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¿Qué va a venir en el examen?
Preguntas sobre conceptos de probabilidad. Lee el resumen y asegúrate de poder responder a qué se refiere cada concepto.
Ejercicios de aplicación de los teoremas de probabilidad total, conjunta, condicional y de Bayes, al estilo del problema analizado en el resumen.
Ejercicios de apuestas con barajas en los juegos de pókar (baraja inglesa) y 71/2 (baraja española).
¿Qué es inteligencia de negocios?
Conjunto de técnicas de inteligencia artificial aplicadas para automatizar decisiones estructuradas en el ámbito de los negocios.
¿Cómo determinar la mejor decisión en un ambiente de riesgo?
Se calcula el valor monetario del evento en riesgo. Por ejemplo, si alguien apuesta $1.00 a que en un volado cae sol, ¿cuánto vale el derecho del apostador antes del volado?
Valor de la apuesta= recompensa esperada * probabilidad
Valor de la apuesta= $1.00 * 0.5 = $0.50
La recompensa esperada es generalmente un dato conocido del problema o se calcula multiplicando el precio por la cantidad de unidades vendidas.
¿Cómo determinar la probabilidad de un evento?
Durante el curso utilizamos el siguiente teorema:
Proyectos
Visualizador de árboles de probabilidad.
Descarga y descomprime este proyecto de compañeros de semestres pasados, edita el archivo xml para desplegar el árbol de probabilidad del ejemplo. Nota que tus compañeros tuvieron que añadir una propiedad llamada id, la necesitaron para controlar los ciclos en javascript (abre el archivo html en un bloc de notas). El proyecto consiste en traducir la lógica del programa en el archivo html de java a XSLT para que no tenga que usar números para controlar ciclos. En XSLT no es necesario numerar los nodos, basta indicar "para todos sus hijos". De preferencia usen algún control de árbol.
Visualizador de estructuras productivas.
"La frecuencia relativa del evento X es igual a su probabilidad cuando el número de experimentos n tiende a infinito."
La frecuencia relativa es el número de veces que se registró el evento X entre el total de experimentos.
Con los registros de una base de datos se construyen espacios muestrales constituidos por eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos. Cada atributo debe tomar uno y solo uno de entre un catálogo de posibles valores, con estos datos se construye un árbol de probabilidad.
¿Cómo se construye un árbol de probabilidad?
Primero se arma una estructura de atributos y valores para posteriormente acomodar las frecuencias de cada valor.
Una empresa tiene dos tiendas, aquí y allá, en ambas vende los productos A y B en tanto que el producto C únicamente se vende en la tienda de allá.
Este ejemplo lo vimos al iniciar el semestre cuando explicamos la estructura de AJAX, vimos que sus compañeros cargan el archivo XML con los datos pero no lo conectan con el control de despliegue. Descarga y descomprime este archivo, abre index.htm. En las restricciones técnicas debe mostrar el porcentaje de ocupación de la capacidad instalada.
¿Cuántos tipos de probabilidad manejamos?
Asegúrate de poder calcular las siguientes probabilidades.
directa: P(aquí) = 25/100
conjunta: P(aquí A) = (25/100) * (20/25)
condicional: P(A | aquí) = 20/25
compuesta: P(A)= P(aquí A) + P (allá A)
¿Aplica el teorema de Bayes en nuestro espacio muestral?
Dado que los eventos son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos se cumplen las condiciones para aplicación del teorema de Bayes.
Deducción del teorema de Bayes
Se parte del teorema de la probabilidad condicional
P(A|B) = P(AB) / P(B) comprueba calculando P(A | aqui)
de manera análoga
P(B|A) = P(BA) / P(A) despeja la conjunta
P(BA) = P(B|A)* P(A) ecuación 1
¿ P(BA) = P(AB) ? suponiendo que es verdad (compruébalo)
P(A|B) = P(BA) / P(B) sustituye aquí P(BA) según ecuación 1
P(A|B) = P(B|A)* P(A) / P(B) teorema de Bayes
El teorema de Bayes sirve en este caso para recalcular la probabilidad de que la venta se haya dado en cada tienda si se sabe el producto comprado. Reflexiona, si se sabe que el producto comprado es A ¿la probabilidad de que haya visitado la tienda de aquí aumenta o disminuye? Aplica el teorema de Bayes para calcularla.
P(aquí | A) = ?
Esta otra versión se hizo con controles JSON pero no está completamente automatizada, hay una parte del proceso que es cortar y pegar en una parte del archivo htm, se puede automatizar el proceso. Descarguen y descompriman este archivo y abran el archivo Como se realizaron las graficas.txt
Constructor de árboles de probabilidad.
Leer la tabla de instancias y la estructura del objeto ideal
para crear el XML del árbol de probabilidad.
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<!-- Edited by XMLSpy® -->
<arbol nbarbol='clientes' frecuencia='100'>
<atributo nbatributo="tienda">
<valor frecuencia='25' encendido="0" nbvalor="aquí">
<atributo nbatributo="producto">
<valor frecuencia='20' encendido="0" nbvalor="A"></valor>
<valor frecuencia='5' encendido="0" nbvalor="B" ></valor>
</atributo>
</valor>
<valor frecuencia='75' encendido="0" nbvalor="allá">
<atributo nbatributo="tienda">
<valor frecuencia='5' encendido="0" nbvalor="A"></valor>
<valor frecuencia='20' encendido="0" nbvalor="B"></valor>
<valor frecuencia='50' encendido="0" nbvalor="C"></valor>
</atributo>
</valor>
</atributo>
</arbol>
Requieren de un usuario de base de datos en mysql, los equipos que pidan esta opción asegúrense de tener usuario y password.
El saes cierra el 3 de junio. Voy calculando sus calificaciones finales para que sepan cuánto les falta para el 10.
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