Fundamentos de probabilidad en R

Uno de los ejemplos más sencillos y comunes de un fenómeno aleatorio es lanzar una moneda: un evento que resulta "sí" o "no" con cierta probabilidad. Aquí aprenderás sobre la distribución binomial, que describe el comportamiento de una combinación de ensayos sí/no y cómo predecir y simular su comportamiento.

En este capítulo aprenderás a combinar varias probabilidades, como la probabilidad de que ocurran dos eventos a la vez o de que ocurra al menos uno, y a confirmar cada caso con simulaciones aleatorias. También verás algunas propiedades de sumar y multiplicar variables aleatorias.

La estadística bayesiana es un método matemáticamente riguroso para actualizar tus creencias a partir de la evidencia. En este capítulo, aprenderás a aplicar el teorema de Bayes para sacar conclusiones sobre si una moneda es justa o está sesgada, y respaldarlo con simulaciones.

Hasta ahora hemos hablado de la distribución binomial, pero esta es solo una de las muchas distribuciones de probabilidad que puede tomar una variable aleatoria. En este capítulo presentaremos otras tres relacionadas con la binomial: la normal, la de Poisson y la geométrica.