DISTRIBUCIÓN
DE PROBABILIDAD
Para comprender mejor
el papel de la probabilidad en cualquier rama es bueno conocer un poco de su historia
la cual comienza en el siglo XVII cuando Pierre Fermat y Blaise
Pascal tratan de resolver algunos problemas relacionados con los juegos de
azar. Aunque algunos marcan sus inicios cuando Cardano (jugador donde los haya)
escribió sobre 1520 El Libro de los Juegos de Azar (aunque no
fue publicado hasta más de un siglo después, sobre 1660) no es hasta dicha
fecha que comienza a elaborarse una teoría aceptable sobre los juegos.
Durante el siglo XVIII,
debido muy particularmente a la popularidad de los juegos de azar, el cálculo
de probabilidades tuvo un notable desarrollo sobre la base de la anterior
definición de probabilidad. Destacan en 1713 el teorema de Bernoulli y la
distribución binomial, y en 1738 el primer caso particular estudiado por De
Moivre, del teorema central del límite. En 1809 Gauss inició el
estudio de la teoría de errores y en 1810 Laplace, que había considerado anteriormente el tema, completó el
desarrollo de esta teoría. En 1812 Pierre Laplace publicó “Théorie
analytique des probabilités” en el que expone un análisis matemático sobre los
juegos de azar.
A mediados del
siglo XIX, un fraile agustino austríaco, Gregor Mendel,
inició el estudio de la herencia, la genética, con sus interesantes
experimentos sobre el cruce de plantas de diferentes características. Su obra, La
matemática de la Herencia, fue una de las primeras aplicaciones importantes
de la teoría de probabilidad a las ciencias naturales. Como podemos observar
todo comenzó con unos sencillos juegos de azar, pasando por Mendel, creador de leyes que llevan su
apellido, precursor de la genética, aún muy utilizados hoy día y hasta llegar a
la Medicina actual donde antes de realizar cualquier tipo de investigaciones y
experimentos, se realizan cálculos de probabilidad y de esta manera descartar
la mayor cantidad de errores posibles.
DISTRIBUCIÓN
DE PROBABILIDAD
Para continuar, una distribución de probabilidad indica
toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un
experimento si éste se llevase a cabo. Es decir, describe la probabilidad de
que un evento se realice en el futuro, constituye una
herramienta fundamental para la prospectiva, puesto que se puede diseñar un escenario
de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de diversos
fenómenos naturales.
La
medicina es una ciencia inexacta por lo que el médico raras veces puede
predecir un resultado con absoluta certeza. Para formular el diagnóstico el médico
debe contar con toda la información posible acerca del paciente, de ésta manera
la probabilidad de un diagnóstico erróneo es menor. En general, el médico o el
investigador, debe obtener la mayor cantidad de datos sobre lo que está
analizando para así evitar errores y la probabilidad sea más exacta (sabiendo
que ésta se mide en valores de 0 a 1, donde 0 es que no existe probabilidad de
que algo así ocurra, y 1 representa un siempre).
A través de distribución
de probabilidad y con el paso del tiempo y las mejoras en el método científico,
se ha logrado el cálculo más exacto de posibles hechos. Es necesario resaltar
que TODA distribución de probabilidad es generada por una variable (porque
puede tomar diferentes valores) aleatoria x (porque el valor tomado es
totalmente al azar).
Ejemplo: En
Medicina un ejemplo de distribución de
probabilidad representa la frecuencia con que se presenta cierta enfermedad.
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