WEBVTT 1 00:00:08.480 --> 00:00:11.200 Fabiola Zúñiga: Hola. Hola. Bienvenidos. Bienvenidas. 2 00:00:39.570 --> 00:00:41.549 Fabiola Zúñiga: Hola. Hola, bienvenidos. 3 00:00:57.580 --> 00:01:03.020 Fabiola Zúñiga: Vamos a esperar, como siempre, unos minutitos para que todo se conecte mientras vamos a compartir pantalla. 4 00:01:04.019 --> 00:01:07.260 Fabiola Zúñiga: Estuve mirando todas sus respuestas a la actividad. 5 00:03:50.270 --> 00:03:52.900 Fabiola Zúñiga: Estamos queridos. Comenzamos 6 00:03:53.260 --> 00:03:59.049 Fabiola Zúñiga: ahí ya está el P. P. T, Y como dije, están las respuestas a la actividad. 7 00:03:59.210 --> 00:04:17.350 Fabiola Zúñiga: Ya vamos a ir revisando, recordar que hicimos un trabajo grupal. Se separaron en salas, tenía que ver con probabilidad, condicionada principalmente, y lo hicieron por medio de un formulario de Google. Aquí voy a mostrar primero un panorama general de sus respuestas, porque esto va a quedar en el P Pt. Lo vamos a mirar directo en el formulario, pero acá están sus respuestas 8 00:04:17.500 --> 00:04:25.430 Fabiola Zúñiga: a cada pregunta. Ahí aparece ordenado. Lo que respondió cada 1. Aquí están juntos, por supuesto, en las respuestas del A y el B, 9 00:04:25.600 --> 00:04:30.010 Fabiola Zúñiga: porque acuérdense que la primera sesión estuvieron juntos ya con el otro curso. 10 00:04:30.270 --> 00:04:34.330 Fabiola Zúñiga: Así que ahí esta la respuesta a la primera, la segunda. 11 00:04:34.560 --> 00:04:42.590 Fabiola Zúñiga: todo lo que respondieron en cada una. Lo dejé Acá en el Ppt para que ustedes vean que sí. Mire su respuesta, que sí están todas 12 00:04:42.740 --> 00:04:46.870 Fabiola Zúñiga: los espacios en blanco. Son personas que no respondieron esa pregunta en particular. 13 00:04:47.710 --> 00:04:52.369 Fabiola Zúñiga: Y aquí vamos viendo como sí coinciden en las respuestas, por ejemplo. 14 00:04:53.270 --> 00:04:59.020 Fabiola Zúñiga: Entonces vamos a ir mirando las respuestas que dieron a cada pregunta, pero lo vamos a mirar directo en el formulario acá hay. 15 00:04:59.300 --> 00:05:11.269 Fabiola Zúñiga: Lo dejé en el P, P, T, para que quede la evidencia de todas las respuestas que ustedes hicieron, por ejemplo. Ahí, como ven, algunos dicen, árbol abajo, árbol arriba. Todos opinaron distinto ahí porque depende el punto de vista. 16 00:05:11.960 --> 00:05:14.149 Fabiola Zúñiga: y eso lo vamos revisando. ¿qué pasaba. 17 00:05:14.540 --> 00:05:19.730 Fabiola Zúñiga: Ahí están todas todas todas las respuestas a todas las preguntas que eran hartas, ¿verdad? 18 00:05:20.290 --> 00:05:27.490 Fabiola Zúñiga: Así que ahora vamos a revisar esto mismo, pero en detalle en el formulario para ir viendo qué se debía responder y qué respondieron. 19 00:05:27.840 --> 00:05:34.340 Fabiola Zúñiga: Claro, Memphis. De hecho, lo vi, había nombres repetidos, y sé que algunos mandaron primero quedó a mes y después lo hicieron de nuevo. Sí, lo sé. 20 00:05:34.660 --> 00:05:40.979 Fabiola Zúñiga: Así que también hay puesta la explicación, porque hay varias respuestas, como textuales repetidas en el otro, porque lo escribieron 2 veces: está bien. 21 00:05:41.040 --> 00:06:09.170 Fabiola Zúñiga: está bien. La cosa es que lo hicieron y que ayer mencionaron varios, que les pareció hasta interesante, una forma de trabajar distinta, a pesar de que estaban un poco obligados a hacerlo en grupo igual. Algunos lo hicieron de forma individual. También es válido, pero, como dije, es una habilidad que tenemos que trabajar. Ustedes están en tercero medio. Entonces, una habilidad que necesitan para la vida. Saber interactuar con otros que no conozco poder llegar a una conclusión poder compartir mis saberes, parte de habilidades que ya a esta edad necesitan 22 00:06:09.600 --> 00:06:10.929 Fabiola Zúñiga: para desenvolverse. 23 00:06:11.420 --> 00:06:18.059 Fabiola Zúñiga: Así que vamos al formulario para ir retroalimentando y comentar qué se esperaba que resolvieran en cada caso. 24 00:06:19.410 --> 00:06:21.210 Fabiola Zúñiga: Voy a compartir pantalla 25 00:06:35.460 --> 00:06:36.850 Fabiola Zúñiga: puntito. 26 00:06:45.410 --> 00:06:53.409 Fabiola Zúñiga: Internet está pidiendo descanso, ya fin de semana largo, quieres descansar, oye y se dieron cuenta que hay fin de semana largo, ¿cierto? 27 00:06:54.820 --> 00:06:56.379 Fabiola Zúñiga: ¿qué les parece eso? 28 00:06:57.310 --> 00:06:59.390 Fabiola Zúñiga: ¿era necesario? Ya una pausa, No. 29 00:07:07.970 --> 00:07:11.299 Fabiola Zúñiga: al fin se está cargando ya ahora? Sí que sí, 30 00:07:44.290 --> 00:07:45.160 Fabiola Zúñiga: porque 31 00:07:50.170 --> 00:07:53.519 Fabiola Zúñiga: no se vayan a levantar temprano mañana a intentar conectarse a clase. 32 00:08:35.929 --> 00:08:39.890 Fabiola Zúñiga: Ya ahí se supone que estoy compartiendo el formulario y me confirman. Si se ve. 33 00:08:45.090 --> 00:08:46.040 Fabiola Zúñiga: se ve 34 00:08:52.280 --> 00:08:55.000 Fabiola Zúñiga: listo, Ya vamos a revisar entonces 35 00:08:56.540 --> 00:08:57.920 Fabiola Zúñiga: atentos. Acá. 36 00:08:58.640 --> 00:09:00.299 Fabiola Zúñiga: Entonces vamos viendo 37 00:09:01.800 --> 00:09:10.710 Fabiola Zúñiga: acá. Yo tengo las respuestas que ustedes dieron en una pestaña, y tengo aquí como lo veian ustedes. Ok, entonces vamos viendo ahí parte. Por parte. 38 00:09:12.080 --> 00:09:24.350 Fabiola Zúñiga: la actividad 1 tenía que ver con los diagramas de Ben, que son estos círculos que interpretan en el fondo, la Unión y la intersección de cosas. Ok, acá por ejemplo, pasa que 39 00:09:24.560 --> 00:09:41.900 Fabiola Zúñiga: la parte amarilla son todos los elementos solo del conjunto A y la parte celeste o azul es solo el conjunto B, pero ciertos conjuntos se cruzan. Lo que está entre medio. Efectivamente, es una intersección, que es lo que a varios les decía cuando lo estaban haciendo. 40 00:09:42.150 --> 00:09:45.859 Fabiola Zúñiga: que es como las calles, o sea, eso le corresponde a los 2 conjuntos. 41 00:09:47.570 --> 00:09:51.130 Fabiola Zúñiga: Sí, le corresponde tanto al amarillo como al celeste. 42 00:09:52.170 --> 00:09:53.440 Fabiola Zúñiga: Entonces 43 00:09:55.780 --> 00:10:02.729 Fabiola Zúñiga: la parte amarilla, como les decía, es solo el A. Es como cuando usted tiene una calle, la calle va así 44 00:10:03.690 --> 00:10:09.970 Fabiola Zúñiga: y usted también tiene calles, así, ¿verdad? Y hay un pedazo de las calles que quedan mezcladas. 45 00:10:10.470 --> 00:10:15.739 Fabiola Zúñiga: Entonces ese pedazo le corresponde a ambas calles. Esto se llama Avenida. Uno. 46 00:10:16.570 --> 00:10:19.190 Fabiola Zúñiga: y esta se llama avenida 2. 47 00:10:19.620 --> 00:10:35.019 Fabiola Zúñiga: Entonces ese pedazo le corresponde a las 2 avenidas. Es parte de la avenida, 1 y parte de la avenida 2, y esa parte es la intersección y se anota con ese símbolo que ustedes ya lo habían visto antes. Entonces esta es otra manera de representar ese tipo de situaciones 48 00:10:35.270 --> 00:10:41.309 Fabiola Zúñiga: y en probabilidades. Pasa lo mismo. En el A. Podemos ver los elementos que solo corresponden a la 49 00:10:41.560 --> 00:10:48.089 Fabiola Zúñiga: que solo corresponden al B y acá los que con le corresponden a la intersección, e incluso se puede ver la Unión. 50 00:10:49.070 --> 00:10:55.490 Fabiola Zúñiga: porque la Unión es juntar ambos entonces aquí en la Unión. Voy a juntar todos los de la A 51 00:10:55.770 --> 00:10:57.719 Fabiola Zúñiga: todos los del B, 52 00:10:57.890 --> 00:11:04.140 Fabiola Zúñiga: pero ojo. No sé si se acuerdan de la fórmula de la probabilidad de la Unión que esa se ve en primero y segundo medio. 53 00:11:04.800 --> 00:11:13.329 Fabiola Zúñiga: Pero este dibujo nos da el tiro en la fórmula. Porque si usted quiere juntar todos los de la y todos los del B con este dibujo, ¿qué tiene que hacer. 54 00:11:13.700 --> 00:11:16.090 Fabiola Zúñiga: va a calcular la probabilidad de la a 55 00:11:16.800 --> 00:11:25.020 Fabiola Zúñiga: juntar es sumar. Así que tiene que sumar el B. Estamos claros, pero se da cuenta que si hace esa suma, el espacio en verde lo está sumando 2 veces 56 00:11:25.990 --> 00:11:34.430 Fabiola Zúñiga: porque la parte verde le corresponde al A y le corresponde al B. Por lo tanto, cuando usted habla del A, también ya está tomando una parte del B, 57 00:11:34.690 --> 00:11:41.789 Fabiola Zúñiga: y cuando habla del B, también está tomando una parte de la entonces ahí hay elementos que está contando 2 veces. 