Bayes en Estadística Para ver el ejemplo descargar presentación.

1. LEYES

2. DE ADICIÓN
CONDICIONAL
INDEPENDENCIA
ESTADISTICA
MULTILICACIÓN
BAYES

3. Bayes
El teorema de Bayes, en la teoría de la probabilidad, es una
proposición planteada por el filósofo inglés Thomas Bayes en
1763.

4. Expresa la probabilidad condicional de un evento
aleatorio A dado B en términos de la distribución
de probabilidad condicional del evento B dado A y
la distribución de probabilidad marginal de sólo A.

5. En términos más generales y menos matemáticos, el
teorema de Bayes es de enorme relevancia puesto
que vincula la probabilidad de A dado B con la
probabilidad de B dado A.

6. Es decir, que sabiendo la probabilidad de tener un dolor de
cabeza dado que se tiene gripe, se podría saber (si se tiene
algún dato más), la probabilidad de tener gripe si se tiene un
dolor de cabeza.
Muestra este sencillo ejemplo la alta relevancia del teorema en
cuestión para la ciencia en todas sus ramas, puesto que tiene
vinculación íntima con la comprensión de la probabilidad de
aspectos causales dados los efectos observados

8. EJEMPLO
Un estudio metereoligico dice el
día de mañana hay:
60% de que llueva.
30% de que nevé.
10% de que haya neblina.
Que ocurra un accidente bajo
estas condiciones:
30% cuando llueve.
20% cuando neva.
10% cuando hay neblina.
0.6 x 0.3 = 0.18
0.3 x 0.2 = 0.06
0.1 x 0.1 = 0.01
0.25

9. ¿Cual es la probabilidad de haber llovido dado
que hubo un accidente ?
0.18/0.25 = 72%

10. GRACIAS