La probabilidad se puede estimar con datos — Datos, 11–13 años

Repetir pruebas permite estimar con qué frecuencia ocurre algo. Más pruebas suelen hacer que la estimación sea más estable, aunque el azar puede cambiar las series cortas.

Una serie larga da una estimación útil

La probabilidad experimental es la fracción de pruebas en las que ocurre algo. Si una ruleta cae en azul 23 veces en 50 giros, los datos estiman su probabilidad en 23/50, o 46 %. Es una evidencia basada en lo ocurrido, no una promesa sobre el próximo giro.

¿Por qué repetir las pruebas?

Un solo resultado puede ser extraño simplemente por azar. Repetir la misma prueba reúne más evidencias y reduce la influencia de un resultado afortunado o desafortunado. Los datos no eliminan el azar, pero un conjunto mayor suele mostrar mejor el patrón subyacente.

Probar una moneda

Se lanza una moneda 100 veces y sale cara 47 veces. Primero se cuentan las caras: 47. Después se divide entre todos los lanzamientos: 47 ÷ 100 = 0,47. La estimación experimental de cara es, por tanto, 47 %, aunque otros 100 lanzamientos no tienen por qué dar exactamente 47 caras.

El azar no lleva la cuenta

Después de cinco cruces seguidas, alguien puede decir que ahora «tiene que salir cara». Parece justo porque una moneda suele dar resultados aproximadamente iguales a largo plazo, pero cada lanzamiento sigue siendo independiente. Los resultados anteriores mejoran una estimación, pero no obligan al siguiente resultado.

Estimar lo que puede ocurrir

Se usan datos repetidos para estimar retrasos de autobuses, la posibilidad de lluvia con cierto tiempo o la frecuencia con que falla una máquina. Estas estimaciones ayudan a planificar, pero no son certezas. Su calidad depende de tener suficientes pruebas y de que las condiciones se mantengan parecidas.

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