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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[In the classic context, the birthday problem is solved assuming a discrete uniform probability distribution of births. The main purpose of this paper is to solve the birthday problem through an arbitrary discrete probability distribution and to prove that using discrete uniform distribution, probability of two or more people's birthday at the same date is underestimated.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   <font size="2" face="verdana">      <p align="center"><font size="4"><b>El problema del cumplea&ntilde;os, una generalizaci&oacute;n</b></font></p>      <p align="center"><font size="3"><b>The birthday problem: an overview</b></font></p>      <p>    <center>Mois&eacute;s Aranda<sup>1</sup>, Fabio Molina<sup>1*</sup>; Vladimir Moreno<sup>2</sup></center></p>      <br>      <p>    <center><sup>1</sup> <i>Departamento de Matem&aacute;ticas, Pontificia Universidad Javeriana y Universidad Sergio Arboleda</i>.    <br>  <sup>2</sup> <i>Departamento de Matem&aacute;ticas, Facultad de Ciencias, Pontificia Universidad Javeriana    <br>  Cra. 7 N&deg; 43-82. Bogot&aacute;, Colombia</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><sup>*</sup><a href="mailto:molinaf@javeriana.edu.co">molinaf@javeriana.edu.co</a></i></p>      <p>Recibido: 16-07-07 Aprobado: 28-02-08</center></p>  <hr>      <p><font size="3"><b>Resumen</b></font></p>      <p>El problema del cumplea&ntilde;os, en el contexto cl&aacute;sico, se resuelve asumiendo una distribuci&oacute;n de probabilidades uniforme discreta de los nacimientos. El prop&oacute;sito de este art&iacute;culo es resolver el mismo problema bajo una distribuci&oacute;n de probabilidades discreta arbitraria, y demostrar que bajo la distribuci&oacute;n uniforme discreta, la probabilidad de que dos o m&aacute;s personas cumplan a&ntilde;os en el mismo d&iacute;a es subestimada.</p>      <p><b>Palabras clave</b>: combinatoria, probabilidad, distribuciones discretas, muestra aleatoria, Simplex.    <p>  <hr>      <p><font size="3"><b>Abstract</b></font></p>      <p>In the classic context, the birthday problem is solved assuming a discrete uniform probability distribution of births. The main purpose of this paper is to solve the birthday problem through an arbitrary discrete probability distribution and to prove that using discrete uniform distribution, probability of two or more people's birthday at the same date is underestimated.</p>      <p><b>Key words</b>: combinatorial, probability, discrete distributions, random sample, simplex.</p>  <hr>      <p><font size="3"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El problema del cumplea&ntilde;os se presenta de la siguiente manera, ver &#91;2&#93;, &#91;3&#93;, &#91;4&#93;, &#91;5&#93;: Se supone que a una reuni&oacute;n asisten k personas, las cuales registran el d&iacute;a de su cumplea&ntilde;os. Se pregunta: &iquest;cu&aacute;l es la probabilidad de que dos o m&aacute;s personas, de las k asistentes, cumplan a&ntilde;os el mismo d&iacute;a?</p>      <p>A cada fecha de cumplea&ntilde;os se le asigna un n&uacute;mero entero entre 1 y 365, no teniendo en cuenta el a&ntilde;o bisiesto, por ejemplo si una persona cumple a&ntilde;os el 25 de marzo entonces se le asignar&aacute; el n&uacute;mero 84 = 31 + 28 + 25.</p>      <p>En el siguiente an&aacute;lisis se asume que k < 365, pues en caso contrario se tendr&aacute; la soluci&oacute;n trivial: probabilidad de que dos o m&aacute;s personas cumplan a&ntilde;os el mismo d&iacute;a es igual a 1.</p>      <p>Este problema se resuelve utilizando el complemento del evento definido por "dos o m&aacute;s personas cumplan a&ntilde;os el mismo d&iacute;a", es decir, calculando la probabilidad del evento "todos los k asistentes cumplen a&ntilde;os en d&iacute;a diferente".</p>      <p>Planteamiento del problema cl&aacute;sico.</p>      <p>Sea &Omega; ={n&isin;N: 1 &le; n &le; 365} el espacio muestral, la sigma &aacute;lgebra es <a name="fig1"><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img1.jpg"> = 2<sup>&Omega;</sup> el conjunto de partes del espacio muestral, y la medida de probabilidad P est&aacute; definida, sobre los eventos simples unitarios, por.</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img2.jpg"></p>      <p>El evento a medir es</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img3.jpg"></p>      <p>Empleando argumentos de conteo, se encuentra que <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img4.jpg">, donde <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img5.jpg"> es el n&uacute;mero de permutaciones de tama&ntilde;o <i>k</i> en el conjunto &Omega;.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De esta manera la probabilidad de que haya dos o m&aacute;s, de los <i>k</i> seleccionados aleatoriamente, que cumplan a&ntilde;os el mismo d&iacute;a es</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img6.jpg"></p>      <p>La siguiente tabla muestra los valores de la probabilidad P (<i>A<sup>c</sup></i>) para distintos valores de <i>k</i>.