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Teoría de la probabilidad
La probabilidad de un suceso es un número, comprendido entre 0 y 1, que indica las posibilidades que tiene de verificarse cuando se realiza un experimento aleatorio.
La teoría de probabilidades se ocupa de asignar un cierto número a cada posible resultado que pueda ocurrir en un experimento aleatorio, con el fin de cuantificar dichos resultados y saber si un suceso esmás probable que otro. Con este fin, introduciremos algunas definiciones:
Suceso
Es cada uno de los resultados posibles de una experiencia aleatoria.

Ejemplos:
Al lanzar una moneda salga cara.
Al lanzar una moneda se obtenga 4












El determinismo
El determinismo es una doctrina filosófica que sostiene que todo acontecimiento físico, incluyendo elpensamiento y acciones humanas, están causalmente determinados por la irrompible cadena causa-consecuencia, y por tanto, el estado actual "determina" en algún sentido el futuro. Existen diferentes formulaciones de determinismo, que se diferencian en los detalles de sus afirmaciones. Para distinguir las diferentes formas de determinismo conviene clasificarlas acorde al grado de determinismo quepostulan:
El determinismo fuerte sostiene que no existen sucesos genuinamente aleatorios o azarosos, y en general el futuro es potencialmente predecible a partir del presente. El pasado también podría ser "predecible" si conocemos perfectamente una situación puntual de la cadena de causalidad.
El determinismo débil sostiene que es la probabilidad lo que está determinado por los hechos presentes, o queexiste una fuerte correlación entre el estado presente y los estados futuros, aun admitiendo la influencia de sucesos esencialmente aleatorios e impredecibles.
Cabe resaltar que existe una diferencia importante entre la determinación y la predictibilidad de los hechos. La determinación implica exclusivamente la ausencia de azar en la cadena causa-efecto que da lugar a un suceso concreto. Lapredictibilidad es un hecho potencial derivado de la determinación certera de los sucesos, pero exige que se conozcan las condiciones iniciales (o de cualquier punto) de la cadena de causalidad.












Probabilístico
Modelo probabilístico, es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.
El modeloprobabilístico como modelo de recuperación de independencia binaria fue desarrollado por Robertson y Spark Jones. Este modelo afirma que pueden caracterizarse los documentos de una colección mediante el uso de términos de indización. Obviamente existe un subconjunto ideal de documentos que contiene únicamente los documentos relevantes a una necesidad de información para la cual se realiza una ponderación delos términos que componen la consulta realizada por el usuario. A continuación el sistema calcula la semejanza entre cada documento de la colección y la consulta y presentando los resultados ordenados por grado de probabilidad de relevancia en la relación a la consulta. Este modelo evita la comparación exacta ( existencia o no de un término de la consulta en el documento) y posibilita al usuariorealizar un proceso de retroalimentación valorando la relevancia de los documentos recuperados para que el sistema pueda calcular la probabilidad en posteriores consultas de que los documentos recuperados sean o no relevantes en función de los términos utilizados en la consulta sean o no relevantes.
Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos. Los primeros, en su mayoría se basan enrepeticiones de pruebas de Bernoulli. Los más utilizados son:
Modelo de Bernoulli
Modelo Binomial.
Modelo Geométrico.
Modelo Binomial negativo.
Modelo Hipergeométrico.
Modelo de Poisson.
Por otro lado, tal como se ha mencionado antes, existen modelos probabilísticos continuos, entre ellos destacamos:
Distribución Normal: usada ampliamente en muestras mayores a 30 datos.
Distribución...