Instituto Tecnológico de Tijuana
Probabilidad y Estadística
Teorema de Bayes
Docente: Ángela Colunga Aldana
Alumno: Avendaño Reveles Daniel
Tijuana, Baja California a 5 de noviembre de 2013
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
Una fábrica que
produce material para la construcción tiene 3 máquinas, a las que se les
denomina A, B y C. La máquina A produce tabique, la B adoquín y la C losetas.
La máquina A produce el 50% de la producción total de la fábrica, la B el 30% y
la C el 20%. Los porcentajes de artículos defectuosos producidos por las
máquinas son, respectivamente, 3%, 4% y 5%. Si se selecciona un artículo al
azar y se observa que es defectuoso, encontrar la probabilidad de que sea un
tabique.
Solución:
Definamos el evento D como
sea un artículo defectuoso. De acuerdo a esto tenemos que:
P(A) =
0.5 P(D
| A) = 0.03
P(B) =
0.3 P(D
| B) = 0.04
P(C) =
0.2 P(D
| C) = 0.05
Si el artículo del que deseamos calcular la probabilidad
es un tabique, significa que es producido por la máquina A. También observamos
que en la solución solamente participan los artículos defectuosos, ya que se
pone por condición esta característica. Por lo tanto:
Problema en Excel
Se introduce el Programa Bayes que calcula
las probabilidades finales P(Ai/D) de un conjunto de sucesos Ai, dadas sus
probabilidades iniciales P(Ai) y las verosimilitudes P(D/Ai) de unos ciertos
datos D, dador los sucesos Ai para un máximo de 8 sucesos. Proporciona el
producto de las probabilidades iniciales por las verosimilitudes y las
probabilidades finales mediante la fórmula de Bayes.




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