parejas
de
casados;
por
lo
tanto
=
p
la
=
1\.
~.
maneras de escoger2 parejas de las 6; o sea p
=
= 15
(:>
Hay
~
Hay (~> = 495 manerasdeescoger4 personas de 12.. (o)
=
(ii)
f¡.
6
=
Hay
(b) Hay 6 manerasde escogerun hombre y 6 manerasde escogeruna mujer; por consiguiente p
~
(o)
=
(i)
(b) Las 4 personas vienende 4 parejasdiferenfes.Hay (:> = 15 manerasde escoger4 parejasde las 6, y hay 2 d . . 2.2.2.2.15 18 maneras e escogerunapersonadecada pareja, o seaquep 495 ¡¡.
=
=
+~=1ÓP=~.
(b)
Cada
uno
de
los
6
hombres
pueden
colocar
en
células
6!
maneras
y
cada
de
las
mujeres
una.
cada
en
6
irl95.
personas
=
2
una
~
=
p
sea
O
ordenadas
6
de
maneras.
6!
de
6
células
a\
+
en
p
personas
tanto
ordenadas
12
lo
células
6
en
se
Por
las
dos.
repartir
estos
de
de
colocadas
ser
pueden
parejas
uno
maneras
suceder
W
debe
=
menos
212ti12~12121
lo
6
Las
Hay (o)
(iii)
por
con
(c) Este evento es mutuamente disyunto de los dos eventosanteriores (que también son mutuamente disyuntos) y
lo
mismo.
Por conslgulen .. te p -- 12i72i 8181-- m. 18
hÍirnbre
51
que
Hallar
azar.
centro
al
al
punto cercano
un más
selecciona
quede
se punto
el
círculo que
un
de
de
p
interior
el
En
probabilidad
la
3.15.
ESPACIOS UNIFORMES NO CONTABLES
a la circunferencia. Denotemos por S el conjunto de los puntos interiores al círculo de radio r y denotemospor A el conjunto de los puntos interiores al círculo concéntrico de radio ir. (Así, A está formado precisamentepor aquellos puntos de S que están más cercanos a su centro que a su circunferencia.) Por consiguiente,
p
--
P(A)
--
...Qr)2 -- !4 áreadeS -- -;r¡-
área de A
*
=
-l
t
+
i
=
P(AnB)
-
=
P(AUB)
P(B)
=
+
p
P(A)
P(A)
Entonces
B
un
es
persona
3.14. Una clase consta de 10 hombres y 20 mujeres de los cuales la mitad de losbombres y la mitad de las mujeres tienen los ojos castaños.Hallar la probabilidad p de que una personaescogidaal azar seaun hombre o tenga los ojos castaños. SeaA = Ila I y B = Ila persona tieneojoscastaños l. Buscamos la P(A U B). A . 10 1 15 1 = 00= 8' P(B) = 00= ¡. P( n ) = 00= ¡. Asl porel teorema 3.5,
49
INTRODUCCION A LA PROBABILIDAD
CAP. 3]
mismo
el
sobre
caigan
puntos
los
que
de
p
probabilidad
la
llar
3.17. Tres puntos o, by c de una circunferencia se escogenal azar. Ha-
lon-
la
x denotemos
y
Denotemos
reloj
21'.
del
sea agujas
las
de
circunferencia
la
de movimiento
del
longitud
la sentido
que
.el
en
ab
arco
del
gitud
Supongamos
semi-círculo.
(*) (*).
condición
siguientes:
la
caen
c
by
a,
8
8
>
que
>
Z 11
-
-
condiciones
cumple
28
<
se
las
de
11
-
Z cumple
se
-
Y Y
8 8 cuales
los
<
<
una
cuales
0