Matemáticas II · Probabilidad · Comunidad de Madrid · 2025

Ejercicio resuelto de Probabilidad · Matemáticas II · 2025

Pregunta 4.2. La probabilidad de que un corredor sufra una caída en un día con lluvia es de 0,08 0{,}08 y en un día seco es de 0,004 0{,}004 . La probabilidad de que llueva y se caiga es de 0,032 0{,}032 . Hoy un corredor ha salido. Se pide:

a) (1.25 puntos) Calcular la probabilidad de que vuelva a casa sin haberse caído.

b) (1.25 puntos) Hallar la probabilidad de que, sabiendo que se ha caído, no esté lloviendo.

Solución

Nombramos los sucesos: L L , que el día sea lluvioso, y C C , que el corredor se caiga. El enunciado da las dos probabilidades de caída condicionadas al tiempo y la de que ocurran las dos cosas a la vez.

P(CL)=0,08;P(CL)=0,004;P(LC)=0,032 P(C\mid L)=0{,}08;\qquad P(C\mid\overline{L})=0{,}004;\qquad P(L\cap C)=0{,}032

De la definición de probabilidad condicionada sale la probabilidad de que llueva, que es el dato que falta para completar el árbol.

P(LC)=P(L)P(CL)P(L)=0,0320,08=0,4 P(L\cap C)=P(L)\cdot P(C\mid L) \Rightarrow P(L)=\dfrac{0{,}032}{0{,}08}=0{,}4



a) (1,25 puntos) Calcular la probabilidad de que vuelva a casa sin haberse caıˊdo.\textbf{a) (1,25 puntos) Calcular la probabilidad de que vuelva a casa sin haberse caído.}

Que llueva y que no llueva forman un sistema completo de sucesos, así que aplicamos el teorema de la probabilidad total sobre las ramas que acaban en C \overline{C} .

P(C)=P(L)P(CL)+P(L)P(CL) P(\overline{C})=P(L)\,P(\overline{C}\mid L)+P(\overline{L})\,P(\overline{C}\mid\overline{L})

=0,40,92+0,60,996=0,368+0,5976 =0{,}4\cdot 0{,}92+0{,}6\cdot 0{,}996=0{,}368+0{,}5976

P(C)=0,9656 P(\overline{C})=0{,}9656

La probabilidad de que el corredor vuelva a casa sin haberse caído es 0,9656 0{,}9656 , un 96,56% 96{,}56\% .

b) (1,25 puntos) Hallar la probabilidad de que, sabiendo que se ha caıˊdo, no esteˊ lloviendo.\textbf{b) (1,25 puntos) Hallar la probabilidad de que, sabiendo que se ha caído, no esté lloviendo.}

Se conoce el efecto y se pregunta por la causa, de modo que aplicamos el teorema de Bayes. El denominador es el complementario del apartado anterior.

P(LC)=P(L)P(CL)P(C) P(\overline{L}\mid C)=\dfrac{P(\overline{L})\,P(C\mid\overline{L})}{P(C)}

P(C)=10,9656=0,0344 P(C)=1-0{,}9656=0{,}0344

P(LC)=0,60,0040,0344=0,00240,0344=0,0698 P(\overline{L}\mid C)=\dfrac{0{,}6\cdot 0{,}004}{0{,}0344}=\dfrac{0{,}0024}{0{,}0344}=0{,}0698

Si el corredor se ha caído, la probabilidad de que no estuviera lloviendo es de solo un 6,98% 6{,}98\% : la inmensa mayoría de las caídas se producen los días de lluvia.

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