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“probMathBookFC” — 2019/2/9 — 17:32 — page 35 — #41
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1.7 Probabilidad subjetiva 35

asociarse, a conveniencia, a las dos caras de la moneda, y las probabi-
lidades de selecci´on son las mismas para cada uno de los n´umeros del
conjunto indicado, en este caso es de 1{2 para cada n´umero. Realice
100 simulaciones del lanzamiento de una moneda equilibrada y com-
pruebe, experimentalmente, que el n´umero de veces que aparece una
de las caras entre el total de lanzamientos se aproxima a 1{2 conforme
el n´umero de lanzamientos crece.

#Simulaci´onde20 lanzamientos deuna monedaequilibrada
>sample(0:1,20,replace=TRUE)
r1s 01 0 10 0 1 11 0 10 0 00 1 1 10 1

46. Dado. El lanzamiento de un dado puede simularse en R usando el
comando que aparece abajo. Realice 100 simulaciones del lanzamiento
de un dado equilibrado y compruebe experimentalmente que el n´umero
de veces que aparece una de las caras entre el total de lanzamientos
se aproxima a 1{6 conforme el n´umero de lanzamientos crece.

#Simulaci´onde20 lanzamientos deun dadoequilibrado
>sample(1:6,20,replace=TRUE)
r1s 15 3 44 6 3 43 3 24 4 53 1 6 56 6

1.7. Probabilidad subjetiva

En este caso, la probabilidad de un evento depende del observador, es decir,
depende de lo que el observador conoce del fen´omeno en estudio. Puede
parecer un tanto informal y poco seria esta definici´on de la probabilidad
de un evento, sin embargo, en muchas situaciones es necesariorecurrira
un experto para tener por lo menos una idea vaga de c´omo se comporta
el fen´omeno de nuestro inter´es y saber si la probabilidad deuneventoes
alta o baja. Por ejemplo, ¿cu´al es la probabilidad de que un cierto equipo
de f´utbol gane en su pr´oximo partido? Ciertas circunstancias internas del
equipo, las condiciones del equipo rival o cualquier otra condici´on externa,
son elementos que s´olo algunas personas conocen y que podr´ıan darnos

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