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6° Economía · Matemática
Azar y probabilidad · Probabilidad

Teorema de Bayes

Te conviene dominar: Probabilidad condicionada (5° año de la Escuela Secundaria (Ciclo Superior))
Te conviene dominar: Árboles (4° año de la Escuela Secundaria (Ciclo Superior))

«Dio positivo en el test: ¿cuál es la probabilidad de que realmente tenga la enfermedad?» Esa pregunta no se contesta mirando el árbol hacia adelante, como en probabilidad total. Ya sabés que ocurrió el efecto y preguntás por la causa. Esa inversión es el teorema de Bayes. Al final de la página vas a poder explicar por qué un test «muy bueno» puede equivocarse tanto.

El teorema de Bayes

Diagrama en árbol que ilustra cómo el teorema de Bayes invierte el sentido para calcular la probabilidad de la causa a partir del efecto observado. P(B₁)P(B₂) P(A|B₁)P(A|B₂) pregunta Bayes: desde A, ¿qué rama es más probable que haya pasado?
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Para llegar a la escuela, un estudiante puede ir en colectivo ($80\,\%$ de las veces) o en bicicleta ($20\,\%$). Cuando va en colectivo, llega tarde el $10\,\%$ de los…

Para llegar a la escuela, un estudiante puede ir en colectivo ($80\,\%$ de las veces) o en bicicleta ($20\,\%$). Cuando va en colectivo, llega tarde el $10\,\%$ de los días debido al tránsito. Cuando va en bicicleta, solo llega tarde el $5\,\%$ de las veces. Si un día el estudiante llega tarde a clase, calculá la probabilidad de que haya ido en colectivo.

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Una marca de zapatillas fabrica sus modelos en dos fábricas diferentes: el $70\,\%$ en la fábrica $A$ y el $30\,\%$ en la fábrica $B$. El control de calidad detectó que…

Una marca de zapatillas fabrica sus modelos en dos fábricas diferentes: el $70\,\%$ en la fábrica $A$ y el $30\,\%$ en la fábrica $B$. El control de calidad detectó que el $2\,\%$ de las zapatillas de la fábrica $A$ tiene algún defecto de costura, mientras que en la fábrica $B$ los defectos aparecen en el $5\,\%$ de la producción. Un cliente compra unas zapatillas y descubre que tienen un defecto de costura. Calculá la probabilidad de que hayan sido fabricadas en la fábrica $B$.

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En una plataforma de streaming*, el $60\,\%$ de las series son de producción propia, mientras que el resto son de productoras externas. Se sabe que el $15\,\%$ de las…

En una plataforma de streaming, el $60\,\%$ de las series son de producción propia, mientras que el resto son de productoras externas. Se sabe que el $15\,\%$ de las series de producción propia son del género de ciencia ficción, mientras que en las externas este porcentaje sube al $25\,\%$. Si elegimos una serie al azar y resulta ser de ciencia ficción, ¿cuál es la probabilidad de que sea una producción propia de la plataforma?

0,60 0,40 0,15 0,85 0,25 0,75 Propia Externa C. Ficción Otros C. Ficción Otros
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La estrategia, paso a paso

Esquema de pasos para resolver problemas de Bayes: definir las causas, identificar el efecto, calcular la probabilidad total y aplicar Bayes. 1. causas 2. efecto A 3. árbol → P(A) 4. Bayes
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Un filtro de correo electrónico clasifica automáticamente los mensajes como spam*. El filtro marca correctamente como spam* el $98\,\%$ de los correos que realmente lo…

Un filtro de correo electrónico clasifica automáticamente los mensajes como spam. El filtro marca correctamente como spam el $98\,\%$ de los correos que realmente lo son. Sin embargo, también envía a la carpeta de spam el $4\,\%$ de los correos legítimos. Se estima que el $10\,\%$ del correo que llega a un buzón es spam. Si un correo elegido al azar ha sido marcado como spam, calcula la probabilidad de que realmente lo sea.

Población Estado Real Resultado Probabilidad Conjunta 0,10 0,90 0,98 0,02 0,04 0,96 Spam (S) Normal (N) Marcado (+) Limpio (-) Marcado (+) Limpio (-) P(S ∩ +) = 0,10 × 0,98 P(S ∩ -) = 0,10 × 0,02 P(N ∩ +) = 0,90 × 0,04 P(N ∩ -) = 0,90 × 0,96 P(Spam | Marcado) = ? Teorema de Bayes
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En un centro de salud se está realizando un estudio sobre la eficacia de un test de diagnóstico para una alergia alimentaria que afecta al $8\,\%$ de la población…

En un centro de salud se está realizando un estudio sobre la eficacia de un test de diagnóstico para una alergia alimentaria que afecta al $8\,\%$ de la población juvenil. Los datos clínicos indican que, si una persona padece la alergia, el test da positivo en el $95\,\%$ de los casos. Por otro lado, si la persona no padece la alergia, el test da un "falso positivo" (resultado positivo sin estar enfermo) en el $4\,\%$ de las ocasiones. Si se elige a un joven al azar y su resultado en el test es positivo, calcula la probabilidad de que realmente padezca dicha alergia.

Alergia (A) Sano (A') Test + Test - Test + Test - 0,08 0,92 0,95 0,05 0,04 0,96 0,08 × 0,95 = 0,076 0,92 × 0,04 = 0,0368
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En una ciudad, el $70\,\%$ de los ciudadanos utiliza una aplicación del celular para pagar el transporte público, mientras que el resto usa tarjeta física. Se observa…

En una ciudad, el $70\,\%$ de los ciudadanos utiliza una aplicación del celular para pagar el transporte público, mientras que el resto usa tarjeta física. Se observa que el $15\,\%$ de los que usan la aplicación tienen problemas de lectura en el validador, frente al $5\,\%$ de los que usan tarjeta física. Si un validador emite una señal de error de lectura, ¿cuál es la probabilidad de que el usuario esté intentando pagar con la aplicación del celular?

