  Axiomas de probabilidad
  Espacios muestrales
  Técnicas de conteo
  Probabilidad condicional
  Teorema de Bayes ejemplo 

### Axiomas de Probabilidad

Los axiomas de probabilidad, definidos por el matemático **Andrey Kolmogorov**, son los principios básicos sobre los que se construye la teoría de la probabilidad. Estos son:

1. **No negatividad**: Para cualquier suceso \( A \), la probabilidad es no negativa: \( P(A) \geq 0 \).
2. **Probabilidad del evento seguro**: La probabilidad del espacio muestral \( S \) (el evento seguro) es 1: \( P(S) = 1 \).
3. **Aditividad**: Si \( A_1, A_2, A_3, \dots \) son sucesos mutuamente excluyentes, entonces:
   \[
   P(A_1 \cup A_2 \cup A_3 \cup \dots) = P(A_1) + P(A_2) + P(A_3) + \dots
   \]

### Espacios Muestrales

El **espacio muestral** es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio. Si \( S \) es el espacio muestral, cualquier subconjunto de \( S \) se llama **suceso**. Un espacio muestral puede ser:
- **Finito**: Por ejemplo, lanzar un dado, donde \( S = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\} \).
- **Infinito**: Por ejemplo, lanzar una moneda infinitas veces, donde el espacio muestral es infinito.

### Técnicas de Conteo

Las **técnicas de conteo** son métodos utilizados para determinar el número de formas posibles en las que puede ocurrir un evento. Las más comunes son:
- **Principio de multiplicación**: Si un evento se puede hacer de \( n_1 \) maneras y otro de \( n_2 \) maneras, el número total de combinaciones es

Axiomas de probabilidad, Espacios muestrales, Técnicas de conteo, Probabilidad condicional, Teorema de Bayes ejemplo

Explora los axiomas de probabilidad, los espacios muestrales, y el Teorema de Bayes con ejemplos prácticos. Aprende a utilizar técnicas de conteo y aplicar la probabilidad condicional en contextos matemáticos. Ideal para estudiantes de secundaria y universitarios.

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