58 00:11:42.900 --> 00:11:44.300 Fabiola Zúñiga: logran ver eso 59 00:11:46.990 --> 00:11:52.039 Fabiola Zúñiga: que está contado 2 veces la parte que hay una parte que está contada 2 veces. 60 00:11:52.260 --> 00:11:53.879 Fabiola Zúñiga: Sí, yo lo veo como Unión. 61 00:11:56.390 --> 00:12:03.379 Fabiola Zúñiga: entonces eso hace que la fórmula de la Unión, si es que la recuerdan, se resta la intersección. 62 00:12:05.000 --> 00:12:13.999 Fabiola Zúñiga: o sea, se resta los elementos que tengo en común para no repetirlos, o sea, los cuento una sola vez, o los cuento en el lado, los cuento en el B, pero no los puedo contar 2 veces 63 00:12:14.240 --> 00:12:26.030 Fabiola Zúñiga: ya. Por eso la fórmula de la Unión, que no es el foco de ahora, pero la aprovecho a mencionar. Por eso se le quita la intersección. Porque si habló de la Unión ese pedazo verde, no lo puedo contar 2 veces, lo tengo que contar una sola vez. 64 00:12:26.370 --> 00:12:30.269 Fabiola Zúñiga: Ya Entonces, ¿qué se preguntaba en este ejercicio 65 00:12:35.320 --> 00:12:39.269 Fabiola Zúñiga: que se preguntaba, ¿verdad, que acá tengo que borrar? Si lo hago con el Zoom. 66 00:12:42.020 --> 00:12:48.540 Fabiola Zúñiga: se preguntaba si la porción amarilla del diagrama corresponde a la probabilidad de que ocurra el evento a 67 00:12:48.640 --> 00:12:53.020 Fabiola Zúñiga: y la porción azul corresponde a la probabilidad de que ocurra el evento B. 68 00:12:53.270 --> 00:12:56.359 Fabiola Zúñiga: Entonces, ¿a qué corresponde la porción verde? 69 00:12:56.910 --> 00:12:59.090 Fabiola Zúñiga: ¿y qué respondieron casi todos? 70 00:12:59.590 --> 00:13:01.080 Fabiola Zúñiga: En realidad, todos 71 00:13:01.990 --> 00:13:04.630 Fabiola Zúñiga: vamos a ver esas respuestas respondieron. 72 00:13:04.770 --> 00:13:10.650 Fabiola Zúñiga: Es la probabilidad de que ocurran los 2 eventos complementarios, probabilidad de que ocurra A y B 73 00:13:10.930 --> 00:13:12.410 Fabiola Zúñiga: A y B a la vez 74 00:13:12.700 --> 00:13:16.399 Fabiola Zúñiga: intersección, la intersección del suceso A y b 75 00:13:17.170 --> 00:13:19.799 Fabiola Zúñiga: probabilidad de que ocurran simultáneamente 76 00:13:20.240 --> 00:13:28.509 Fabiola Zúñiga: la intersección de la porción amarilla y azul. Muy bien, estuvieron superbién. La porción verde. Corresponde a la intersección. Es lo que respondió la mayoría 77 00:13:29.710 --> 00:13:34.039 Fabiola Zúñiga: claro, y alguien aquí puso hasta un ejemplo porque pedían. Si después un ejemplo. 78 00:13:34.370 --> 00:13:45.469 Fabiola Zúñiga: por ejemplo, dicen acá personas que tienen casas y personas que tienen departamentos. Entonces la intersección de los 2 serían personas que tienen casa y departamento. Muy buen ejemplo. Muy buen ejemplo. 79 00:13:47.960 --> 00:13:56.209 Fabiola Zúñiga: Y ahí la vale, aprovechó de poner su nombre para saber que eran ellas muy bien. Y la mayoría respondió perfecto que era la intersección de la y el B 80 00:13:56.720 --> 00:14:09.659 Fabiola Zúñiga: y después se pedía un ejemplo que reflejara esa situación en el siguiente conjunto, o sea, si el conjunto afuera, los estudiantes que practican fútbol y el B los estudiantes que practican baloncesto. 81 00:14:09.840 --> 00:14:23.870 Fabiola Zúñiga: En ese caso, el conjunto A B va a representar a todos los que juegan fútbol. Él ve a todos los que juegan baloncesto y la intersección A y B serían los que practican ambos deportes que la realidad. Sabemos que es así. A veces hay personas que practican más de un deporte 82 00:14:24.210 --> 00:14:28.439 Fabiola Zúñiga: y les preguntaban. Puedes dar otro ejemplo diferente a este contexto. 83 00:14:29.390 --> 00:14:45.050 Fabiola Zúñiga: Y ahí dieron muchos ejemplos aquí. Por ejemplo, dice conjunto a personas que utilizan el autobús conjunto, B: personas que utilizan el tren. Así que la intersección serían personas que utilizan los 2 tipos de medio de transporte, autobús y tren. Muy buen ejemplo. 84 00:14:45.310 --> 00:14:51.300 Fabiola Zúñiga: Otro ejemplo estudiante de segundo medio, y el B sería estudiante que están en el club de ajedrez. 85 00:14:51.480 --> 00:14:58.810 Fabiola Zúñiga: Entonces la intersección de los 2 serían estudiantes que son de segundo medio y que, además, están en el club de ajedrez. Bueno, ejemplo. 86 00:15:00.180 --> 00:15:07.420 Fabiola Zúñiga: empleados que prefieren menos horario laboral y empleados que prefieren tomar una hora extra 87 00:15:07.760 --> 00:15:12.510 Fabiola Zúñiga: y en la intersección serían los que prefieren menos horarios y además tomar una hora extra. 88 00:15:14.060 --> 00:15:23.040 Fabiola Zúñiga: ¿qué más acá personas que prefieren los gatos y personas que prefieren los perros y en la intersección están las personas que prefieren ambos muy bien. 89 00:15:24.390 --> 00:15:29.070 Fabiola Zúñiga: Acá Nuevamente aparece a este el repetido, el conjunto de las casas y los departamentos 90 00:15:30.030 --> 00:15:39.950 Fabiola Zúñiga: aparece otro que el conjunto hace de los alumnos que aprobaron matemática y el conjunto de los alumnos que aprobaron ciencias y la intersección serían los que aprobaron las 2 asignaturas 91 00:15:40.360 --> 00:15:44.770 Fabiola Zúñiga: aparece otro más aficionados al equipo de Los Ángeles, Lakers 92 00:15:44.900 --> 00:15:48.880 Fabiola Zúñiga: y ve el conjunto de aficionados del equipo Golden State Warriors. 93 00:15:49.730 --> 00:15:55.390 Fabiola Zúñiga: La intersección sería los aficionados a ambos equipos. Muy bien. Oye. Qué? Bueno, ejemplo. 94 00:15:56.780 --> 00:16:00.040 Fabiola Zúñiga: acá? Nuevamente aparece el de los gatitos y los perritos. 95 00:16:04.110 --> 00:16:07.780 Fabiola Zúñiga: Oye, aparece harto el de los gatitos de los perritos. Aquí aparece 1 distinto. 96 00:16:08.060 --> 00:16:27.570 Fabiola Zúñiga: Los estudiantes que estudian nutrición y los que estudian ingeniería. Entonces la intersección sería los estudiantes que estudian ambas carreras. Eso es posible. Hay un Existe la posibilidad que alguien estudie 2 carreras, hay que tener una capacidad intelectual brillante, por supuesto, y una distribución del tiempo maravillosa. Pero hay personas que pueden estudiar 2 carreras a la vez. Sí, existe 97 00:16:28.980 --> 00:16:34.100 Fabiola Zúñiga: el conjunto a a los estudiantes que es de medicina. Ah, ya parecido a lo que vimos recién 98 00:16:35.580 --> 00:16:37.950 Fabiola Zúñiga: casa departamento. Ahí está repetido 99 00:16:38.320 --> 00:16:42.829 Fabiola Zúñiga: en la actividad. Dos: Había una tabla donde volvemos a la tabla. 100 00:16:45.390 --> 00:16:46.770 Fabiola Zúñiga: Aquí está la tabla. 101 00:16:47.010 --> 00:17:01.750 Fabiola Zúñiga: decía la información de las personas contagiadas y no contagiadas de alguna enfermedad en específico pueden condensarse en una tabla de doble entrada que significa de doble entrada que información en la primera fila y en la primera columna que se va a cruzar. 102 00:17:01.940 --> 00:17:06.419 Fabiola Zúñiga: Sí, eso también se llama tabla de contingencia. Por si lo encuentran con ese nombre. 103 00:17:07.140 --> 00:17:18.930 Fabiola Zúñiga: A continuación, te encontrarás con una tabla de doble entrada que contiene la información de personas contagiadas de Covid. Diecinueve separada por rango etario, rango etario es edad, sí, y sex 104 00:17:19.420 --> 00:17:34.969 Fabiola Zúñiga: observa atentamente la tabla y responde las preguntas a continuación. Entonces miramos la tabla, y aquí hay grupos de edad de 0 a 9 años de 10 a 19 hasta de 80 años y más. Y los números que aparecen son la cantidad de personas contagiadas en ese rango de edad. 105 00:17:35.290 --> 00:17:36.220 Fabiola Zúñiga: Okay 106 00:17:37.130 --> 00:17:50.930 Fabiola Zúñiga: decía a partir de la tabla anterior, responde si un hombre se encuentra contagiado, o sea, si un hombre se encuentra contagiado. Efectivamente, está en esta tabla ya porque la tabla sólo es de personas contagiadas. 107 00:17:51.490 --> 00:17:53.440 Fabiola Zúñiga: Es correcto afirmar. 