Teorema de Bayes
La interpretación más aceptada del teorema de Bayes, es
que su estructura permite el calculo de probabilidades después de haber sido
realizado un experimento (probabilidades aposteriori), basándose en el
conocimiento de la ocurrencia de ciertos eventos que dependan del evento
estudiado, o sea, se parte de probabilidades conocidas antes de efectuar el
experimento (probabilidades apriori), las cuales son afectadas por las
probabilidades propias del experimento (las que aparecen durante la ocurrencia
del evento).
Continuando nuestro análisis sobre el teorema de Bayes,
la probabilidad condicional deAi dado B, para cualquier i,
es:
Aplicando en el numerador la Regla de Multiplicación P(AiÇB)
= P(Ai) P(B|Ai) y en el denominador el Teorema de
Probabilidad Total P(B) = P(A1) P(B | A1) +
P(A2) P(B | A2) + . . . + P(An) P(B | An),
obtenemos la ecuación que representa al:
Teorema de Bayes
Ejemplo 3. 11. Referente al problema de la
fábrica que produce dos tipos de reguladores A y B visto anteriormente en la
aparte corresponde al Teorema de Probabilidad Total, cabe hacer el siguiente
análisis: si se selecciona un regulador al azar de la producción de la fábrica
y se ve que funciona bien ¿Cuál es la probabilidad de que sea del tipo B?
Solución
En este caso el
estudio se restringe a los reguladores que funcionan bien, por lo que ese
evento actúa como espacio muestral reducido, o sea como evento
condición. Por lo tanto, el planteamiento de la pregunta es P(B | F).
Los datos que se tienen son :
P(A) =
0.75 P(F | A) = 0.95
P(B) =
0.25 P(F | B) = 0.98
De acuerdo al Teorema de Bayes:
Podemos observar que el denominador corresponde al resultado
obtenido al aplicar el Teorema de Probabilidad Total, lo cual debe ser así, ya
que la probabilidad condicional establece que .
De esta forma podemos ver que la
Probabilidad
Total es el denominador de la fórmula del Teorema de Bayes.
También podemos observar que aplicando los conceptos de la Regla de
Multiplicación y del Teorema de Probabilidad Total llegamos al planteamiento
del teorema de Bayes, Veamos:
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