TEOREMA DE BAYES

Es el metodo con el que podemos verificar la probabilidad como base de informacion obtenida en el muestreo
Su formula es
ejemplo: Para los proximos dias se espera que: a) Que llueva: probabilidad del 50%. b) Que nieve: probabilidad del 30% c) Que este soleado: probabilidad del 20%. Según el clima, la posibilidad de que ocurra un accidente es : a) Si llueve: probabilidad de accidente del 10%. b) Si nieva: probabilidad de accidente del 20% c) Si esta soleado: probabilidad de accidente del 5%.
1. Las probabilidades que manejamos antes de conocer que ha ocurrido un accidente se denominan "probabilidades a priori" . . (lluvia con el 60%, nieve con el 30% y soleado con el 10%). Una vez que incorporamos la información de que ha ocurrido un accidente, las probabilidades del suceso A cambian: son probabilidades condicionadas P (A/B), que se denominan "probabilidades a posteriori".
  1. a) Probabilidad de que estuviera lloviendo:
    1. La probabilidad de que efectivamente estuviera lloviendo el día del accidente (probabilidad a posteriori) es del 71,4%.
  2. b) Probabilidad de que estuviera nevando:
    1. La probabilidad de que estuviera nevando es del 21,4%
  3. c) Probabilidad de que hubiera sol:
    1. La probabilidad de que estuviera soleado es del 7,1%.

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