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Tres o más causas: «¿cuál es la más probable?»

Esquema que muestra cómo el cálculo de Bayes para varias causas comparte una única probabilidad total en el denominador. P(A) (una sola vez, con probabilidad total) P(B₁|A) P(B₂|A) P(B₃|A) mismo denominador en los tres; solo cambia el numerador
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Un fabricante de componentes electrónicos para smartphones tiene tres líneas de producción: A, B y C. La línea A produce el $45\,\%$ de los componentes, la B el $30\,\%$…

Un fabricante de componentes electrónicos para smartphones tiene tres líneas de producción: A, B y C. La línea A produce el $45\,\%$ de los componentes, la B el $30\,\%$ y la C el $25\,\%$. Se sabe que la probabilidad de que un componente sea defectuoso es del $1\,\%$ en la línea A, del $2\,\%$ en la línea B y del $3\,\%$ en la línea C. Si se selecciona un componente al azar y resulta ser defectuoso, determina razonadamente qué línea de producción es más probable que lo haya fabricado.

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Una empresa de logística de última milla distribuye paquetes en una ciudad utilizando tres tipos de vehículos: furgonetas eléctricas ($60\,\%$), motocicletas ($30\,\%$)…

Una empresa de logística de última milla distribuye paquetes en una ciudad utilizando tres tipos de vehículos: furgonetas eléctricas ($60\,\%$), motocicletas ($30\,\%$) y bicicletas de carga ($10\,\%$). La probabilidad de que un paquete llegue con retraso es del $2\,\%$ si se entrega en furgoneta, del $5\,\%$ si es en motocicleta y del $8\,\%$ si es en bicicleta. Si un cliente llama para quejarse porque su paquete ha llegado tarde, ¿cuál es la probabilidad de que el repartidor fuera en bicicleta de carga?

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El algoritmo de una red social clasifica el contenido en tres categorías: "Viral" ($15\%$), "Tendencia" ($35\%$) y "Estándar" ($50\%$). La probabilidad de que un usuario…

El algoritmo de una red social clasifica el contenido en tres categorías: "Viral" ($15\%$), "Tendencia" ($35\%$) y "Estándar" ($50\%$). La probabilidad de que un usuario detenga su scroll y vea un video completo es del $80\%$ si es Viral, del $40\%$ si es Tendencia y de tan solo el $10\%$ si es Estándar. Si observamos que un usuario acaba de terminar de ver un video por completo, ¿cuál es la probabilidad de que el algoritmo no lo hubiera clasificado originalmente como Viral?

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Pruebas diagnósticas: el caso que más confunde

Barras que muestran que, con una prevalencia del 8 %, aproximadamente un tercio de los positivos del test son falsos positivos. población: 8 % con alergia, 92 % sin alergia positivos reales 7,6 % (≈ 67 % de los positivos) falsos positivos 3,68 % (≈ 33 %) total de positivos del test: 11,28 % de la población
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Una red social utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para detectar comentarios de odio. Se sabe que el $5\,\%$ de los comentarios publicados son realmente…

Una red social utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para detectar comentarios de odio. Se sabe que el $5\,\%$ de los comentarios publicados son realmente inapropiados. El algoritmo identifica correctamente como "inapropiado" el $98\,\%$ de los comentarios que realmente lo son. Sin embargo, etiqueta erróneamente como "inapropiado" el $3\,\%$ de los comentarios que son respetuosos. Si el sistema acaba de bloquear un comentario por marcarlo como "inapropiado", ¿cuál es la probabilidad de que el comentario fuera realmente respetuoso?

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Una fábrica de piezas de precisión utiliza una máquina de visión artificial para controlar la calidad de su producción. Se sabe que solo el $0,5\%$ de las piezas…

Una fábrica de piezas de precisión utiliza una máquina de visión artificial para controlar la calidad de su producción. Se sabe que solo el $0,5\%$ de las piezas fabricadas presenta algún defecto. La máquina detecta correctamente el $96\%$ de las piezas defectuosas, pero también marca erróneamente como defectuosa el $2\%$ de las piezas correctas. Si la máquina acaba de marcar una pieza como defectuosa, calcula la probabilidad de que la pieza esté realmente en perfecto estado.

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Una multinacional tecnológica utiliza tres proveedores distintos para los microchips de sus nuevas notebooks para gaming*. El proveedor $A$ suministra el $45\%$ de los…

Una multinacional tecnológica utiliza tres proveedores distintos para los microchips de sus nuevas notebooks para gaming. El proveedor $A$ suministra el $45\%$ de los chips, el proveedor $B$ el $35\%$, y el resto proceden del proveedor $C$. Se sabe por controles de calidad previos que el $1\%$ de los chips de $A$ son defectuosos, mientras que para $B$ y $C$ estos porcentajes son del $2\%$ y el $3\%$, respectivamente. Un usuario compra una notebook y, al mes de uso, sufre una falla crítica debido al microchip. Calculá la probabilidad de que el chip defectuoso haya sido suministrado por el proveedor $B$.

A B C Defectuoso Correcto Defectuoso Correcto Defectuoso Correcto 0,45 0,35 0,20 0,01 0,99 0,02 0,98 0,03 0,97
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Volvé al principio: un test positivo no te dice «tenés la enfermedad» con certeza. Te dice cuánto subió la probabilidad, y eso depende de cuán frecuente es la condición y de cuántos falsos positivos hay.

Resumen

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