</p>      <p>    <center><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img7.jpg"></center></p>      <p>Una de las preguntas de inter&eacute;s en este problema, ver &#91;3&#93; y &#91;5&#93;, es determinar el menor n&uacute;mero de asistentes tal que la probabilidad de que haya dos o m&aacute;s con el mismo d&iacute;a de cumplea&ntilde;os sea por lo menos el cincuenta por ciento. En la tabla se ha resaltado esta probabilidad para un tama&ntilde;o de 23 asistentes.</p>      <p><font size="3"><b>Problema del cumplea&ntilde;os bajo distribuci&oacute;n de probabilidades general</b></font></p>      <p>Sea X una variable aleatoria con valores en el conjunto finito <i>A</i> = {x<sub>1</sub>, x<sub>2</sub>, ..., x<sub>N</sub>}, y con funci&oacute;n de probabilidad f. Sea X<sub>1</sub>, X<sub>2</sub>, ..., X<sub>k</sub>, con k &lt; N, variables aleatorias independientes e id&eacute;nticamente distribuidas con distribuci&oacute;n de probabilidades com&uacute;n f.</p>      <p><b>Proposici&oacute;n 1</b></p>      <p>La probabilidad <i>p</i> de que las <i>k</i> variables aleatorias X<sub>1</sub>, X<sub>2</sub>, ..., X<sub>k</sub>, tomen todos sus valores distintos, dos a dos, est&aacute; dada por:</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img8.jpg"></p>      <p>donde Z denota los n&uacute;meros enteros positivos.</p>      <p><b>Demostraci&oacute;n</b></p>      <p>La probabilidad <i>p</i> de que estas <i>k</i> variables aleatorias tomen todos sus valores distintos es</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img9.jpg"></p>      <p>Teniendo en cuenta que si I y J son dos permutaciones de (i<sub>1</sub>, i<sub>2</sub>, ..., i<sub>k</sub>), donde i<sub>1</sub>, i<sub>2</sub>, ..., i<sub>k</sub> son elementos de <i>A</i> distintos dos a dos, y en total hay <i>k</i>! permutaciones de &eacute;stos, entonces</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img10.jpg"></p>      <p>de tal forma que,</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img11.jpg"></p>      <p>debido a la independencia</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img12.jpg"></p>      <p>y finalmente</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img13.jpg"></p>      <p><b>Nota</b>: Observe que el n&uacute;mero de sumandos presentes en la sumatoria est&aacute; dado por <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img14.jpg"> En particular, la soluci&oacute;n al problema del cumplea&ntilde;os, con <i>n</i> = 365, ser&aacute;:</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img15.jpg"></p>      <p>considerando que se tiene una distribuci&oacute;n uniforme sobre <i>C</i>= {1,2,3,...,365}, entonces <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img16.jpg"> para todo <i>i<sub>j</sub></i> &isin; <i>C</i> y as&iacute;</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img17.jpg"></p>      <p><b>Proposici&oacute;n 2</b></p>      <p>Sean {x<sub>1</sub>, x<sub>2</sub>, ..., x<sub>N</sub>}un conjunto finito de n&uacute;meros reales positivos, y <i>k</i> &gt; 1, un n&uacute;mero entero. Entonces</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img18.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Demostraci&oacute;n</b></p>      <p>Los casos extremos <i>k</i> = 1 y <i>k</i> = <i>N</i> se prueban f&aacute;cilmente.</p>      <p>El caso <i>k</i> = 1 es directo ya que el lado izquierdo de la desigualdad anterior es x<sub>1</sub> + x<sub>2</sub> + ... + x<sub><i>N</i></sub>, mientras que el lado derecho es</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img19.jpg"></p>      <p>El caso k = N se sigue de la desigualdad de media geom&eacute;trica - media aritm&eacute;tica:</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img20.jpg"></p>      <p>y de la identidad <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img21.jpg"> =1.</p>      <p>Demostraci&oacute;n de los casos <i>k</i>: 1&lt; <i>k</i> &lt; <i>N</i>:</p>      <p>Sin p&eacute;rdida de generalidad se puede asumir que <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img22.jpg">, pues en caso contrario si <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img23.jpg">, entonces basta definir las nuevas variables <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img24.jpg"> y se tendr&aacute; que <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img25.jpg">, y</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img26.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se define la funci&oacute;n <i>g</i> : <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img27.jpg"> &rarr; <i>R</i>, mediante</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img28.jpg"></p>      <p>El dominio de la funci&oacute;n es el conjunto cerrado y acotado {(x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>,...,x<sub><i>N</i></sub>)&isin; <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img27.jpg"> : x<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>+...+x<sub><i>N</i></sub>= <i>N</i>} y como g es una funci&oacute;n continua entonces <i>g</i> alcanza m&aacute;ximo sobre <i>S</i>.</p>      <p>Sea <i>z</i> = (z<sub>1</sub>,z<sub>2</sub>,...,z<sub><i>N</i></sub> ) el punto en <i>S</i> donde g alcanza el m&aacute;ximo, el cual resulta &uacute;nico ya que el conjunto <i>S</i> es un simplex.