Probabilidad y Estadística 2024 Castilla y Leon
Probabilidad de tipos de vehículos y potencia
E9.- (Probabilidad y Estadística)
Entre los automóviles que se fabrican de una cierta marca, un $50\%$ son convencionales (es decir, con motor de gasolina o de gasoil), un $30\%$ híbridos y un $20\%$ eléctricos. De ellos, un $70\%$ de los convencionales, un $80\%$ de los híbridos y un $85\%$ de los eléctricos tienen potencia $\lt 140\text{ CV}$ y el resto la tienen $\ge 140\text{ CV}$. Se pide:
**a)** Calcular la probabilidad de que un coche de esa marca elegido al azar sea convencional con potencia $\ge 140\text{ CV}$. Lo mismo para híbrido o eléctrico con potencia $\ge 140\text{ CV}$. **(1 punto)**
**b)** Si se sabe que el coche elegido tiene al menos $140\text{ CV}$, ¿cuál es la probabilidad de que sea de tipo convencional? **(1 punto)**
Paso 1
Definición de sucesos y construcción del árbol de probabilidad
**a) Calcular la probabilidad de que un coche de esa marca elegido al azar sea convencional con potencia $\ge 140\text{ CV}$. Lo mismo para híbrido o eléctrico con potencia $\ge 140\text{ CV}$.**
En primer lugar, definimos los sucesos según el enunciado:
- $C$: El coche es convencional ($P(C) = 0.50$)
- $H$: El coche es híbrido ($P(H) = 0.30$)
- $E$: El coche es eléctrico ($P(E) = 0.20$)
- $P_1$: El coche tiene potencia $\lt 140\text{ CV}$
- $P_2$: El coche tiene potencia $\ge 140\text{ CV}$ (es decir, al menos $140\text{ CV}$)
A partir de los datos, calculamos las probabilidades complementarias para la potencia $\ge 140\text{ CV}$:
- $P(P_2 | C) = 1 - 0.70 = 0.30$
- $P(P_2 | H) = 1 - 0.80 = 0.20$
- $P(P_2 | E) = 1 - 0.85 = 0.15$
Representamos la situación en un árbol de probabilidad:
💡 **Tip:** En un árbol de probabilidad, la suma de las probabilidades de las ramas que salen de un mismo nodo siempre debe ser 1.
Paso 2
Probabilidad de coche convencional con potencia ≥ 140 CV
Para calcular la probabilidad de que un coche sea convencional Y tenga potencia $\ge 140\text{ CV}$, utilizamos la probabilidad de la intersección:
$$P(C \cap P_2) = P(C) \cdot P(P_2 | C)$$
Sustituyendo los valores:
$$P(C \cap P_2) = 0.50 \cdot 0.30 = 0.15$$
✅ **Resultado (Convencional y $\ge 140$ CV):**
$$\boxed{P(C \cap P_2) = 0.15}$$
Paso 3
Probabilidad de híbrido o eléctrico con potencia ≥ 140 CV
Nos piden la probabilidad de que el coche sea (híbrido O eléctrico) Y tenga potencia $\ge 140\text{ CV}$. Como ser híbrido y ser eléctrico son sucesos incompatibles (un coche no puede ser ambas cosas a la vez), calculamos la suma de las intersecciones:
$$P((H \cup E) \cap P_2) = P(H \cap P_2) + P(E \cap P_2)$$
Calculamos cada término:
- $P(H \cap P_2) = P(H) \cdot P(P_2 | H) = 0.30 \cdot 0.20 = 0.06$
- $P(E \cap P_2) = P(E) \cdot P(P_2 | E) = 0.20 \cdot 0.15 = 0.03$
Sumamos ambos resultados:
$$P((H \cup E) \cap P_2) = 0.06 + 0.03 = 0.09$$
✅ **Resultado (Híbrido o Eléctrico y $\ge 140$ CV):**
$$\boxed{P((H \cup E) \cap P_2) = 0.09}$$
Paso 4
Cálculo de la probabilidad total de potencia ≥ 140 CV
**b) Si se sabe que el coche elegido tiene al menos $140\text{ CV}$, ¿cuál es la probabilidad de que sea de tipo convencional?**
Este apartado nos pide una probabilidad condicionada: $P(C | P_2)$. Para resolverlo, primero necesitamos la probabilidad total de que un coche tenga potencia $\ge 140\text{ CV}$, es decir, $P(P_2)$.
Usamos el **Teorema de la Probabilidad Total**:
$$P(P_2) = P(C \cap P_2) + P(H \cap P_2) + P(E \cap P_2)$$
Ya hemos calculado estos valores en los pasos anteriores:
$$P(P_2) = 0.15 + 0.06 + 0.03 = 0.24$$
💡 **Tip:** El Teorema de la Probabilidad Total consiste en sumar todas las rutas del árbol que terminan en el suceso deseado (en este caso, $P_2$).
Paso 5
Aplicación del Teorema de Bayes
Ahora aplicamos el **Teorema de Bayes** para hallar la probabilidad de que, sabiendo que el coche tiene potencia $\ge 140\text{ CV}$, este sea convencional:
$$P(C | P_2) = \frac{P(C \cap P_2)}{P(P_2)}$$
Sustituimos los valores obtenidos:
$$P(C | P_2) = \frac{0.15}{0.24}$$
Simplificamos la fracción:
$$P(C | P_2) = \frac{15}{24} = \frac{5}{8} = 0.625$$
💡 **Tip:** El Teorema de Bayes nos permite "invertir" la probabilidad condicionada. En problemas de exámenes, suele ser el paso final tras calcular la probabilidad total.
✅ **Resultado final:**
$$\boxed{P(C | P_2) = 0.625}$$