Sucesos incompatibles<\/strong> 2 a 2.<\/p>\n\n\n\n Y cuya uni\u00f3n<\/strong> es el espacio muestral<\/strong> (A 1 <\/sub>\u222a A 2 <\/sub>\u222a… \u222a A n <\/sub>= E).<\/p>\n\n\n\n Y B es otro suceso.<\/p>\n\n\n\n Resulta que:<\/p>\n\n\n\n Para calcular la probabilidad tal como la defini\u00f3 Bayes en este tipo de sucesos, necesitamos una f\u00f3rmula. La f\u00f3rmula se define matem\u00e1ticamente como:<\/p>\n\n\n\n o<\/p>\n\n\n\n Ejemplo 1<\/strong><\/p>\n\n\n\n El 20% de los empleados de una empresa son ingenieros y otro 20% son economistas. El 75% de los ingenieros ocupan un puesto directivo y el 50% de los economistas tambi\u00e9n, mientras que los no ingenieros y los no economistas solamente el 20% ocupa un puesto directivo. \u00bfCu\u00e1l es la probabilidad de que un empleado directivo elegido al azar sea ingeniero? Ejemplo 2<\/strong><\/p>\n\n\n\n La probabilidad de que haya un accidente en una f\u00e1brica que dispone de alarma es 0.1. La probabilidad de que suene esta s\u00ed se ha producido alg\u00fan incidente es de 0.97 y la probabilidad de que suene si no ha sucedido ning\u00fan incidente es 0.02.<\/p>\n\n\n\n En el supuesto de que haya funcionado la alarma, \u00bfcu\u00e1l es la probabilidad de que no haya habido ning\u00fan incidente?<\/p>\n\n\n\n Sean los sucesos:<\/p>\n\n\n\n Ejemplo 3<\/strong><\/p>\n\n\n\n Se ha desarrollado un procedimiento para detectar un tipo particular de En el \u00e1rbol, vemos que P[D y T+] = 0.085. El suceso T+ se representa mediante las trayectorias 1 y 3, y, por lo tanto, P[T+] = 0.085 + 0.036 = 0.121. Mediante sustituci\u00f3n obtendremos<\/p>\n\n\n\n Aplicando el teorema de Bayes, obtenemos<\/p>\n\n\n\n El teorema de Bayes es utilizado para calcular la probabilidad de un suceso, teniendo informaci\u00f3n de antemano sobre ese suceso. Eventos mutuamente excluyentes. Si A1, A2, … , Anson: Sucesos incompatibles 2 a 2. Y cuya uni\u00f3n es el espacio muestral (A 1 \u222a A 2 \u222a… \u222a A n = E). Y B es otro suceso. Resulta que: Para calcular la probabilidad tal como la defini\u00f3 Bayes en este … Seguir leyendo ![\"\"](\"http:\/\/lash.utrng.edu.mx\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/formula.jpg\")
Donde B es el suceso sobre el que tenemos informaci\u00f3n previa y A(n) son los distintos sucesos condicionados. En la parte del numerador tenemos la probabilidad condicionada, y en la parte de abajo la probabilidad total. En cualquier caso, aunque la f\u00f3rmula parezca un poco abstracta, es muy sencilla <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n![\"\"](\"http:\/\/lash.utrng.edu.mx\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/bayes01.gif\")
<\/a>
Las probabilidades p(A1<\/sub>)<\/strong> se denominan probabilidades a priori<\/strong>.
Las probabilidades p(Ai<\/sub>\/B)<\/strong> se denominan probabilidades a posteriori<\/strong>.
Las probabilidades p(B\/Ai<\/sub>)<\/strong> se denominan verosimilitudes. <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\n
artritis en individuos de alrededor de cincuenta a\u00f1os de edad. A partir de una investigaci\u00f3n realizada a nivel nacional, se sabe que, aproximadamente, el 10 % de los individuos de esta edad sufre esta forma de artritis. Se aplica el procedimiento propuesto a individuos con enfermedad artr\u00edtica confirmada, y su resultado es correcto en el 85 % de los casos. Cuando el procedimiento se pone a prueba con individuos de la misma edad que, se sabe, est\u00e1n libres de la enfermedad, se obtiene un coeficiente de falsos positivos del 4%.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<\/a><\/figure><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"