108 00:17:54.080 --> 00:17:58.070 Fabiola Zúñiga: se encuentra entre los rangos de veintinue de 20 a 39 años. 109 00:17:58.740 --> 00:18:04.600 Fabiola Zúñiga: Será correcto afirmar que si un hombre está contagiado. Está en ese rango de edad. 110 00:18:04.930 --> 00:18:07.360 Fabiola Zúñiga: Ese rango de edad es el que está 111 00:18:09.160 --> 00:18:10.210 Fabiola Zúñiga: aquí. 112 00:18:10.880 --> 00:18:12.110 Fabiola Zúñiga: Mhm. 113 00:18:13.840 --> 00:18:16.479 Fabiola Zúñiga: Ese rango de edad es el que está acá 114 00:18:18.750 --> 00:18:19.870 Fabiola Zúñiga: entre 115 00:18:20.040 --> 00:18:23.270 Fabiola Zúñiga: 20, 39 años. Las personas que están ahí 116 00:18:23.970 --> 00:18:29.139 Fabiola Zúñiga: es correcto afirmar entonces chiquillos que si un hombre está contagiado está en ese rango de edad. 117 00:18:30.470 --> 00:18:34.100 Fabiola Zúñiga: Dígame por el chat donde entra la respuesta, era correcto. Decir eso 118 00:18:34.250 --> 00:18:35.080 Fabiola Zúñiga: sí o no. 119 00:18:40.680 --> 00:18:42.880 Fabiola Zúñiga: no siempre me dice alonso. 120 00:18:43.120 --> 00:18:48.890 Fabiola Zúñiga: ¿por qué no siempre alonso? Si usted mira la tabla, los hombres sólo están concentrados en ese rango de edad 121 00:18:49.720 --> 00:18:51.910 Fabiola Zúñiga: o hay personas en otro rango de edad. 122 00:18:56.230 --> 00:18:58.570 Fabiola Zúñiga: Estoy mirando el chat atentamente 123 00:19:02.110 --> 00:19:11.369 Fabiola Zúñiga: claro, porque hay más personas en otros rangos de edad. Exactamente. No puedo generalizar qué cosas sí podríamos decir de ese rango de edad en particular. 124 00:19:12.410 --> 00:19:20.149 Fabiola Zúñiga: ¿podemos, por ejemplo, no sé decir que la mayor cantidad de personas están concentradas ahí. Podríamos afirmar eso, por ejemplo. 125 00:19:21.810 --> 00:19:27.929 Fabiola Zúñiga: o no, o que esos rango o que esos intervalos tienen a más hombres que otros rangos. 126 00:19:28.740 --> 00:19:30.610 Fabiola Zúñiga: Podemos hacer esas afirmaciones. 127 00:19:32.030 --> 00:19:45.140 Fabiola Zúñiga: podríamos decir, dice, era el 11 que hay más hombres y mujeres contagiados entre 20 y 39, correcto, ¿cierto? Por eso, en este análisis, o sea, podemos decir esa frase no, tal vez no, Pero sí podemos decir otras cosas de ese rango. 128 00:19:45.800 --> 00:19:53.749 Fabiola Zúñiga: Si usted mira la columna de los hombres, las los rangos etarios que más personas tienen son esos 2, por ejemplo. 129 00:19:54.430 --> 00:20:16.709 Fabiola Zúñiga: Y además, lo que dice el alonso, hay más hombres que mujeres contagiados en ese mismo rango de edad, entonces 1 puede decir mucha información de un mismo rango. Ya podríamos al revés decir en qué rango hay menos personas contagiadas, ya siendo hombres o siendo mujeres, o incluso mirar los totales, ya Así que vamos a ver las respuestas que ustedes mismos dieron ahí, 130 00:20:23.310 --> 00:20:24.950 Fabiola Zúñiga: a ver qué pusieron 131 00:20:33.320 --> 00:20:34.100 Fabiola Zúñiga: this 132 00:20:34.700 --> 00:20:37.620 Fabiola Zúñiga: ahí se puede decir de cierta manera. 133 00:20:38.780 --> 00:20:56.909 Fabiola Zúñiga: pero no lo podemos asegurar al 100 por 100, aunque hay una alta posibilidad y sacaron el porcentaje ahí muy bien de que se encuentren ese rango de edad. Claro, si hablamos de probabilidad, miren ahí, lo pasaron al tira. El contexto de probabilidad, podríamos decir que es posible que esté ahí, porque hay hartos ahí. Muy bien, buen análisis 134 00:20:58.430 --> 00:21:03.369 Fabiola Zúñiga: Acá dicen que no porque solo hay vein de solo hay de 20 a 29 hombres. 135 00:21:03.640 --> 00:21:05.030 Fabiola Zúñiga: Con esa edad 136 00:21:05.130 --> 00:21:11.420 Fabiola Zúñiga: hay más rango. Los hombres de edad de 0 80, por lo que lo correcto sería considerar todo el rango de edad. 137 00:21:13.470 --> 00:21:16.240 Fabiola Zúñiga: Los demás rango de edad también tienen 138 00:21:16.870 --> 00:21:24.690 Fabiola Zúñiga: correcto, entonces no es correcto afirmar que se encuentra entre los rangos de 20 a 39, o sea, un hombre contagiado, no solo está en ese rango. 139 00:21:24.980 --> 00:21:41.689 Fabiola Zúñiga: sí, Lo que sí podemos afirmar es que es muy probable que un hombre entre 20 y 39 años se encuentre contagiado bien chiquillo. Bien, porque si ahí se encuentra la mayor cantidad, entonces, cuando yo sé alguna probabilidad, es más probable que esté en ese rango de edad que en otro. Eso es muy bueno, muy bien. 140 00:21:41.970 --> 00:21:42.880 Fabiola Zúñiga: muy bien. 141 00:21:43.990 --> 00:21:50.919 Fabiola Zúñiga: y los demás coinciden ahí con esa respuesta excelente tío. Nadie dijo que estaba como bien la afirmación, y eso es lo que se esperaba. 142 00:21:51.210 --> 00:21:53.010 Fabiola Zúñiga: excelentes respuestas. 143 00:21:53.610 --> 00:21:57.450 Fabiola Zúñiga: Estoy sorprendida positivamente por ese nivel de respuesta. Muy bien 144 00:21:58.300 --> 00:21:59.349 Fabiola Zúñiga: qué más dice. 145 00:21:59.550 --> 00:22:24.880 Fabiola Zúñiga: dado que las mujeres que se encuentran en los grupos 1, 3 y 4. Recuerden que la tablita además, tenía como el número de grupo. Al principio, grupo, 1 de 0 a 9 grupo, 2 de 10 a 19, porque habían algunos ahí que me decían: profe Cuáles son los grupos? Me lo preguntaban mientras estaban en las salas de Zoom, estaban ahí al principio. Ya los números de los grupitos. Entonces dice, dado que las mujeres se encuentran en los grupos. 146 00:22:25.770 --> 00:22:26.480 Fabiola Zúñiga: no te 147 00:22:27.150 --> 00:22:28.410 Fabiola Zúñiga: y 4 148 00:22:28.620 --> 00:22:34.829 Fabiola Zúñiga: presentan menos personas contagiadas en comparación a los hombres en ese mismo rango. 149 00:22:35.380 --> 00:22:40.750 Fabiola Zúñiga: Es verdadero afirmar que es menos probable contagiarse si se es mujer. 150 00:22:41.090 --> 00:22:44.510 Fabiola Zúñiga: entonces ahí hay una probabilidad condicionada o no 151 00:22:44.750 --> 00:22:46.860 Fabiola Zúñiga: la lograron identificar como tal. 152 00:22:49.470 --> 00:22:53.659 Fabiola Zúñiga: ¿qué pasa ahí? ¿por qué digo yo que hay una probabilidad condicionada? Porque me están diciendo. 153 00:22:53.770 --> 00:22:59.400 Fabiola Zúñiga: es verdadero afirmar que es menos probable contagiarse si se es mujer. 154 00:22:59.960 --> 00:23:08.249 Fabiola Zúñiga: O sea, primero tenemos el evento que sea mujer, y me están preguntando por la probabilidad de contagiarme. O sea, ¿me están preguntando a 155 00:23:08.470 --> 00:23:09.710 Fabiola Zúñiga: dado B: 156 00:23:11.510 --> 00:23:12.350 Fabiola Zúñiga: Sí, 157 00:23:12.690 --> 00:23:17.589 Fabiola Zúñiga: perdón al revés o no? Sí al revés. Perdóneme, perdónenme, lo escribí al revés. 158 00:23:18.550 --> 00:23:25.140 Fabiola Zúñiga: Me están preguntando si es probable qué probabilidad en el fondo hay de contagiarse, si se es mujer. 159 00:23:25.400 --> 00:23:31.150 Fabiola Zúñiga: entonces la probabilidad contagiarse es B. Pero considerando que sucedió a primero. 160 00:23:31.380 --> 00:23:36.740 Fabiola Zúñiga: y esa es la probabilidad que se esperaba que calcularan acá para ver si eso era verdadero o fal 161 00:23:38.130 --> 00:23:47.540 Fabiola Zúñiga: Entonces, ¿qué tenemos que tomar ahí? ¿cuál es la probabilidad de contagiarse en general y la probabilidad de contagiarse de dónde la saco de los totales. 162 00:23:48.250 --> 00:23:50.770 Fabiola Zúñiga: la probabilidad de contagiarse? 163 00:23:52.930 --> 00:23:56.329 Fabiola Zúñiga: Acá Tenemos el total de personas en la tabla, sí, 164 00:24:00.290 --> 00:24:03.699 Fabiola Zúñiga: pero acá nos falta una información clave para responder. Eso 165 00:24:05.170 --> 00:24:05.970 Fabiola Zúñiga: Sí, 166 00:24:06.110 --> 00:24:27.969 Fabiola Zúñiga: Entonces ojo Aquí me me dicen, miremos el grupo 1, 3 y 4 que presentan menos personas contagiadas en comparación a los hombres, entonces es verdadero afirmar que es menos probable contagiarse si se es mujer. Entonces la pregunta va con los rangos 1, 3 y 4. Entonces, si miramos los rangos, 1, 3 y 4, 167 00:24:28.460 --> 00:24:32.429 Fabiola Zúñiga: la probabilidad de contagiarse comparado con el total. ¿cuál sería. 168 00:24:32.700 --> 00:24:37.920 Fabiola Zúñiga: si miramos los rangos de las mujeres? Uno, 3 y 4. Tenemos 6 408, 169 00:24:38.150 --> 00:24:42.349 Fabiola Zúñiga: 40 016 y y 170 00:24:45.220 --> 00:24:48.060 Fabiola Zúñiga: no veo bien el número donde tengo escrito ahí 171 00:24:49.320 --> 00:24:58.850 Fabiola Zúñiga: y en el 4 4 040 1 804. Esos son los 3 rangos. Entonces, ¿qué podíamos hacer para saber esa respuesta? Vamos a ver qué respondieron ustedes. 