L02 — Eventos, reglas y frecuentismo

~5 h · Semana 1

Defines eventos, complemento y unión; simulas un dado y contrastas frecuencias con probabilidades clásicas 1/6.

Objetivo

Implementar reglas P(Aᶜ), P(A ∪ B) en un ejemplo concreto (dado) y escribir qué evento responde una métrica de producto que elijas.

Idea clave

Espacio muestral = todos los resultados posibles. Evento = subconjunto que te interesa (“par”, “≥ 5”, “error 5xx”). En analytics, casi siempre trabajas con eventos discretos contables.

Pasos

1. Dado en TS (40–50 min)

Crea src/eventos-dado.ts:

export function lanzarDado(): number {
  return 1 + Math.floor(Math.random() * 6);
}

export function simularEvento(
  n: number,
  pred: (x: number) => boolean,
): { cuenta: number; frecuencia: number } {
  let cuenta = 0;
  for (let i = 0; i < n; i++) if (pred(lanzarDado())) cuenta++;
  return { cuenta, frecuencia: cuenta / n };
}

Simula con n = 60_000:

• A = “sale par” → teoría 3/6
• B = “sale 6” → teoría 1/6
• A ∩ B = “par y 6” → solo {6}

2. Reglas en la nota (40 min)

En notas/eventos-dado.md escribe:

# Dado — eventos

| Evento | Teórico | Simulado (n=…) |
|--------|---------|----------------|
| Par | 0.5 | |
| Seis | 1/6 | |
| Par ∩ Seis | 1/6 | |

## P(A ∪ B) en un ejemplo con dos eventos de producto
Ejemplo: usuario hace clic en banner (A) o en menú (B). ¿Qué pasa si cuentas doble a quien hace ambos?

Relaciona unión con métricas que no deben sumarse sin cuidado (usuarios únicos vs eventos).

3. Métrica → evento (30 min)

Elige una métrica real o ficticia (retención D7, crash, compra). Escribe:

• Espacio muestral (¿qué puede pasar por usuario/día?)
• Evento que mide el dashboard
• Un error de interpretación si confundes evento con usuario

4. Lectura (60 min)

Walpole cap. 2: reglas de probabilidad, complemento, suma para eventos mutuamente excluyentes.

5. Commit

git add projects/m04-stats/src/eventos-dado.ts projects/m04-stats/notas/eventos-dado.md
git commit -m "feat(m04): eventos y dado simulado L02"

Lectura de esta lección

Fuente	Foco
Walpole	Cap. 2 — axiomas y reglas
OpenStax	Ch. 3 — sets y probability rules
Catálogo	Bibliografía · M04

Hecho cuando

1. eventos-dado.ts corre y reporta frecuencias cercanas a 0.5 y 1/6 con n grande.
2. La nota incluye tabla teórico vs simulado y un párrafo métrica→evento.
3. Commit en git.

Errores comunes

• Tratar “OR” en lenguaje natural como unión inclusiva sin ver solapamiento.
• Simular con n = 100 y concluir que la teoría “falla”.

Siguiente

L03 — Independencia y probabilidad condicional