Probabilidad Condicional Aplicada

Teorema de Bayes y aplicaciones en contextos reales.

Actualizar la probabilidad con nueva información

Probabilidad condicional y teorema de Bayes en acción.

Al saber que ocurrió B, B pasa a ser el nuevo espacio: P(A | B) = P(A ∩ B) / P(B) = 0,2 / 0,5 = 0,4, es decir, 4 de los 10 elementos de B (Ω tiene 20).

Probabilidad Condicional

$P(A|B)$ es la probabilidad de que ocurra A sabiendo que ya ocurrió B. Se calcula como $\frac{P(A \cap B)}{P(B)}$ .

Teorema de Bayes

Permite actualizar probabilidades cuando se recibe nueva información: $P(A|B) = \frac{P(B|A) \, P(A)}{P(B)}$ .

Aplicaciones Reales

Bayes se usa en diagnósticos médicos, filtros de spam, inteligencia artificial y predicción de eventos.

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