172 00:25:05.745 --> 00:25:06.179 Fabiola Zúñiga: K 173 00:25:07.840 --> 00:25:26.850 Fabiola Zúñiga: es verdadero, dice, acá pero tampoco es un dato concreto, pues quizás existan menos mujeres y desconocemos también otras variables. Es verdad que desconocen otras variables, por ejemplo, la población total de contagiados y no contagiados juntas. En la tabla sólo tenemos a los contagiados. Eso es verdad. Nos falta información relevante. 174 00:25:27.660 --> 00:25:42.329 Fabiola Zúñiga: dicen aquí, no necesariamente, aunque en esos grupos las mujeres tienen menos contagios que los hombres. Las diferencias no son muy grandes y hay hay otros grupos, como el 2, el 8 y el 9, donde las mujeres tienen más contagio. Muy bien. 175 00:25:42.790 --> 00:26:08.879 Fabiola Zúñiga: si vemos el total general de contagios en hombres, que son 200 un 1 900 y las mujeres que son 190 ¡1 104. La diferencia tampoco es muy grande. Por eso no se podría afirmar que ser mujer te hace tener una mejor probabilidad de contagiarte, ya que eso depende de muchos otros factores, como la exposición, los cuidados, la edad en que trabajo, en que trabajo, estudia, medio transporte, etcétera. 176 00:26:09.000 --> 00:26:11.000 Fabiola Zúñiga: Buenísima respuesta. No. 177 00:26:11.230 --> 00:26:27.890 Fabiola Zúñiga: Acá Usted podría intentar hacer estos cálculos, pero la probabilidad de ser una mujer contagiada para saber esa información necesitaríamos el total de los contagiados y los no contagiados para saber cuántas mujeres hay contagiadas del total de personas y esa información no la tenemos 178 00:26:28.390 --> 00:26:45.329 Fabiola Zúñiga: ya. Esa información. No se tiene, por lo tanto, como tal, yo no podría calcular esta probabilidad de forma concreta, pero sí la puedo analizar qué es lo que se esperaba analizar estas representaciones y solo mirando la tabla, efectivamente, no lo podemos afirmar con certeza. 179 00:26:47.680 --> 00:26:56.949 Fabiola Zúñiga: Ahora dice, y aunque los grupos, 1 3 y 4 y menos mujeres contagiadas que hombres. No se puede afirmar con certeza que es menos probable contagiarse por ser mujer. 180 00:26:57.060 --> 00:27:06.950 Fabiola Zúñiga: Para hacer esta afirmación. Habría que analizar todos los grupos, el tamaño de cada población y otro factor excelente, O sea, notarán que faltaba información para responder esa pregunta. 181 00:27:07.300 --> 00:27:08.800 Fabiola Zúñiga: ya muy bien. 182 00:27:09.970 --> 00:27:16.299 Fabiola Zúñiga: Ahora algunos dicen que sí, porque se observa mayoritariamente los contagios en los hombres independientes de su rango de edad. 183 00:27:17.840 --> 00:27:32.630 Fabiola Zúñiga: o sea que 1 podría inclinarse por el sí, pero tampoco lo podemos asegurar con certeza, porque si miramos los rangos, tal como dice el compañero, en general, hay casos donde los hombres hay más contagio. Hay casos en que las mujeres tienen más contagios. 184 00:27:33.330 --> 00:27:35.549 Fabiola Zúñiga: pero si hacemos un panorama general. 185 00:27:36.030 --> 00:27:40.649 Fabiola Zúñiga: Por ejemplo, en el primer rango etario hay más hombres que mujeres 186 00:27:42.450 --> 00:27:44.509 Fabiola Zúñiga: en el segundo. Tenemos 187 00:27:46.450 --> 00:27:53.639 Fabiola Zúñiga: acá. El hombre mayor acá hombre es menor que las mujeres. Acá El hombre es mayor. 188 00:27:53.900 --> 00:27:56.280 Fabiola Zúñiga: mayor, mayor 189 00:27:56.950 --> 00:27:58.669 Fabiola Zúñiga: sigue siendo mayor. 190 00:27:59.920 --> 00:28:01.440 Fabiola Zúñiga: acá. Cambia 191 00:28:01.620 --> 00:28:03.100 Fabiola Zúñiga: y acá. Cambia 192 00:28:03.440 --> 00:28:14.279 Fabiola Zúñiga: Entonces, si miramos los hombres son más contagiados que las mujeres. Esta Este análisis individual coincide con los totales. Los hombres son más contagiados que las mujeres en general. 193 00:28:15.280 --> 00:28:17.980 Fabiola Zúñiga: Por lo tanto, si estoy preguntando. 194 00:28:20.480 --> 00:28:27.919 Fabiola Zúñiga: sí es verdadero afirmar que es menos probable contagiarse si es mujer efectivamente 1 podría firmar con esos números que sí, 195 00:28:28.320 --> 00:28:35.229 Fabiola Zúñiga: sí, pero ahí me estaban preguntando en particular por los rangos de edad. Y si yo quisiera saber eso también lo tendré que comparar 196 00:28:35.410 --> 00:28:40.580 Fabiola Zúñiga: con la población total de mujeres y de hombres que no están contagiados, y eso no lo tengo. 197 00:28:40.960 --> 00:28:42.480 Fabiola Zúñiga: Así que superbién. 198 00:28:42.870 --> 00:28:49.530 Fabiola Zúñiga: dice luego: si los contagios entregados en esta tabla corresponden solo a las personas que viven en la región metropolitana. 199 00:28:50.040 --> 00:28:59.949 Fabiola Zúñiga: la cual es un 39 5 por 100 de la probabili de la población nacional. Se puede decir que los santiaguinos representan el mayor porcentaje de contagios del país. 200 00:29:01.540 --> 00:29:03.300 Fabiola Zúñiga: Entonces, ¿qué pasaba? Acá 201 00:29:06.240 --> 00:29:07.670 Fabiola Zúñiga: Dice entonces. 202 00:29:08.880 --> 00:29:12.730 Fabiola Zúñiga: si los contagios corresponden solo a las personas de Santiago. 203 00:29:13.030 --> 00:29:13.860 Fabiola Zúñiga: ya 204 00:29:13.970 --> 00:29:19.349 Fabiola Zúñiga: se puede decir que los anteinos representan el mayor porcentaje de contagio del país. 205 00:29:20.330 --> 00:29:22.159 Fabiola Zúñiga: Entonces volvamos a la tabla. 206 00:29:22.290 --> 00:29:23.560 Fabiola Zúñiga: La tabla 207 00:29:23.680 --> 00:29:25.000 Fabiola Zúñiga: habla de 208 00:29:27.430 --> 00:29:29.820 Fabiola Zúñiga: personas contagiadas 209 00:29:30.520 --> 00:29:47.749 Fabiola Zúñiga: separadas por edad y por sexo no habla de personas comparadas por zonas geográfica. Esa información no la tenemos Y si me hablan de que el 39, coma algo en la población de Santiago necesitaría saber cuál es la población total y cuánto es en otras regiones. 210 00:29:47.980 --> 00:29:49.870 Fabiola Zúñiga: Ya vamos a ver sus respuestas. 211 00:29:57.020 --> 00:30:26.680 Fabiola Zúñiga: Acá dice no para dar una afirmación así. Creo que necesitamos más datos, aunque podemos globalizar el resultado y decir que la afirmación es verdadera al representar solo una región de todo el país. También nos faltan datos de cuánto es la población de la región metropolitana correcto y de cómo es el contagio en otras partes del país. Siento que si el porcentaje fuera sobre el 50 por 100. Sería correcto afirmar algo así, porque en esas circunstancias puede que haya una región que signifique el 40 por 100, o más Muy bien. 212 00:30:27.120 --> 00:30:42.440 Fabiola Zúñiga: Ahora, alguien dice acá sí, es muy probable. Como la región motri metropolitana concentra gran parte de la población, lo cual es real, y las actividades como transporte, comercio, espacios públicos, etcétera. En otras regiones, las cifras deberían ser menores 213 00:30:42.590 --> 00:31:04.669 Fabiola Zúñiga: porque tiene menos población deberían. Eso. Uno lo intuye, pero no lo podemos afirmar. Puede ser que en lugares donde hay menos personas, haya más porcentaje de contagio, porque ese porcentaje tiene que ver con una proporción chicos. Ya no es lo mismo hablar de 30 000 personas de un 1 000 000 de personas que hablar de 30 000 personas, de un total de 40 000 personas, Sí, 214 00:31:04.830 --> 00:31:19.879 Fabiola Zúñiga: entonces es una proporción entre la cantidad de personas contagiadas con su total. Por lo tanto, aunque en Santiago se concentra la mayor cantidad de población, hay que comparar las proporciones en base a ese total de personas, Cuántas están contagiadas? 215 00:31:20.060 --> 00:31:27.060 Fabiola Zúñiga: Y si comparo ese mismo total en otra región, puede ser que sean menos personas, pero puede ser que haya más personas contagiadas. 216 00:31:27.170 --> 00:31:30.559 Fabiola Zúñiga: sí, y que, al hacer esa proporción aún así sea mayor 217 00:31:31.380 --> 00:31:40.950 Fabiola Zúñiga: y, además, que en el Sur. Recordemos que hay otros factores, también del frío que sé yo que hace que los virus viajen de una manera en específico, entonces hay hartas teorías al respecto 218 00:31:41.070 --> 00:31:44.319 Fabiola Zúñiga: que podrían hacer que esta afirmación se nos cayera 219 00:31:46.210 --> 00:31:55.029 Fabiola Zúñiga: aquí. Varios afirman que no lo podemos decir, porque nos falta información del resto del país, ¿verdad? Muy bien. No tenemos todos los datos del contagio perfecto. 