Considere $\xi:$ “Lanzar un dado equilibrado”. Su espacio muestral es $\Omega = \{1,2,3,4,5,6\}$, y un posible espacio de eventos ($\sigma$-álgebra) es $\mathcal{F} = \mathcal{P}(\Omega)$. Nos interesa calcular la probabilidad frecuentista del evento

$$ \begin{align*} A&: \text{"Sale un número par"} \\ A& = \{2,4,6\} \in \mathcal{F}

\end{align*} $$

"""
    Probabilidad 1. Grupo 9032

    Ejemplo de simulación: probabilidad frecuentista.

    @author: Jorge Iván Reyes Hernández
"""
from random import randint
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot(data):
    plt.plot(range(len(data)), np.array(data))
    plt.axhline(y=0.5, color='gray', linestyle='--', linewidth=1, label="Valor límite")
    plt.xlabel("n")
    plt.ylabel("Frecuencia relativa")
    plt.legend()
    _name: str = r"D:\\Ivannpy\\Documentos\\fciencias\\2025-2\\Probabilidad_1\\Clase2\\proba_frecuentista_" + str(len(data))
    plt.savefig(_name + ".png")
    plt.show()

def lanzar_dado(n_caras: int) -> int:
    resultado: int = randint(1, n_caras)

    return resultado

def func_indicadora(resultado: int) -> bool:
    if resultado % 2 == 0:
        return True

    return False

def lanzamientos(n: int):
    for i in range(1, n + 1):
        resultado: int = lanzar_dado(6)
        print(f"\\nLanzamiento {i} -> {resultado}", end="")
        if func_indicadora(resultado) == True:
            print(" --> Ocurre el evento A", end="")

def experimento(i: int):
    para_graficar = []

    n_A: int = 0

    for n in range(1, i + 1):
        resultado: int = lanzar_dado(6)

        if func_indicadora(resultado):
            n_A += 1

        f_A = n_A / n
        para_graficar.append(f_A)

    return para_graficar

if __name__ == '__main__':
    lanzamientos(10)

    for i in [10, 100, 1_000, 10_000, 100_000]:
        plot(experimento(i))

$n = 10$ ensayos

$n = 100$ ensayos

$n = 1,000$ ensayos

$n = 10,000$ ensayos

$n = 100,000$ ensayos