</p>      <p>El m&aacute;ximo de <i>g</i> est&aacute; en <i>z</i> = (1,1,...,1), en efecto:</p>      <p>Se supone, por el contrario, que existen <i>i</i> y <i>j</i>, <i>i</i> # <i>j</i>, tales que z<sub><i>i</i></sub> # z<sub><i>j</i></sub> y se considera el punto y&isin;<i>S</i>, definido por</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img31.jpg"></p>      <p>decir, tiene las mismas coordenadas del punto <i>z</i> salvo que en las posiciones <i>i</i>-&eacute;sima y <i>j</i>-&eacute;sima est&aacute;n los promedios de las posiciones <i>i</i>-&eacute;sima y <i>j</i>-&eacute;sima del punto <i>z</i>.</p>      <p>Entonces <img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img32.jpg"></p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img33.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Entonces por la desigualdad de media geom&eacute;trica-media aritm&eacute;tica, para dos componentes se tiene que:</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img34.jpg"></p>      <p>Esta &uacute;ltima desigualdad contradice que <i>z</i> = (z<sub>1</sub>,z<sub>2</sub>,...,z<sub><i>N</i></sub> ) sea el punto donde la funci&oacute;n g alcanza m&aacute;ximo.      <p>Por tanto z<sub>1</sub> = z<sub>2</sub> =...= <i>z<sub>N</sub></i> , es decir z = (1,1,...,1), ya que</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img35.jpg"></p>      <p><b>Proposici&oacute;n 3</b></p>      <p>El supuesto de distribuci&oacute;n uniforme discreta de nacimientos para cada d&iacute;a de un a&ntilde;o de 365 d&iacute;as subestima la probabilidad de que dos o m&aacute;s personas, de un conjunto de <i>k</i> personas con <i>k</i> &lt; 365, cumplan a&ntilde;os el mismo d&iacute;a.</p>      <p><b>Demostraci&oacute;n</b></p>      <p>Bajo una distribuci&oacute;n de probabilidades general, la probabilidad que todas las <i>k</i> personas cumplan a&ntilde;os en d&iacute;as distintos es:</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img36.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Sea , x<sub><i>i</i></sub> = &fnof; (<i>i<sub>r</sub></i>), <i>r</i>=1,2,...,<i>k</i> entonces de la proposici&oacute;n 2 se tiene que</p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img37.jpg"></p>      <p><img src="img/revistas/unsc/v13n1/v13n1a01img38.jpg"></p>      <p>Esta cota corresponde a la probabilidad dada por la distribuci&oacute;n uniforme de nacimientos, as&iacute;, la probabilidad de tener cumplea&ntilde;os en d&iacute;as distintos es maximizada por la distribuci&oacute;n uniforme que es equivalente a que la distribuci&oacute;n uniforme subestima la probabilidad de que dos o m&aacute;s personas, de un conjunto de <i>k</i> personas con <i>k</i> &lt; 365, cumplan a&ntilde;os el mismo d&iacute;a.</p>      <p><font size="3"><b>Conclusiones</b></font></p>  <ul>    <li> La probabilidad de que dos o m&aacute;s personas cumplan a&ntilde;os en el mismo d&iacute;a, bajo el supuesto de distribuci&oacute;n uniforme discreta, es subestimada.</li></p>      <p>    <li> En el caso de una distribuci&oacute;n arbitraria de nacimientos el n&uacute;mero de individuos que garantizan concurrencia en cumplea&ntilde;os de por lo menos dos individuos, es a lo m&aacute;s 23, ya que la probabilidad est&aacute; acotada inferiormente por la correspondiente probabilidad en el caso uniforme.</li></p>      <p>    <li> Queda la pregunta de si el valor m&iacute;nimo de 23 individuos, en el caso uniforme, requerido para que por lo menos dos individuos cumplan a&ntilde;os el mismo d&iacute;a con probabilidad mayor al 50% se puede mejorar en el sentido de que se necesiten menos individuos en el caso general de una distribuci&oacute;n arbitraria de nacimientos.</li>    ]]></body>
<body><![CDATA[</ul>  <hr>      <p><font size="3"><b>Literatura citada</b></font></p>      <!-- ref --><p>BOYD, S. & VANDENBERGHE. <i>Convex optimization</i>, reprinted, Cambridge. U.K. 2006; 32-35.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000105&pid=S0122-7483200800010000100001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>DEGROOT M. <i>Probabilidad y estad&iacute;stica</i>. Adisson Wesley. Washington, 1999.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000106&pid=S0122-7483200800010000100002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>FELLER, W. <i>An introduction to probability theory and its applications</i>, vol. I, 3<sup>rd</sup> edition, Wiley and sons, New York, 1968; 33.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000107&pid=S0122-7483200800010000100003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>PARZEN, E. <i>Teor&iacute;a moderna de probabilidad y sus aplicaciones</i>. Limusa, Noriega Editores. M&eacute;xico D.F. 1993; 64.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000108&pid=S0122-7483200800010000100004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>SHIRYAEV, A. N. <i>Probability</i>. Springer GTM 95. 2nd edition. Berlin Heidelberg, 1996; 15.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000109&pid=S0122-7483200800010000100005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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