a) Calcule P(A) y P(A∩B).A partir de P(Ac)=0.4, calculamos P(A):
P(A) = 1 - P(A^c) = 1 - 0.4 = 0.6
Utilizando la propiedad P(A∩Bc)=P(A)−P(A∩B), y sabiendo que P(A∩Bc)=0.12 y P(A)=0.6, podemos calcular P(A∩B):
0.12=0.6−P(A∩B) P(A∩B)=0.6−0.12=0.48 b) Determine P(B) para que A y B sean independientes.Si A y B son independientes, entonces A y Bc también lo son. Por lo tanto, se cumple que P(A∩Bc)=P(A)⋅P(Bc).Sustituyendo los valores conocidos:
0.12 = 0.6 \cdot P(B^c)
Despejamos P(Bc):
P(B^c) = \frac{0.12}{0.6} = 0.2
Finalmente, calculamos P(B):
P(B) = 1 - P(B^c) = 1 - 0.2 = 0.8
c) Si P(Bc)=0.2, calcule P(A∪B), P(Ac∪Bc) y P(A/Bc).Dado P(Bc)=0.2, entonces P(B)=1−P(Bc)=1−0.2=0.8. Sabemos de los apartados anteriores que P(A)=0.6 y P(A∩Bc)=0.12.Para calcular P(A∪B), primero necesitamos P(A∩B):
P(A \cap B^c) = P(A) - P(A \cap B)
0.12=0.6−P(A∩B) P(A∩B)=0.6−0.12=0.48 Ahora podemos calcular P(A∪B):
P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B) P(A∪B)=0.6+0.8−0.48=1.4−0.48=0.92 Para calcular P(Ac∪Bc), utilizamos la Ley de De Morgan:
P(A^c \cup B^c) = P((A \cap B)^c) = 1 - P(A \cap B)
P(A^c \cup B^c) = 1 - 0.48 = 0.52
Para calcular P(A/Bc), utilizamos la definición de probabilidad condicional:
P(A/B^c) = \frac{P(A \cap B^c)}{P(B^c)}
P(A/B^c) = \frac{0.12}{0.2} = 0.6