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4. PROBABILIDAD CONDICIONADA Y EL TEOREMA DE BAYES. ¿Cambiar ́ıas de puerta? Objetivos. Introducir la probabilidad condicionada y su uso en resolver problemas. Introducir el concepto de independencia. Estudiar las aplicaciones del teorema de Bayes y la interpretaci ́on subjetiva de la probabilidad. Wikipedia. Para leer.
Teorema de Bayes Con lo expuesto anteriormente, la regla de Bayes se obtiene con un manejo algebraico ele-mental de la de–nición de probabilidad condicional y puede quedar la idea de que el trabajo de Bayes es una trivialidad. Sin embargo, la aportación central de Bayes no es esta regla que lleva su nombre. Incluso,
La teor a bayesiana se basa en Axiomas de Coherencia que describen intuitivamente lo que debe entenderse por comportamiento racional. Por ejemplo: Comparabilidad: para cada para de consecuencias c1 y c2 en una y solo una de las siguiente condiciones puede ser cierta: c1 c2, c1 c2 o c1 c2.
En este post se explica qué es el teorema de Bayes y para qué sirve en probabilidad y estadística. Así pues, encontrarás cuál es la fórmula del teorema de Bayes, ejemplos resueltos del teorema de Bayes y cuáles son las aplicaciones de este teorema.
Teorema de Bayes Aplicaciones del teorema de Bayes Bibliograf a Art culos defectuosos Ejemplo En una f abrica hay dos m aquinas. La m aquina 1 realiza el 60% de la producci on total y la m aquina 2 el 40%. De su producci on total, la m aquina 1 produce 3% de material defectuoso, la 2 el 5%. El asunto es
El teorema de Bayes nos dice cómo actualizar nuestras creencias sobre a la luz de la evidencia ( datos) Es un método general de inducción o de “aprendizaje de la experiencia” a priori datos a posteriori.
De niciones y Teoremas Basicos. El concepto basico en estad stica bayesiana es el de probabilidad condicional: Para dos sucesos A y B, (A \ B) (AjB) = / P (A \ B) (B) Se puede aplicar esta de nicion tambien a variables discretas o continuas.
