Lección 9 del curso Probabilidad Nivel Básico.
En la lección anterior hablamos de los axiomas de la Probabilidad que son un conjunto de tres reglas mínimas que siempre debe cumplir la ley de Probabilidad.
Y en esa lección mencionamos que de dichos axiomas se derivan algunas condiciones adicionales que los complementan y que debemos también aprender y tener en cuenta al momento de usar probabilidades. Estas condiciones adicionales se conocen como los corolarios y serán el tema de esta lección.
Así que a continuación veremos cada uno de estos corolarios acompañado de un ejemplo práctico que nos permitirá entender su utilidad y aplicación en diferentes situaciones:
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Muy bien, los corolarios que acabamos de ver complementan las reglas básicas de la ley de Probabilidad que vimos en los axiomas de la lección anterior.
En conjunto los axiomas y corolarios que vimos en este módulo son unas reglas muy sencillas que no sólo definen las condiciones que debe cumplir la ley de Probabilidad sino que además nos sirven como herramienta para calcular la probabilidad de ocurrencia de un evento en diferentes situaciones. Así que con esto hemos terminado este tercer módulo del curso.
Sin embargo, en muchos problemas de Ciencia de Datos y en muchas técnicas de Machine Learning no estamos interesados en calcular la probabilidad de un evento de manera aislada. En lugar de esto nos interesa por ejemplo calcular la probabilidad de eventos que pueden estar relacionados. Es decir que la ocurrencia de un evento A puede afectar la probabilidad de ocurrencia del evento B y esta a su vez la del evento C y así sucesivamente.
Así que cuando tenemos eventos que dependen unos de otros hablamos de lo que se conoce como la probabilidad condicional, que será precisamente el tema del próximo módulo.
Entonces en la próxima lección comenzaremos viendo qué es la probabilidad condicional.
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