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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:
Inicio Convencional (C) Híbrido (H) Eléctrico (E) $< 140 (P_1)$ $≥ 140 (P_2)$ $< 140 (P_1)$ $≥ 140 (P_2)$ $< 140 (P_1)$ $≥ 140 (P_2)$ 0.5 0.3 0.2 0.7 0.3 0.8 0.2 0.85 0.15
💡 **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:** $$\boxed{P(C | P_2) = 0.625}$$
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