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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.
El teorema de Bayes dicta 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. Actualmente el paradigma bayesiano es válido en la teoría de la probabilidad.
Aplicaciones del Teorema De Bayes El teorema de Bayes sirve para calcular las posibilidades de un suceso que está dado o no por otro suceso anterior, lo cual consiente evaluar de qué manera se transforman las probabilidades subjetivas, mientras más información nueva se posee de un hecho.
La diferencia fundamental entre la estad stica clasica (frecuentista) y la bayesiana es el concepto de probabilidad. Para la estad stica clasica es un concepto objetivo, que se encuentra en la naturaleza, mientras que para la estad stica bayesiana se encuentra en el observador, siendo as un concepto subjetivo.
Teorema de Bayes El teorema de Bayes fue desarrollado por Thomas Bayes en 1763 y con él se expresa la probabilidad condicional de un evento aleatorio A dado otro evento B, mediante la distribución de probabilidad condicional del evento B dado A y la distribución de probabilidad marginal de sólo A.
RESUMEN. En la mayoría de los textos de probabilidad para estudiantes de pregrado, los ejercicios so-bre el Teorema de Bayes se resuelven aplicándo-lo directamente. Esta forma árida de presentar el tema lo hace difícil de comprender y poco atrac-tivo y, en lugar de captar el interés de los estu-diantes, se logra una desmotivación.
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.
