VARIABLE CONTINUAS Y SU DISTRIBUCCIÓN DE PROBABILIDAD

VARIABLE CONTINUAS Y SU DISTRIBUCCIÓN DE PROBABILIDAD

1.1. PROBABILIDAD CLÁSICA, FRECUENCIAL Y SUBJETIVA

Los “usuarios” de la probabilidad no necesitan conocer con exactitud el concepto al que responde este término, del mismo modo que para ser un buen jugador de ajedrez o un excelente conductor no es necesario conocer la “filosofía” implícita en estas actividades, sino únicamente sus reglas de funcionamiento.

De hecho, a lo largo de su desarrollo histórico se ha generado una gran controversia no solucionada sobre el significado de la probabilidad.

1.1.1. Probabilidad clásica

La teoría clásica de la probabilidad, originada directamente en los juegos de azar, establece una definición conectada a su cuantificación. Este concepto, debido a Laplace establece:

Definición 1.1. La probabilidad de un suceso es el cociente del número de casos favorables al suceso entre el total de casos posibles, supuestos igualmente verosímiles.

Este concepto de probabilidad, que suele denominarse de Laplace, se remonta sin embargo al trabajo The Doctrine of Chances de De Moivre (1711) concebido como un manual para los interesados en juegos de azar. Por el contrario, Pierre Simon, marqués de Laplace (1749 1827) elaboró un total de 10 principios del cálculo de probabilidades, entre los que figura por primera vez la definición anterior, que no se han visto alterados desde su obra Théorie Analitique des Probabilités (1812).

El concepto clásico, que ha dominado hasta principios del presente siglo, ha sido objeto de diversas críticas debidas a su falta de rigor lógico (lo definido entra en la definición) y al supuesto de resultados igualmente verosímiles en el que se basa la teoría.

La justificación de esta hipótesis viene dada por el principio de indiferencia, que defiende la simetría u homogeneidad de resultados en la situación considerada, o bien por el principio de la razón insuficiente según el cual, si no existe razón que favorezca alguno de los resultados con respecto a los demás, admitiremos que todos tienen igual probabilidad. Sin embargo ninguno de estos principios soluciona las dificultades planteadas por la definición clásica, cuya aplicación práctica se limita a un ámbito muy reducido (experimentos con número finito de resultados equiprobables).

Pese a sus limitaciones el esquema clásico de probabilidad está muy arraigado, debido en gran medida a su conexión con los juegos de azar.

El uso indiscriminado del concepto clásico para cuantificar probabilidades puede llevarnos, en el caso de que los resultados posibles no sean equiprobables, a conclusiones sorprendentes e incluso absurdas. De hecho, según este método, asignaríamos probabilidades del 50 % a sucesos del tipo “llegar a ser premio Nobel”, “presenciar un terremoto” y en general a todos aquellos sucesos asociados a un experimento con dos resultados.

No siempre resulta sencillo definir resultados simétricos o equiprobables garantizando así la aplicabilidad de la definición clásica. Un ejemplo famoso es la discusión protagonizada por D‘Alembert, Fermat y Pascal en torno a un juego sencillo: el lanzamiento de dos monedas, sobre el que se formula la apuesta “sacar al menos una cara”.

Según el razonamiento seguido por D‘Alembert, la probabilidad de victoria sería 23, ya que de los tres resultados posibles (ninguna cara, una cara, dos caras) dos son favorables. Sin embargo, es necesario tener presente el principio de simetría inherente a la probabilidad clásica. Este principio exigiría describir los resultados del experimento mediante sucesos equiprobables: cara cruz, cara cara, cruz cara, cruz cruz y, dado que de estas cuatro posibilidades tres son favorables a la apuesta planteada, la probabilidad de éxito sería 34.

En otras ocasiones las inexactitudes son más difíciles de detectar. Supongamos una situación más compleja que las anteriores, en la que una empresa concede a sus trabajadores ciertos permisos situados en días que la empresa denomina “comodín”. Con el objeto de garantizar a todos sus trabajadores sea cual sea su horario y jornada laboral la posibilidad de disfrutar de este día, se acuerda que los "comodines" serán situados en meses seleccionados al azar pero siempre el día 13. Si un trabajador se pregunta cuál es la probabilidad de que el “comodín” coincida en un viernes, permitiéndoles así disfrutar de un largo fin de semana, parece legítimo en un principio el supuesto de equiprobabilidad y simetría que justifica un resultado P(Viernes) = 17, coincidente con el de cualquier otro día de la semana.

1.1.2. Probabilidad frecuencial

El enfoque frecuencial -también denominado frecuentista- de la probabilidad se sitúa en una perspectiva experimental.

Definición 1.2. Llamamos probabilidad frecuencial de un suceso al valor en torno al cual tiende a estabilizarse su frecuencia relativa. Esta idea de probabilidad sólo es válida bajo el supuesto de fenómenos aleatorios experimentales (reproducibles bajo idénticas condiciones un número suficientemente elevado de veces) y que verifiquen el principio de regularidad estadística, según el cual las frecuencias relativas tienden a estabilizarse en torno a un cierto valor.

Esta noción de probabilidad, introducida por Venn en 1866 y desarrollada matemáticamente en los años 1920 por Von Mises y Reichenbach, es de uso generalizado, debido en gran parte al sencillo método de cálculo de probabilidades que lleva asociado. De hecho, la axiomática Kol

Mogorov –que constituye una herramienta fundamental en el desarrollo del Cálculo de probabilidades está inspirada en el comportamiento asintótico de las frecuencias.

Una de las críticas a la concepción frecuencial va referida al supuesto de que es posible repetir indefinidamente el experimento bajo condiciones idénticas, que excluye de su ámbito de aplicación gran parte de los fenómenos sociales y económicos. En estos casos, la única posibilidad de aplicar el concepto frecuencial de probabilidad sería admitir la cláusula "ceteris paribus". Pese a las limitaciones teóricas que plantea, a menudo la probabilidad se aproxima directamente a través de la frecuencia relativa. De este modo, el resumen de la información pasada es utilizado como método de estimación de potencialidades futuras.

Así, un graduado universitario puede usar los resúmenes de información referidos a las últimas promociones para calcular su probabilidad de encontrar trabajo, de obtener una beca, etc.

El concepto frecuentista permite resolver adecuadamente el problema relativo

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