220 00:31:55.260 --> 00:32:03.430 Fabiola Zúñiga: faltaría saber el porcentaje de contagio en otras regiones. Maravilloso su respuesta. Chicos, hasta ahora solo sorprendía positivamente por su nivel de análisis. 221 00:32:05.950 --> 00:32:08.029 Fabiola Zúñiga: Después venía el momento de lectura. 222 00:32:08.140 --> 00:32:21.069 Fabiola Zúñiga: Ahora, durante años anteriores conoce y has trabajado con probabilidades. Por ejemplo, sabes, calcular la probabilidad de tirar un dado y que salga un número par, la probabilidad de escoger al azar a una persona con contagiada, perdón 223 00:32:21.230 --> 00:32:23.980 Fabiola Zúñiga: de cierta enfermedad dentro de un grupo de personas 224 00:32:24.100 --> 00:32:34.139 Fabiola Zúñiga: en esta ruta de aprendizaje. Ya has completado 2 actividades: una que te hizo reflexionar y o recordar sobre las probabilidades de que ocurran 2 sucesos en un mismo momento. 225 00:32:35.050 --> 00:32:47.329 Fabiola Zúñiga: La segunda te llevó a analizar una tabla de doble entrada en esta, quizás sin saberlo analizaste también probabilidades: pudiste observar cantidades de contagios a partir de categorías preestablecidas en la tabla. 226 00:32:47.460 --> 00:33:03.050 Fabiola Zúñiga: En el último punto quiero que ahondemos más categorías. Si lo pensamos desde otra perspectiva, podemos decir que estas categorías son condiciones, es decir, dada una circunstancia en específico, ver que ocurre algún evento, por ejemplo, la probabilidad de que 227 00:33:03.180 --> 00:33:08.710 Fabiola Zúñiga: llueva. Dado que está nublado este tipo de probabilidad es la probabilidad condicional. 228 00:33:09.090 --> 00:33:17.989 Fabiola Zúñiga: Se nota y se lee la probabilidad de que ocurra el evento A, dado que ocurre el evento B, o simplemente la probabilidad de A, dado de cosa que nosotros ya hemos estudiado arte. 229 00:33:18.320 --> 00:33:21.469 Fabiola Zúñiga: Entonces la probabilidad, perdón. La actividad 3 era 230 00:33:21.760 --> 00:33:24.850 Fabiola Zúñiga: hablar de los diagramas de árbol. ¿cierto? 231 00:33:25.140 --> 00:33:33.390 Fabiola Zúñiga: Entonces, ¿qué es otra forma de representar que se representan ramas. Y así podemos saber si la persona está contagiada o no, y si es hombre o mujer. 232 00:33:34.110 --> 00:33:43.779 Fabiola Zúñiga: Acá. Por ejemplo, mostramos un diagrama de árbol para las personas contagiadas a partir de esa misma tabla. Entonces, ¿qué dicen? Acá Vamos a ampliar un poquito a ver si se ve un poquito mejor. 233 00:33:51.840 --> 00:33:53.580 Fabiola Zúñiga: Y ahí se ve un poquito más 234 00:33:55.090 --> 00:33:58.450 Fabiola Zúñiga: ahí a partir de la tabla que hacen, dicen, Bueno. 235 00:33:58.930 --> 00:34:08.369 Fabiola Zúñiga: en esta tabla, si aparecen los no contagiados. ¿se dan cuenta la diferencia en la tabla anterior, no aparecía. Solo aparecían los contagiados, no nos daban esta información de los totales. 236 00:34:08.679 --> 00:34:11.179 Fabiola Zúñiga: Entonces, acá. Si tengo las personas 237 00:34:11.360 --> 00:34:16.770 Fabiola Zúñiga: y quiero sacar el porcentaje de hombres, lo que tengo que hacer es comparar los hombres con su 238 00:34:16.909 --> 00:34:27.689 Fabiola Zúñiga: población total. Y ahí me da ese 48 coma 6 por 100, lo mismo con las mujeres y después mirando solo a los hombres, yo puedo clasificar en contagiados y no contagiados. 239 00:34:27.969 --> 00:34:41.250 Fabiola Zúñiga: y también lo comparo con la población total, y obtengo esos porcentajes, los contagiados serán un 5 8, los no contagiados, un 94 coma 2, y se hace el mismo proceso con las mujeres. Dejando esta tabla perdón, este diagrama de aro 240 00:34:43.020 --> 00:34:54.909 Fabiola Zúñiga: también aparece que se puede hacer al revés. Puedo poner primero los contagiados y no contagiados, y después poner a hombres y mujeres, y esto nos da la posibilidad de hacer las preguntas de una forma y después hacerlas al revés. 241 00:34:55.159 --> 00:35:09.309 Fabiola Zúñiga: Ya entonces los diagramas se pueden hacer de las 2 formas. Esa era la diferencia que en 1 Primero pongo el sexo y después pongo si es contagiado o no, y en la otra pongo a los contagiados primero y después el sexo de las personas. 242 00:35:09.910 --> 00:35:18.369 Fabiola Zúñiga: En base a eso se preguntaba: ¿Representan las mismas probabilidades: influye el orden en el que se presentan los eventos en las ramas. 243 00:35:20.500 --> 00:35:22.580 Fabiola Zúñiga: Vamos a ver qué dijeron ustedes 244 00:35:32.010 --> 00:35:32.810 Fabiola Zúñiga: hay 245 00:35:33.570 --> 00:35:43.240 Fabiola Zúñiga: que dice, aunque podemos sacar un mismo resultado gracias al teorema de valles, ya no son las mismas probabilidades, pues una representa 246 00:35:43.520 --> 00:35:47.800 Fabiola Zúñiga: dado de y el otro representa V dado a 247 00:35:47.990 --> 00:35:56.559 Fabiola Zúñiga: donde son los mismos eventos pero distintas condicionales. Muy bien, si influye el orden, porque la pregunta no es la misma. 248 00:35:57.090 --> 00:36:02.390 Fabiola Zúñiga: Al cambiar el orden, también cambian las probabilidades. Ay chiquillos que están bien entrenados. Me encanta. 249 00:36:02.970 --> 00:36:06.530 Fabiola Zúñiga: dice sí, porque estamos considerando que un evento ocurra primero 250 00:36:06.800 --> 00:36:16.610 Fabiola Zúñiga: de consecuencia. El segundo, Y si invertimos eso, como en los diagramas de árbol en la tabla, hay que volver a analizar la información. Hoy están súper bien. 251 00:36:17.690 --> 00:36:31.519 Fabiola Zúñiga: dice, los 2 diagramas muestran las mismas probabilidades, solo que de diferente manera. Ah, ya me estaba asustando. Claro que están de diferente manera. O sea, usa los mismos datos, pero una separa si es hombre o mujer, y después están contagiados o no. Y el otro al revés. 252 00:36:31.920 --> 00:36:34.449 Fabiola Zúñiga: Ahora, el orden en que se ponen las ramas 253 00:36:35.030 --> 00:36:36.950 Fabiola Zúñiga: cambia, como lo entendemos. 254 00:36:37.050 --> 00:36:37.810 Fabiola Zúñiga: Ya 255 00:36:38.010 --> 00:36:42.010 Fabiola Zúñiga: hay ojo que quiere decir que la probabilidad final es la misma y no necesariamente. 256 00:36:43.500 --> 00:36:49.649 Fabiola Zúñiga: Y la mayoría dice que no representan lo mismo, porque es verdad, no representan lo mismo. Depende de la pregunta 257 00:36:49.810 --> 00:36:54.400 Fabiola Zúñiga: ya Y la pregunta hace que yo me fije en una probabilidad distinta. 258 00:36:54.780 --> 00:36:55.780 Fabiola Zúñiga: Muy bien. 259 00:36:55.930 --> 00:37:00.560 Fabiola Zúñiga: Ahora dice: ¿y qué eventos se analiza primero en el primer diagrama de árbol. 260 00:37:01.460 --> 00:37:12.160 Fabiola Zúñiga: y ahí estaba la opción de estar contagiado o no estarlo y ser hombre o mujer, y efectivamente aceptan. El primero se habla de ser hombre y mujer, y después está si está contagiado o no. 261 00:37:13.070 --> 00:37:21.620 Fabiola Zúñiga: Después. Se pregunta si definimos los eventos a ser hombre y ve estar contagiado. ¿cómo se leería la probabilidad a Slats B. 262 00:37:21.990 --> 00:37:28.640 Fabiola Zúñiga: Y ahí lo correcto era decir que es la probabilidad de ser hombre. Dado que está contagiado, vamos a ver su respuesta. 263 00:37:29.200 --> 00:37:30.880 Fabiola Zúñiga: Bien. 264 00:37:31.340 --> 00:37:41.069 Fabiola Zúñiga: ya ojo que acá alguien puso una I, y no es lo mismo, ya recordar que cuando yo escribo las probabilidades chico, y aquí hay un punto superimportante. 265 00:37:41.440 --> 00:37:48.309 Fabiola Zúñiga: Si yo uso el I que dijo aquí el compañero, estoy preguntando por la probabilidad de a 266 00:37:49.890 --> 00:37:51.810 Fabiola Zúñiga: interceptada. 