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jueves, 3 de octubre de 2013

Medir la incertidumbre con la estadística Bayesiana

¿Qué es la estadística Bayesiana? Vamos a tratar de explicar en qué consiste con un ejemplo. ¿Cuál es la probabilidad de que mañana llueva en Madrid? La "lluvia de mañana en Madrid" lo denominaremos evento A. La información que obtengamos de diferentes fuentes como institutos de meteorología con datos actuales y anteriores como la humedad, el clima regional, la presión, etc, se representan con B. 

La propuesta de Bayes es calcular cuál es la probabilidad de que llueva mañana dada la información de B. Tenemos unos datos y, dado que tenemos esa información, queremos calcular la probabilidad de algún evento. Con este desarrollo, Bayes fundó una manera de hacer estadística que hoy denominamos estadística bayesiana. 

Supongamos que los meteorólogos le asignan al evento A una probabilidad de 10%.¿qué quiere decir que la probabilidad de que llueva mañana es del 10%? La teoría bayesiana establece que esa probabilidad del 10% no representa una frecuencia, sino que es una medida de lo que conocemos nosotros, una magnitud de nuestra incertidumbre o de nuestra certeza. Si al evento "llueve mañana miércoles en la ciudad de Madrid" le asignamos una probabilidad de 10%, dados los datos que tenemos, esto significa que tenemos alguna certeza de que no va a llover mañana, que es poco probable. 

Para saber más puedes visitar la Wikipedia y su entrada sobre el Teorema de Bayes

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