Calculadora de probabilidad

La probabilidad mide la incertidumbre en una escala de cero a uno. Cero representa un evento imposible; uno, un evento seguro; y los valores intermedios describen distintos niveles de posibilidad. Esta calculadora acepta las probabilidades de dos eventos y obtiene cuatro resultados habituales: el complemento de A, la probabilidad de que ocurran ambos, la de que ocurra al menos uno y la de que no ocurra ninguno. También muestra porcentajes para facilitar la interpretación. La regla del complemento indica que la probabilidad de que un evento no ocurra es uno menos su probabilidad. Para eventos independientes, la regla de multiplicación da la intersección: multiplica P(A) por P(B) para obtener la probabilidad de que ocurran ambos. La regla de adición obtiene la unión: suma P(A) y P(B) y resta su intersección para no contar dos veces el resultado compartido. Si los eventos son independientes, la probabilidad de que no ocurra ninguno es el producto de ambos complementos. La independencia es el supuesto clave de estos cálculos. Dos eventos son independientes cuando saber que uno ocurrió no cambia la probabilidad del otro. Lanzamientos separados de una moneda equilibrada son un ejemplo clásico. El clima y los retrasos de tráfico pueden no ser independientes, porque la lluvia afecta al tráfico. Para eventos dependientes, usa una probabilidad condicional como P(B dado A) al calcular la intersección. La regla general es P(A y B) = P(A) por P(B dado A), y la unión sigue restando esa intersección. Las probabilidades pueden proceder de resultados equiprobables, frecuencias históricas, un modelo estadístico ajustado o un juicio fundamentado. Asegúrate de que ambas entradas se refieren a la misma población y periodo. Una probabilidad no garantiza el resultado de un ensayo: describe el comportamiento esperado en repeticiones comparables. Los porcentajes redondeados pueden ocultar pequeñas diferencias, así que conserva suficiente precisión en trabajos formales. Esta calculadora sirve para ejercicios de clase, resúmenes de riesgo, planificación y controles básicos de calidad, pero los eventos dependientes y espacios muestrales complejos requieren un modelo que represente explícitamente sus relaciones.