El teorema de Bayes es un resultado enunciado por Thomas
Bayes en el que 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 solo A. El origen del concepto de la obtención de probabilidades
posteriores con información limitada se atribuye a Thomas Bayes. La fórmula
básica para la probabilidad condicional en circunstancias de dependencia se
conoce como:
p(A|B) = p(B∩A)/p(A)
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. Este teorema es conocido también como el
teorema de las causas, este método es utilizado
para obtener diversos resultados por ejemplo, en el área financiera, la
salud, en el campo de la ingeniería.
El teorema de Bayes ofrece un potente método estadístico
para evaluar nueva información y revisar estimaciones que se expresaron con
anterioridad basadas en limitada información de
probabilidad en donde los datos se encuentran en un solo, cantidades de
datos en un lapso amplio de tiempo con el fin de tomar mejores decisiones
basadas en probabilidad.
El teorema es de gran utilidad por que utiliza modos de
decisión y modos de utilidad; los cuales permiten resolver problemas de toma de
decisiones. Para gestionarla de forma adecuada es necesario procesar y
descifrar grandes cantidades de datos, tal que sea posible extraer el
conocimiento necesario para una adecuada toma de decisiones.
Vídeo explicativo sobre el Teorema de Bayes:
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