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El teorema de Bayes es uno de los conceptos más utilizados y celebrados en estadística. Establece las bases de una teoría de la probabilidad que nos permite revisar predicciones o hipótesis basadas en nueva evidencia.
En un artículo anterior sobre notación de probabilidadintroduje P(B∣A): la probabilidad de que ocurra el evento B dado que el evento A ya ocurrió.
El teorema de Bayes invierte esta perspectiva, centrándose en P(A∣B): la probabilidad de que A, dado que B ha ocurrido. En esencia, nos ayuda a refinar nuestra comprensión de los resultados al incorporando información previa (datos conocidos).
En la práctica, incluso si sus suposiciones o estimaciones iniciales no son perfectas, el proceso de aplicación del teorema de Bayes fomenta conjeturas más reflexivas e informadas para el futuro.
Para empezar, veamos un ejemplo inspirado en el obra famosa de Daniel Kahneman y Amos Tversky.