Calcule la probabilidad posterior usando el teorema de Bayes: P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B).
Ingrese la prior P(A), la verosimilitud P(B|A) y la evidencia P(B).
El teorema de Bayes es un principio fundamental en la teoría de la probabilidad que describe cómo actualizar la probabilidad de una hipótesis basándose en nueva evidencia. El teorema se expresa como: P(A|B) = P(B|A) · P(A) / P(B), donde P(A) es la probabilidad a priori (creencia inicial antes de la evidencia), P(B|A) es la verosimilitud (probabilidad de la evidencia dada la hipótesis), P(B) es la probabilidad marginal de la evidencia (probabilidad total), y P(A|B) es la probabilidad posterior (creencia actualizada después de la evidencia). Este teorema es ampliamente utilizado en estadística, aprendizaje automático, diagnósticos médicos, filtrado de spam y toma de decisiones. Proporciona un marco matemático para razonar bajo incertidumbre. La calculadora también calcula el Factor de Bayes (cociente de verosimilitud), que cuantifica la fuerza de la evidencia, y los odds a priori y a posteriori, que ayudan a interpretar los resultados en términos de apuestas o evaluación de riesgos.
- Ingrese la Probabilidad a Priori P(A) – probabilidad inicial de la hipótesis A (0–100%).
- Ingrese la Verosimilitud P(B|A) – probabilidad de la evidencia B dado A (0–100%).
- Ingrese la Evidencia P(B) – probabilidad total de observar B (0–100%).
- Haga clic en Calcular Posterior para actualizar la probabilidad.
- El resultado muestra la probabilidad posterior, el Factor de Bayes y los odds.
- Haga clic en Restablecer para volver a los valores de ejemplo predeterminados.