Probabilidad

Las tres reglas de Kolmogórov de las que se deduce todo lo demás, y las propiedades que conviene tener a mano para verificar un resultado.

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El conjunto de todo lo que puede pasar y los subconjuntos que interesan: la notación mínima para poder calcular probabilidades sin confundirse.

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Qué significa que dos eventos no puedan ocurrir juntos, y por qué eso es lo contrario de ser independientes.

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Qué tiene que cumplir una situación para que se le pueda aplicar la probabilidad, y por qué el azar no es lo mismo que el desorden.

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Cuándo saber que ocurrió un evento no cambia nada sobre otro, cómo se verifica y por qué es el supuesto más frágil de la estadística aplicada.

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Tres maneras de asignar probabilidades, cuándo sirve cada una y por qué la discusión entre ellas reaparece en la inferencia.

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Cómo cambia la probabilidad de un evento cuando ya se sabe que ocurrió otro: la idea que está detrás de casi toda la estadística aplicada.

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Cómo se calcula la probabilidad de que ocurra uno u otro evento, por qué hay que restar la intersección y cuándo no hace falta.

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Cómo se calcula la probabilidad de que ocurran dos eventos a la vez, con y sin independencia, y cómo encadenarla para varios pasos.

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Contar grupos donde el orden no importa: el número combinatorio, sus propiedades y por qué aparece en la fórmula de la binomial.

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Los siete errores de razonamiento probabilístico que más aparecen, por qué son tan persuasivos y cómo desarmarlos.

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Contar arreglos donde el orden importa: todos los elementos o algunos, con repetición o sin ella.

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La regla de conteo de la que salen todas las demás: si una tarea tiene etapas, las posibilidades se multiplican.

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Las cuatro medidas de una prueba diagnóstica, cuál mira el clínico y cuál el laboratorio, y por qué solo dos dependen de la prevalencia.

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Cómo invertir una probabilidad condicional, por qué el resultado suele desafiar la intuición y qué papel juega la prevalencia.

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Cómo se calcula la probabilidad de un evento sumando lo que aporta cada subgrupo, y por qué es el paso previo indispensable para Bayes.

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