¿Cuántas veces hemos escuchado (o quizás pensado) que después de una serie de resultados desfavorables («racha perdiendo») ya va a salir el resultado esperado?
Sí, sorprendentemente, pasa más de lo que podríamos pensar. Pero, ¿tiene algún fundamento? ¿Es razonable pensar que ya va a salir nuestro resultado esperado simplemente porque hace un rato que no sale? Ya podréis suponer la respuesta: NO. ¿Y eso por qué?
Supongamos que lanzamos un dado (de seis caras) y elegimos un número para ver quién gana (un turno, un juego…). Para este ejemplo, vamos a elegir el número 5 (tú puedes elegir otro, si lo prefieres).
Para calcular la probabilidad de acierto utilizamos la expresión:
Donde:
Casos Favorables: obtener el valor que he elegido (uno, que salga un 5).
Casos Posibles: el número de valores que puede arrojar el dado (seis: 1, 2, 3, 4, 5, 6).
¿Y qué ocurre si calculo la probabilidad de obtener un cinco después de un primer resultado diferente a 5? Pues que como vemos en la expresión, la probabilidad sigue siendo el resultado de dividir los casos favorables (sigue siendo uno, que el valor arrojado por el dado sea 5) entre los casos posibles (las 6 caras del dado) sigue siendo exactamente el mismo: un 16,7 %.
De ahí que pensar que acumular varios resultados desfavorables va a cambiar la probabilidad de acierto es sencillamente una falacia. Y por eso esta es una de las paradojas sobre probabilidad más conocidas: la falacia del jugador.
Y ahora, ¿seguirás pensando que ya será más fácil que salga el valor que esperas?
Esta y muchas otras paradojas las podrás disfrutar en «¡Ajá! Paradojas que hacen pensar», de Martin Gardner.
¡Ajá! Paradojas que hacen pensar (Martin Gardner).
Echando la vista atrás, podemos comprobar que en alguna ocasión hemos coincidido con un grupo de personas entre las que había dos que celebraban el mismo día su cumpleaños. ¡O incluso te ha pasado a ti! ¿Es esto muy común?
¿Cuál es la probabilidad de que al menos dos personas tengan el mismo día y mes de nacimiento si se dan cita 10 personas? ¿Y si fueran 100? ¿Cuántas personas tendrían que reunirse para que tengamos la certeza de que al menos 2 tengan la misma fecha de cumpleaños?
Fuente: pixabay.com
Empecemos por el caso más sencillo, y contestemos a una sencilla pregunta: ¿cuántos días diferentes tiene un año?
La respuesta no es única, puesto que el calendario tiene en principio 365 días, pero cada 4 años añadimos un día (el 29 de febrero), terminando el ciclo con 366 días (año bisiesto). Asumimos que el año tiene 365 para la paradoja de los cumpleaños (puedes estimar la probabilidad de coincidencia para años bisiestos fácilmente).
Contestemos entonces a la anterior pregunta: ¿cuántas personas debemos reunir para asegurar que habrá coincidencia? Supongamos que se da la circunstancia que van llegando personas, y sus fechas de cumpleaños son distintas. Una vez que hubiera tantas personas como días tiene un año (365), al llegar la siguiente persona, forzosamente coincidirá su cumpleaños con alguien de quienes ya se encuentran en el lugar, es decir: si se reúnen 366 personas, ya habrá coincidencia con total seguridad. ¿Queremos encontrar coincidencia en cumpleaños al 100%? Pues deberán asistir, al menos 366 personas. En cualquier lugar que coincidan 500, 1 000 o 20 000 personas, será un suceso seguro.
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Para los restantes casos, como propone Martin Gardner en «¡Ajá! Paradojas que hacen pensar«, analizaremos el caso complementario de la siguiente forma: si la probabilidad de que algo ocurra es del 25%, por ejemplo, la probabilidad de que no ocurra será del 75% restante. Se expresaría así:
Probabilidad de coincidencia + Probabilidad de la no coincidencia = 100%
De esta forma, podemos tratar de calcula la probabilidad de la no coincidencia (más sencilla de obtener) como medio para conocer la probabilidad de la coincidencia de dos fechas de cumpleaños.
Llamemos A al suceso coincidencia de cumpleaños.
El suceso «no coincidencia» lo denotamos Ac (complementario de A).
Supongamos que estamos en un recinto donde se ha convocado a un grupo de personas, que van llegando una a una. Les vamos preguntando su fecha de cumpleaños, y la vamos tachando en un calendario. Queremos estudiar la no coincidencia (Ac).
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Llega la primera persona. Hay disponibles 365 días aún. Los casos favorables (de no coincidencia) de fechas coinciden con los casos posibles: 365. Está claro porque para coincidir debe haber al menos 2 personas, y aún solo hay una. Cuando solo hay una persona:
La probabilidad de no coincidencia será del 100%. Luego, la probabilidad de coincidencia será del 0% (suceso imposible).
Llega la segunda persona. Ya hay una fecha marcada en el calendario, por lo que para que no coincidan quedan disponibles 364 días del año:
La probabilidad de no coincidencia será del 99,73%. Luego la probabilidad de coincidencia será del 0,27%.
Al llegar la tercera persona, ya están ocupadas 2 fechas del calendario, por lo que para no coincidir su cumpleaños debería ser cualquiera de los 363 días restantes del año:
La probabilidad de no coincidencia será del 99,18%. Luego la probabilidad de coincidencia será del 0,82%.
Vemos que a medida que llegan personas, la probabilidad de que no coincidan va reduciéndose, es decir: aumenta la probabilidad de coincidencia.
¿Cuántas personas han llegado cuándo la probabilidad de coincidencia supera el 50%? ¡23! Veámoslo:
Con 23 personas en el recinto, la probabilidad de no coincidencia será del 49,3%. Luego la probabilidad de coincidencia será del 50,7%.
Fuente: pixabay.com
De la misma forma, obtendríamos que la probabilidad de coincidencia, a medida que llegaran más personas, sería la siguiente:
Con 30 personas, la probabilidad de coincidencia sería del 71%.
Con 50 personas, la probabilidad de coincidencia sería del 97%.
Con 60 personas, la probabilidad de coincidencia sería del 99%.
Con 70 personas, la probabilidad de coincidencia sería del 99,9%.
Vemos pues que aún lejos de las 366 personas necesarias para tener la certeza de que se dará la coincidencia, la probabilidad de que ocurra es prácticamente del 100%.
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¿Hacemos la prueba? ¿Hay coincidencia en tu clase? ¿En un partido de fútbol? ¿En un torneo de ajedrez? ¿En una celebración familiar?
Como curiosidad, ¿sabrías cuál sería la probabilidad de coincidencia con tu cumpleaños, si os reunís 23 personas?
La falacia del jugador o la falacia de Montecarlo se da cuando se piensa erróneamente que el hecho de no haber obtenido aún un resultado favorable en un juego de azar hará más probable que esté a punto de obtenerse.
También se da a la inversa: pensar que por haber obtenido un resultado concreto recientemente, la probabilidad de que vuelva a salir se reduce.
Estas ideas hacen pensar que los dados tienen memoria, por ejemplo, y que si llevamos una racha sin ver un determinado resultado, la probabilidad de que se obtenga en la siguiente tirada es mayor que si hubiera salido ya.
No hay que confundir este caso con la probabilidad de obtener un resultado concreto en sucesos que no son independientes o que no son equiprobables. Un ejemplo sería si lanzáramos una chincheta, y suponer que existe la misma probabilidad de que se detenga sobre el clavo que sobre su cabeza.
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