BAYES
HOLA A TODOS LOS LECTORES DE MI BLOG馃槉馃槉馃槉,
Hoy os traigo un tema que nos ha propuesto nuestro profesor de estad铆stica qu茅 es buscar informaci贸n sobre Bayes.
El teorema de Bayes parte de una situaci贸n en la que es posible conocer las probabilidades de que ocurran una serie de sucesos Ai.
A esta se a帽ade un suceso B cuya ocurrencia proporciona cierta informaci贸n, porque las probabilidades de ocurrencia de B son distintas seg煤n el suceso Ai que haya ocurrido.
Conociendo que ha ocurrido el suceso B, la f贸rmula del teorema de Bayes nos indica como modifica esta informaci贸n las probabilidades de los sucesos Ai.
Ejemplo: Si seleccionamos una persona al azar, la probabilidad de que sea diab茅tica es 0,03. Obviamente la probabilidad de que no lo sea es 0,97.
Si no disponemos de informaci贸n adicional nada m谩s podemos decir, pero supongamos que al realizar un an谩lisis de sangre los niveles de glucosa son superiores a 1.000 mg/l, lo que ocurre en el 95% de los diab茅ticos y s贸lo en un 2% de las personas sanas.
¿Cu谩l ser谩 ahora la probabilidad de que esa persona sea diab茅tica?
La respuesta que nos d谩 el teorema de bayes es que esa informaci贸n adicional hace que la probabilidad sea ahora 0,595.
Vemos as铆 que la informaci贸n proporcionada por el an谩lisis de sangre hace pasar, la probabilidad inicial de padecer diabetes de 0,03, a 0,595.
Evidentemente si la prueba del an谩lisis de sangre hubiese sido negativa, esta informaci贸n modificar铆a las probabilidades en sentido contrario. En este caso la probabilidad de padecer diabetes se reducir铆a a 0,0016.
Existe una calculadora para calcular los problemas de Bayes.
Bayes fue un matem谩tico brit谩nico y ministro presbiteriano. Su obra m谩s conocida es el Teorema de Bayes. Bayes fue uno de los primeros en utilizar la probabilidad inductivamente y establecer una base matem谩tica para la inferencia probabil铆stica.
ENFERMERA EN APUROS 馃挄馃挄馃挄
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