Problemas sobre el teorema de bayes con soluciones ppt
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Una de las dos cajas contiene 4 bolas rojas y 2 verdes y la segunda caja contiene 4 bolas verdes y dos rojas. Por diseño, las probabilidades de seleccionar la caja 1 o la caja 2 al azar son 1/3 para la caja 1 y 2/3 para la caja 2.
Aunque hay más bolas rojas en la caja 1 que en la 2 (el doble), las probabilidades calculadas anteriormente son iguales porque la probabilidad de seleccionar la caja 2 es mayor (el doble) que la probabilidad de seleccionar la caja 1. El teorema de Bayes tiene en cuenta toda la información.
Sea \( P(D | A) = 2\% \), \( P(D | B) = 1\% \) y \( P(D | C) = 3\%\) las probabilidades condicionales de que una bombilla sea defectuosa dado que se selecciona de la fábrica A, B y C respectivamente.
Aunque la fábrica B produce el 50% de las bombillas, la probabilidad de que la bombilla seleccionada (defectuosa) proceda de esta fábrica es baja porque las bombillas producidas por esta fábrica tienen una baja probabilidad (1%) de ser defectuosas.
Un sistema de radar está diseñado de forma que la probabilidad de detectar la presencia de un avión en su radio de acción es del 98%. Sin embargo, si no hay ningún avión en su radio de acción, sigue informando (falsamente) de la presencia de un avión con una probabilidad del 5%. En cualquier momento, la probabilidad de que un avión esté presente dentro del alcance del radar es del 7%.
El teorema de Bayes explicado
En esta sección, desarrollaremos y utilizaremos la fórmula de Bayes para resolver un importante tipo de problema de probabilidad. La fórmula de Bayes es un método para calcular la probabilidad condicional \(P(F | E)| a partir de \(P(E | F)\. Las ideas que se manejan aquí no son nuevas, y la mayoría de estos problemas pueden resolverse con un diagrama de árbol. Sin embargo, la fórmula de Bayes nos proporciona una herramienta con la que podemos resolver estos problemas sin un diagrama de árbol.
En las partes b y c, el lector debe tener en cuenta que el denominador es la suma de todas las probabilidades de todas las ramas del árbol que producen una canica negra, mientras que el numerador es la rama que está asociada con el tarro particular en cuestión.
Se nos da un espacio muestral \mathrm{S} y dos sucesos mutuamente excluyentes \mathrm{S} y \mathrm{S}. Es decir, los dos eventos, \(J I\) y \(J II\), dividen el espacio muestral en dos partes tales que \(\mathrm{JI} \cup \mathrm{JII}=\mathrm{S}\). Además, se nos da un evento \(B\) que tiene elementos tanto en \(J I\) como en \(J II\), como se muestra en el diagrama de Venn de abajo.
Teorema de la probabilidad total ejemplos resueltos
La regla de Bayes o la ley de Bayes son otros nombres que la gente utiliza para referirse al teorema de Bayes, así que, si estás buscando una explicación de lo que son, este artículo es para ti. A continuación puedes encontrar la fórmula del teorema de Bayes con una explicación detallada, así como un ejemplo de cómo utilizar el teorema de Bayes en la práctica.
El teorema de Bayes debe su nombre al reverendo Thomas Bayes, que trabajó sobre la probabilidad condicional en el siglo XVIII. La regla de Bayes calcula lo que puede llamarse la probabilidad posterior de un suceso, teniendo en cuenta la probabilidad previa de los sucesos relacionados.
Por poner un ejemplo sencillo: buscar a ciegas los calcetines en tu habitación tiene menos probabilidades de éxito que tener en cuenta los lugares que ya has comprobado. Si tiene un problema recurrente de pérdida de calcetines, nuestra calculadora de pérdida de calcetines puede ayudarle. Por otro lado, sacar un huevo de la nevera y hervirlo no influye en la probabilidad de que haya otros objetos. Puede que se trate de ejemplos divertidos, pero el teorema de Bayes fue un gran avance que ha influido en el campo de la estadística desde sus inicios.
Teorema de Bayes pdf
El teorema de Bayes describe la probabilidad de un suceso en función de otra información que pueda ser relevante. Esencialmente, usted está estimando una probabilidad, pero luego actualizando esa estimación en base a otras cosas que usted conoce. Este libro está diseñado para ofrecerle una comprensión intuitiva de cómo utilizar el teorema de Bayes. Comienza con la definición de lo que es el Teorema de Bayes, pero el f
El teorema de Bayes describe la probabilidad de un suceso basándose en otra información que puede ser relevante. Esencialmente, usted está estimando una probabilidad, pero luego actualizando esa estimación basándose en otras cosas que usted conoce. Este libro está diseñado para ofrecerle una comprensión intuitiva de cómo utilizar el teorema de Bayes. Comienza con la definición de lo que es el Teorema de Bayes, pero el libro se centra en proporcionar ejemplos que se pueden seguir y duplicar. La mayoría de los ejemplos se calculan en Excel, lo que resulta útil para actualizar la probabilidad si se tienen docenas o cientos de puntos de datos que hay que introducir.
Después de quedar impresionado con la otra guía del autor sobre Probabilidad (mi reseña), compré este libro electrónico también con grandes esperanzas. Aquí parecía seguir un enfoque diferente, empezando directamente con la ecuación en lugar de la intuición. Estaba perdiendo la esperanza cuando el autor siguió con la intuición de los componentes. Teorema de Bayes puede ser contra-intuitivo para la mayoría de la gente y el autor ha hecho un buen trabajo de conducir la intuición, así como resolver problemas en este espacio. Para que el aprendizaje