267 00:37:52.600 --> 00:37:54.420 Fabiola Zúñiga: Le voy a escribir completito 268 00:37:57.110 --> 00:38:01.219 Fabiola Zúñiga: interceptado con la otra probabilidad del B. 269 00:38:01.400 --> 00:38:02.960 Fabiola Zúñiga: Eso significa el 270 00:38:03.160 --> 00:38:19.559 Fabiola Zúñiga: Y si yo solo desglosó como es una probabilidad condicionada, yo tendría que calcular el A y para calcular el B como es dependiente y es condicionada. Lo calcularía dependiendo el A. Por lo tanto, ese I no representa esto 271 00:38:20.220 --> 00:38:28.520 Fabiola Zúñiga: ya. El I considera las 2 cosas a la vez. En cambio, la condicionada sólo representa a la segunda parte de esta fórmula. 272 00:38:28.630 --> 00:38:31.490 Fabiola Zúñiga: Así que esta afirmación no es correcta. 273 00:38:31.600 --> 00:38:32.350 Fabiola Zúñiga: ya 274 00:38:32.760 --> 00:38:36.970 Fabiola Zúñiga: esta sí usar el dado sí, porque ahí sólo habla de la segunda. 275 00:38:37.120 --> 00:38:43.310 Fabiola Zúñiga: No habla de las 2 juntas. Sucedió una primera y después la otra, pero en la que yo me fijo es la segunda. 276 00:38:44.110 --> 00:38:54.050 Fabiola Zúñiga: Ahí sí, la mayoría está en lo correcto, pero era importante hacer esa observación la y se ocupa para referirse a la intersección, no a la probabilidad condicionada. 277 00:38:58.660 --> 00:39:02.179 Fabiola Zúñiga: Dices, pues, ¿cómo se leería la probabilidad al revés 278 00:39:02.280 --> 00:39:05.739 Fabiola Zúñiga: B Slash, A es igual a la anterior. 279 00:39:05.970 --> 00:39:10.429 Fabiola Zúñiga: y no es igual a la anterior correcto. El número va a cambiar. 280 00:39:10.590 --> 00:39:17.999 Fabiola Zúñiga: no es igual, se leería como la probabilidad de que estás contagiado. Dado de que eres hombre muy bien, chicos, efectivamente. 281 00:39:18.500 --> 00:39:22.300 Fabiola Zúñiga: Y de hecho, nadie respondió de forma incorrecta. Todos respondieron. Bien 282 00:39:22.600 --> 00:39:24.570 Fabiola Zúñiga: superbién, es distinta. 283 00:39:25.220 --> 00:39:29.830 Fabiola Zúñiga: Ahora, ¿qué árbol de la imagen representaría a dado B 284 00:39:32.590 --> 00:39:35.389 Fabiola Zúñiga: y el ha dado B. El A era 285 00:39:37.220 --> 00:39:38.290 Fabiola Zúñiga: quiérela. 286 00:39:39.250 --> 00:39:42.119 Fabiola Zúñiga: Ela era ser hombre y el ver a estar contagiado. 287 00:39:46.160 --> 00:39:47.690 Fabiola Zúñiga: Vamos a mostrar el árbol 288 00:39:48.300 --> 00:39:51.029 Fabiola Zúñiga: e L A era ser hombre 289 00:39:51.230 --> 00:39:53.919 Fabiola Zúñiga: o mujer, y el ver estar contagiado, ¿no? 290 00:39:54.150 --> 00:40:01.610 Fabiola Zúñiga: Entonces en el primero, la las últimas ramas son las condicionales, o sea, esta parte de acá 291 00:40:06.020 --> 00:40:12.410 Fabiola Zúñiga: tendrían a los que dependen de acá los contagia. Los hombres son los A y los contagiados. Son los B. 292 00:40:13.410 --> 00:40:15.660 Fabiola Zúñiga: Por lo tanto, aquí sería B dado A, 293 00:40:15.950 --> 00:40:18.350 Fabiola Zúñiga: pero en cambio en el árbol de abajo sería. 294 00:40:18.810 --> 00:40:19.830 Fabiola Zúñiga: ha dado de 295 00:40:20.260 --> 00:40:24.789 Fabiola Zúñiga: sí, entonces el árbol de arriba es vedado A. Y el árbol de abajo es a dado B. 296 00:40:28.390 --> 00:40:30.170 Fabiola Zúñiga: ¿y qué respondieron ustedes? 297 00:40:35.720 --> 00:40:39.680 Fabiola Zúñiga: El de arriba es A dado B y el de abajo es B, dado A. 298 00:40:41.830 --> 00:40:45.410 Fabiola Zúñiga: Déjeme ver si yo leí bien las condiciones que pusieron ahí 299 00:40:45.550 --> 00:40:53.650 Fabiola Zúñiga: a ese hombre iba a estar contagiado. Claro, el árbol de arriba era B dado A y el árbol de abajo era da A, dado B. 300 00:40:54.790 --> 00:41:00.069 Fabiola Zúñiga: Y aquí alguno se confundió la mayoría. Sí, el havado ver el árbol de abajo. 301 00:41:03.890 --> 00:41:06.360 Fabiola Zúñiga: Y hay quien la mayoría ha respondido que era el de arriba. 302 00:41:08.680 --> 00:41:18.250 Fabiola Zúñiga: Después preguntaban explica con tus palabras a qué se refiere la sensibilidad y la especificidad de un test o en qué se diferencia? Vamos a ver aquí, tuvimos clases exclusivas para esto. 303 00:41:19.240 --> 00:41:30.779 Fabiola Zúñiga: dice, acá. Se refiere a las probabilidades de que un test te dé un resultado correctamente, verdadero tanto un verdadero positivo como un verdadero negativo. Muy bien nos indican 304 00:41:31.900 --> 00:41:39.720 Fabiola Zúñiga: cuánto podemos confiar en un test. Si hay alto nivel de sensibilidad podemos detectar cuantos enfermos hay con mayor exactitud 305 00:41:40.130 --> 00:41:49.210 Fabiola Zúñiga: y, así mismo, con la especificidad, pero en este caso se detecta los sanos por la probabilidad de un negativo verdaderamente negativo oye muy buenas respuestas 306 00:41:49.750 --> 00:42:13.159 Fabiola Zúñiga: a ver alguna más abajo. La sensibilidad se refiere a detectar la enfermedad en alguien que la presenta. Y la especificidad es cuando se clasifica correctamente, alguien sano, muy bien, casi todos dan ejemplos de salud. Ay, no vimos sólo ejemplos de enfermedades, y aquí hay una más general sensibilidad. Se refiere a la capacidad de detectar algo, y la especificidad es la capacidad de clasificar correctamente algo 307 00:42:13.340 --> 00:42:18.779 Fabiola Zúñiga: ya. Pero ese algo de la especificidad es el caso negativo, o sea, que no cumplan con esa condición 308 00:42:19.600 --> 00:42:26.949 Fabiola Zúñiga: acá abajo dice: la especificidad nos permite clasificar correctamente a una persona sana correctamente. Sí, a los negativos. 309 00:42:29.240 --> 00:42:31.350 Fabiola Zúñiga: Bien, bien, chicos 310 00:42:31.870 --> 00:42:36.710 Fabiola Zúñiga: y acá tenían en la 4 que manipular los deslizadores de la aplicación 311 00:42:41.900 --> 00:42:44.039 Fabiola Zúñiga: que estaba aquí abajito. 312 00:42:51.610 --> 00:42:54.790 Fabiola Zúñiga: ¿dónde está aquí? Está la App de geología. 313 00:43:00.880 --> 00:43:04.800 Fabiola Zúñiga: Si automáticamente se está mostrando lo otro, si se está mostrando 314 00:43:08.980 --> 00:43:20.710 Fabiola Zúñiga: hasta aquí chicos Alguna pregunta se fueron dando cuenta si eran sus respuestas las que no estaban en lo correcto que son la minoría. La mayoría ha respondido muy bien y muy profundamente identificaron su respuesta. Es lo que yo estoy mostrando. 315 00:43:20.840 --> 00:43:23.699 Fabiola Zúñiga: miraron y fue como. Ohh. Eso fue lo que respondí yo. 316 00:43:24.380 --> 00:43:28.519 Fabiola Zúñiga: Lo han ido identificando. Estaban en lo cierto, no han tenido errores. 317 00:43:29.790 --> 00:43:37.499 Fabiola Zúñiga: Comprendieron mejor aquello en lo que se equivocaron, porque son los menos. Insisto, las respuestas están muy buenas, en general, muy buenas 318 00:43:42.730 --> 00:43:43.590 Fabiola Zúñiga: acá. 319 00:43:44.200 --> 00:43:51.040 Fabiola Zúñiga: Ahí aparece cierto en geogebra, un deslizador que nos mide la sensibilidad y la especificidad. 320 00:43:51.290 --> 00:43:53.819 Fabiola Zúñiga: Entonces aquí hay 321 00:43:54.870 --> 00:43:59.780 Fabiola Zúñiga: un valor, cierto de sensibilidad y especificidad. Y si ustedes no lo mueven. 322 00:44:01.100 --> 00:44:04.040 Fabiola Zúñiga: eso va cambiando, ¿verdad? Entonces. 323 00:44:04.300 --> 00:44:07.690 Fabiola Zúñiga: va mostrando qué significa cada 1, 324 00:44:08.230 --> 00:44:10.170 Fabiola Zúñiga: entonces 325 00:44:11.570 --> 00:44:14.470 Fabiola Zúñiga: la probabilidad estar enfermo de no estar enfermo. 326 00:44:16.160 --> 00:44:21.410 Fabiola Zúñiga: Si usted le iba moviendo, iba viendo cómo cambiaban las proporciones de cada situación. 327 00:44:22.650 --> 00:44:37.709 Fabiola Zúñiga: ya. Y aquí lo mejor siempre es que haya alta sensibilidad y alta especificidad, porque significa que se detectan de buena forma los casos positivos y los casos negativos, o sea, que hay menos margen de error. Y eso es lo que se mostraba acá 328 00:44:37.890 --> 00:44:38.800 Fabiola Zúñiga: Okay. 329 00:44:40.080 --> 00:44:45.579 Fabiola Zúñiga: Eso es lo que se mostraba acá con este dibujito y que Uds. Vieran las proporciones de cómo iba pasando. Eso 330 00:44:47.090 --> 00:44:50.519 Fabiola Zúñiga: sí, eso se buscaba con ese deslizador. 331 00:44:50.800 --> 00:44:54.200 Fabiola Zúñiga: Ahora, ¿qué se decía ya que ha dado la información. 332 00:44:54.310 --> 00:44:55.430 Fabiola Zúñiga: Él era la 333 00:44:56.110 --> 00:45:02.360 Fabiola Zúñiga: enferma, el e com barrita persona sana, efe positivo, test positivo y el otro test negativo. 