Hacemos la simulación de lanzar una moneda en 1,000 ocasiones para observar la proporción de "caras" en que cae la moneda. (Simulación hecha con hoja de cálculo de LibreOffcie)
Observamos que al incrementar el número de repeticiones la probabilidad de un suceso tiende a aproximarse a su valor de probabilidad verdadero.
En este ejemplo vemos que con 1,000 lanzamientos, la probabilidad de que la monedad caiga "cara" en un próximo lanzamiento es 0.499; valor muy cercano a 0.5 que es la probabilidad de que caiga "cara" si se mide por el método clásico de probabilidad.
La gráfica muestra la proporción de "caras" según numero de lanzamientos. La linea azul muestra la tendencia que al aumentar el numero de lanzamientos la probabilidad de que la moneda caiga cara se aproxima a 0.5.
Se lanza una moneda 10 veces, y se anota si ha salido cara o cruz. Tras todos los lanzamientos y sumando el número de caras y cruces. ¿cuántas posibles resultados pueden obtenerse?.
ResponderBorrara)120
b)10
c)32
d)64