334 00:45:03.670 --> 00:45:15.329 Fabiola Zúñiga: Después decía que manipular a los deslizadores cómo se pueden interpretar los diferentes cambios, las probabilidades y qué conclusiones puedes deducir? Después preguntaba cómo se relacionan los valores entre los enfermos y los no enfermos 335 00:45:17.920 --> 00:45:24.559 Fabiola Zúñiga: y les pedían algunos datos ahí para llegar a a esos porcentajes, y eso se hacía solo moviendo los deslizadores. 336 00:45:27.790 --> 00:45:31.459 Fabiola Zúñiga: Más que esas preguntas. Quiero enfatizar en esta 337 00:45:31.800 --> 00:45:47.229 Fabiola Zúñiga: si la sensibilidad es mayor a 90, y la especificidad es menor a un 30 que podría concluir Esa pregunta es interesante porque siempre buscamos que haya un alto porcentaje de ambas cosas. Pero ¿qué significa si eso no pasa 338 00:45:47.980 --> 00:45:49.930 Fabiola Zúñiga: que vamos a ver qué nos respondieron 339 00:45:59.470 --> 00:46:01.799 Fabiola Zúñiga: aquí? Está, ¿Qué podrías concluir 340 00:46:02.120 --> 00:46:25.520 Fabiola Zúñiga: a ver? Dice que es más probable que detecte la enfermedad a que no la detecte, lo cual no conviene bien. Hay un peligro ahí porque obviamente me va a detectar si hay una sensibilidad al 90 por 100, me va a detectar en general bien a las personas que están enfermas, pero no va a detectar bien a las que no, Entonces ahí podrían haber personas que sí están enfermas y no las detecta bien. 341 00:46:25.920 --> 00:46:36.420 Fabiola Zúñiga: ya o sea perdón, personas que no están enfermas y que hay más probabilidad de que le digan que a pesar de eso si está enferma que nos pasaba cuando estaba el Covid, se acuerdan, a veces 1 no tenía síntomas 342 00:46:37.000 --> 00:46:43.830 Fabiola Zúñiga: y salía positivo, y eso es un falso positivo, porque a veces la persona nunca tuvo los síntomas. Y en realidad, si se hace un test de nue 343 00:46:45.180 --> 00:47:00.750 Fabiola Zúñiga: les salía negativo. Entonces decía, bueno, estoy enfermo, No estoy enfermo. Entonces cuando un test no tiene alta especificidad y acá incluso es menor a un 30 Significa que las personas sanas no las está detectando bien. Y ese es un problema en salud. Es un problema. 344 00:47:01.080 --> 00:47:13.670 Fabiola Zúñiga: Entonces, ¿qué dicen, por ejemplo, que el test no es muy eficiente. Al identificar los casos negativos. ¿correcto? Buena conclusión: es más probable que detecte la enfermedad a que no la detecte? Excelente respuesta. 345 00:47:14.930 --> 00:47:19.029 Fabiola Zúñiga: Es más probable que salga enfermedad a que los a los defectos Sí, 346 00:47:20.760 --> 00:47:29.510 Fabiola Zúñiga: ay, hay alguien que no alcanzó a responder tranquilidad. Por eso estamos haciendo esto. El test identifica muy bien a los casos positivos, a los reales enfermos y 347 00:47:31.590 --> 00:47:43.190 Fabiola Zúñiga: a los sanos. Efectivamente, si un test tiene 30 por 100, es muy bajito. Ya en general se espera que estén sobre el 90, siempre para asegurarse que los instrumentos que han elaborado funcionen 348 00:47:43.300 --> 00:47:52.040 Fabiola Zúñiga: ya. Y aquí aparece. Al contrario, si la sensibilidad es menor a un 40 y la especificidad es mayor a un 80. ¿qué podemos afirmar 349 00:47:52.230 --> 00:48:09.039 Fabiola Zúñiga: y acá dicen que es muy peligroso, pues muchos de los negativos realmente podrían estar enfermos, no podemos confiar exactamente Así es Por eso vimos esos términos. Es más probable que detecte una persona sana a que detecte la enfermedad, lo cual es deficiente. Pero es que aquí era al revés. 350 00:48:09.210 --> 00:48:19.419 Fabiola Zúñiga: La sensibilidad era menor, así que las personas sanas son las que no se detectan correctamente. Así que ahí hay un caso para revisar esa respuesta. Está al revés: capaz. Se confundieron de pregunta 351 00:48:21.110 --> 00:48:31.789 Fabiola Zúñiga: con baja sensibilidad y alta especificidad sirve para confirmar la enfermedad sea positivo, pero no para descartarla si da negativo. Ya interesante, Bien. 352 00:48:32.480 --> 00:48:38.299 Fabiola Zúñiga: detecta bastante mal a los enfermos y bastante bien a los sanos, ya bien súper. Bien. 353 00:48:38.720 --> 00:48:45.229 Fabiola Zúñiga: imagina el caso donde la especificidad y la sensibilidad son menores a un 20, o sea, que los 2 son bajitos. 354 00:48:45.340 --> 00:48:46.720 Fabiola Zúñiga: ¿qué podemos decir? 355 00:48:47.310 --> 00:49:00.460 Fabiola Zúñiga: No puedo confiar para nada en estos resultados, pues casi todos los resultados serían falsos. Muy bien, quizás podemos concluir que casi todos a los que les dio positivo realmente están sanos, y así viceversa. 356 00:49:00.630 --> 00:49:17.989 Fabiola Zúñiga: Bien, sería un test con alto margen de error. Bien chico. Y hablamos, harto de eso. Es bastante deficiente. No se puede confiar en el test porque no funciona, No funciona de frontón, y eso hay que decirlo con todas sus letras, un test que tiene esos porcentajes. No funciona muy bien 357 00:49:19.020 --> 00:49:25.800 Fabiola Zúñiga: con sensibilidad y especificidad menores. No es confiable. No sirve para confirmar ni descartar la enfermedad correcto. 358 00:49:26.030 --> 00:49:33.990 Fabiola Zúñiga: Nos deja ahí en la duda. Siempre significaría que este test es bastante deficiente. No da resultado certeros. Muy bien. 359 00:49:34.250 --> 00:49:39.929 Fabiola Zúñiga: Ahora imagina el caso donde especificidad y sensibilidad son mayores a un 90. 360 00:49:40.260 --> 00:49:42.120 Fabiola Zúñiga: ¿cómo podemos interpretar eso? 361 00:49:42.540 --> 00:49:54.579 Fabiola Zúñiga: Ahora? Sí, podemos confiar casi completamente en estos resultados. Me darían resultados casi correctamente verdaderos, alta sensibilidad y alta especificidad que transmiten confianza. 362 00:49:54.990 --> 00:49:58.819 Fabiola Zúñiga: Dicen después que un test con resultados bastante confiables. 363 00:49:59.020 --> 00:50:05.960 Fabiola Zúñiga: muy preciso y eficaz. Perfecto. Entonces quedó súper claro y que necesitamos altos porcentajes en las 2. 364 00:50:06.170 --> 00:50:07.210 Fabiola Zúñiga: Muy bien. 365 00:50:08.110 --> 00:50:10.229 Fabiola Zúñiga: el test es bueno y es de fiar. 366 00:50:10.880 --> 00:50:12.970 Fabiola Zúñiga: Por último, ¿qué mejor? 367 00:50:13.620 --> 00:50:23.409 Fabiola Zúñiga: Con alto nivel de sensibilidad y bajo nivel de especificidad o un test con alto nivel de especificidad y bajo nivel de sensibilidad. 368 00:50:24.730 --> 00:50:42.010 Fabiola Zúñiga: Se entiende ahí la diferencia, o sea, si tengo un test con alto nivel de sensibilidad, significa que me está detectando bien lo que yo quiero detectar, por ejemplo, en el caso de salud, enfermedades que estoy hablando, no sé de objetos defectuosos. Me está identificando bien a los objetos defectuosos 369 00:50:42.230 --> 00:50:52.479 Fabiola Zúñiga: y no también a los que no están defectuosos. Sí, Entonces, ¿qué mejor como yo no se imagina el tiro, el caso de la salud. Pero ¿qué es mejor que a mí me digan 370 00:50:52.700 --> 00:50:56.169 Fabiola Zúñiga: que sí estoy enfermo, a pesar de que no lo estoy. 371 00:50:56.500 --> 00:51:01.200 Fabiola Zúñiga: o que me digan que estoy sano, a pesar de que estoy enfermo. ¡qué mejor 372 00:51:01.580 --> 00:51:06.969 Fabiola Zúñiga: díganme por el chat chicos porque con eso. Tiene que ver si lo imaginamos en salud, que es como lo más evidente. 373 00:51:07.610 --> 00:51:09.799 Fabiola Zúñiga: mejor para ustedes que un test me diga 374 00:51:10.320 --> 00:51:13.639 Fabiola Zúñiga: que estoy enfermo, a pesar de que no estoy enfermo 375 00:51:13.940 --> 00:51:17.730 Fabiola Zúñiga: o que me diga que estoy sana, a pesar de que estoy enfermo. 376 00:51:18.740 --> 00:51:20.030 Fabiola Zúñiga: Qué creen que es mejor 377 00:51:22.180 --> 00:51:24.039 Fabiola Zúñiga: los leo por el chat chicos. 378 00:51:25.250 --> 00:51:28.699 Fabiola Zúñiga: ¿qué es mejor? Esta podría ser una pregunta de prueba. 379 00:51:29.290 --> 00:51:35.510 Fabiola Zúñiga: ¿Qué será mejor que detecte bien a los casos positivos, o sea, que detecte bien a los enfermos 380 00:51:36.220 --> 00:51:44.949 Fabiola Zúñiga: o que detecte bien a los que no están enfermos, que es mejor. Obviamente, lo ideal es que los 2 sean altos. Pero si tengo que elegir un caso, ¿cuál es el menos malo. 381 00:51:47.590 --> 00:51:49.559 Fabiola Zúñiga: Martín Alonso 382 00:51:49.970 --> 00:51:52.140 Fabiola Zúñiga: Agustina, Javier y a los demás. 383 00:51:53.620 --> 00:51:54.440 Fabiola Zúñiga: Ya 384 00:51:54.550 --> 00:51:59.250 Fabiola Zúñiga: aquí hay 2 opiniones que apuntan a que prefieren que la sensibilidad sea más alta. 385 00:52:00.880 --> 00:52:03.160 Fabiola Zúñiga: claro, porque si estoy enfermo. 386 00:52:03.620 --> 00:52:18.260 Fabiola Zúñiga: ya bien, ahí la vale. También es mejor que detecte a los enfermos. Sí, de hecho, la vale. Dice que no alcanzó a responder en la actividad, pero la puede responder. Ahora, Vale, ¿qué piensa usted? Es mejor que un test, me avise o me diga que estoy enfermo, a pesar de que no estoy. 387 00:52:19.510 --> 00:52:23.400 Fabiola Zúñiga: o es mejor que me diga que estoy sano, a pesar de que estoy enfermo. 388 00:52:23.900 --> 00:52:30.240 Fabiola Zúñiga: ¿cómo reaccionaríamos en cada caso? ¿qué pasa si un test me dice que estoy enfermo, pero en realidad no en la realidad, ¿qué haría usted? 389 00:52:30.720 --> 00:52:32.960 Fabiola Zúñiga: ¿se tomaría igual los remedios, ¿verdad? 390 00:52:33.070 --> 00:52:36.889 Fabiola Zúñiga: Porque el T E me está diciendo que estoy enfermo, entonces seguiría mi tratamiento 391 00:52:37.060 --> 00:52:39.640 Fabiola Zúñiga: y le afecta en algo, seguir un tratamiento 392 00:52:39.900 --> 00:52:43.220 Fabiola Zúñiga: que es para una persona enferma, a pesar de que usted esté sano. 393 00:52:44.210 --> 00:52:47.030 Fabiola Zúñiga: ¿qué pasa si yo tomo remedios y no estoy enfermo. 394 00:52:49.060 --> 00:52:50.500 Fabiola Zúñiga: me afecta en algo. 395 00:52:56.890 --> 00:53:03.540 Fabiola Zúñiga: Alguien iba a activar su audio ahí. Por favor, adelante, me afecta en algo así. Estoy sano. Y aún así, sigo un tratamiento. 396 00:53:08.100 --> 00:53:09.570 Fabiola Zúñiga: ¿qué creen Ustedes 397 00:53:12.120 --> 00:53:14.590 Fabiola Zúñiga: siguen diciéndome? Que la sensibilidad es mejor 398 00:53:17.960 --> 00:53:45.590 Fabiola Zúñiga: ahí alonso nos dice, porque si fuera la especificidad antes que la sensibilidad, suponiendo que te hacen el tesis sales negativo. Puedes estar tranquilo, pero puede que tengas una enfermedad crónica que deba ser atendida a tiempo. Correcto, porque al final, si yo estoy sano y se equivocan y me dicen que estoy enfermo y me hago. El tratamiento podría tener efectos secundarios. Sí, por supuesto, porque, como dice el Emmanuel, podría tener una sobredosis de algo que no necesito? Sí, por supuesto que sí, 399 00:53:45.910 --> 00:54:07.550 Fabiola Zúñiga: ya, pero también dependiendo el nivel de la enfermedad. Por supuesto, si a mí me dan. No sé. Me dicen que tengo en el Covid. No había muchas opciones para hacer tratamiento. Era como paracetamol y algunas cosas ahí paliativas, pero no había como un medicamento para el Covid, ¿verdad? Entonces, si yo tomo un medicamento que no tiene un alto impacto, en realidad a largo plazo no es tan invasivo para mi cuerpo. 400 00:54:07.900 --> 00:54:13.959 Fabiola Zúñiga: Sin embargo, ¿qué pasa si yo sí estoy enfermo? Y el test me dice que estoy sano y no hago ningún tratamiento 401 00:54:14.420 --> 00:54:15.219 Fabiola Zúñiga: a pasar. 402 00:54:18.860 --> 00:54:26.770 Fabiola Zúñiga: Entonces, qué menos malo? Porque obvio ideal que si no estoy enfermo, no me llenen de medicamentos porque no estoy enfermo. Pero ¿qué es menos malo 403 00:54:28.420 --> 00:54:36.060 Fabiola Zúñiga: que si estoy sano, me den un tratamiento y que tal vez a largo plazo no es tan invasivo o que esté enfermo. Y me digan que me vaya para la casa, que está todo bien 404 00:54:41.580 --> 00:55:00.029 Fabiola Zúñiga: es mejor que detecte bien a los enfermos. ¿correcto? Porque si es una enfermedad grave, obviamente yo quiero recibir mi tratamiento, entonces eso tiene más importancia en comparación a los negativos. Sí, obvio que quiero que detecte bien a todos, Pero si tuviera que elegir 1, 1 debería elegir ese caso, que detecte bien a los enfermos 405 00:55:00.190 --> 00:55:05.280 Fabiola Zúñiga: de todas maneras, o sea, sensibilidad por sobre la especificidad. 406 00:55:05.710 --> 00:55:07.350 Fabiola Zúñiga: Vamos a ver qué respondieron 407 00:55:07.890 --> 00:55:16.979 Fabiola Zúñiga: depende mucho el contexto. Efectivamente, aquí estoy dando un ejemplo con la salud, pero tal vez en otro contexto no es tan relevante eso, pero en general sí lo es ya 408 00:55:17.910 --> 00:55:24.710 Fabiola Zúñiga: sensibilidad alta y baja especificidad, ya que, por ejemplo, un test de enfermedad, si estás contagiado claro, ahí hablas de las enfermedades. 409 00:55:24.860 --> 00:55:32.350 Fabiola Zúñiga: Es mucho mejor tener alta sensibilidad, porque hay mayor capacidad, detectar el problema. Bien, Bien, bien bien ese general. 410 00:55:34.140 --> 00:55:35.190 Fabiola Zúñiga: ¿qué más 411 00:55:36.320 --> 00:55:40.270 Fabiola Zúñiga: mayor capacidad detectar el problema con mayor certeza? 412 00:55:42.570 --> 00:55:44.210 Fabiola Zúñiga: Bien, chicos. 413 00:55:47.710 --> 00:55:48.890 Fabiola Zúñiga: Bien. 414 00:55:49.100 --> 00:55:51.679 Fabiola Zúñiga: ahora, algo interesante que dicen, acá 415 00:55:53.720 --> 00:55:59.760 Fabiola Zúñiga: si tiene bastante bien, la sensibilidad debería tener bastante bien. La espe 416 00:56:00.410 --> 00:56:22.229 Fabiola Zúñiga: Eso es correcto si en general eso sí pasa, o sea, si es alta, una es muy raro que la otra esté muy baja, porque piensen que, como que se compensan los casos un poco, entonces es muy raro que si tiene alta la sensibilidad, tenga baja la especificidad y al revés, en general andan parecidos. O sea, si una es baja, la otra, también es muy probable que sea bajita. Eso es lo que pasa en la realidad. Así que buena observación. 417 00:56:24.170 --> 00:56:33.459 Fabiola Zúñiga: Estábamos justitos con el tiempo. Ahí terminamos hoy. Pero yo pensé que faltaban más respuestas y en realidad estuvieron bastante bien. La mayoría alcanzó a responder casi todas las preguntas. 418 00:56:34.070 --> 00:56:48.930 Fabiola Zúñiga: Y ahí chicos demostraron una capacidad de análisis muy buena de lo que se espera de un estudiante de tercero medio. Así que están cumpliendo con la expectativa. Súper Bien, si se fijaron, acá, no tuvieron que hacer muchos cálculos para nada. Era de análisis 419 00:56:49.300 --> 00:56:51.260 Fabiola Zúñiga: análisis completamente 420 00:56:51.460 --> 00:56:59.110 Fabiola Zúñiga: ya más que cuánto es la sensibilidad. No, Eso ya lo practicamos y lo vamos a seguir practicando en la guía que vamos a empezar la próxima semana 421 00:56:59.350 --> 00:57:07.010 Fabiola Zúñiga: ya, Pero acá era análisis. Era una habilidad de orden superior que se necesita no solo para matemáticas, sino que para la vida. 422 00:57:07.530 --> 00:57:09.969 Fabiola Zúñiga: Así que ya haber hecho eso, habla 423 00:57:10.610 --> 00:57:22.540 Fabiola Zúñiga: muy bien de ustedes, del esfuerzo que han puesto del interés que han puesto y de lo que están entendiendo, que también habla muy bien de las 2, profes porque lo están entendiendo, como deben entenderlo. Así que muy bien queridos. Estamos listos por hoy. 424 00:57:23.430 --> 00:57:25.540 Fabiola Zúñiga: Ya nos vemos ya el 425 00:57:25.810 --> 00:57:29.640 Fabiola Zúñiga: lunes y el lunes empezamos con la guía porque acuérdense que tenemos evaluación. 426 00:57:30.450 --> 00:57:39.760 Fabiola Zúñiga: El lunes empezamos con nuestra guía. Vamos a estar ahí con nuestra guía. Tres clases, porque el día jueves de la próxima semana tenemos nuestra primera evaluación 427 00:57:40.170 --> 00:57:42.380 Fabiola Zúñiga: ya ese día jueves. Es 428 00:57:43.190 --> 00:57:49.120 Fabiola Zúñiga: jueves 24. Tenemos nuestra primera evaluación que contempla todo para atrás 429 00:57:49.260 --> 00:57:55.580 Fabiola Zúñiga: medidas de tendencia central, medidas de dispersión y probabilidad condicionada, con todo lo que eso implica. 430 00:57:55.830 --> 00:57:56.570 Fabiola Zúñiga: ya. 431 00:57:56.800 --> 00:58:07.359 Fabiola Zúñiga: Así que a repasar este fin de semana descansen, por supuesto, desconéctese despeje su cerebro para que pueda retomar. Con todo el lunes ya cuídense mucho chicos, descansen. 432 00:58:08.970 --> 00:58:09.630 Octavia_Paz_Alegre_Ried: Por fin. 433 00:58:10.110 --> 00:58:11.250 Valentina_Ailen_Politis_Ibarra: Igual profesor. 434 00:58:11.250 --> 00:58:12.800 Fabiola Zúñiga: Sí. Chao, chao.