Calculadora del teorema de Bayes
Actualiza una probabilidad previa después de observar B en un modelo con A o no A.
Resultado de Bayes
Introduce las tres probabilidades y calcula.
- Evidencia — P(B)
- —
- A y B — P(A∩B)
- —
- No A y B — P(Aᶜ∩B)
- —
- Posterior de no A — P(Aᶜ|B)
- —
Es una calculadora de probabilidad, no una herramienta de diagnóstico médico.
Cómo usar el teorema de Bayes
Usa esta forma cuando A y no A cubren todas las posibilidades.
- Introduce P(A).
- Introduce P(B|A).
- Introduce P(B|Aᶜ) para la misma evidencia.
- Pulsa Calcular para obtener P(B) y P(A|B).
- Revisa los supuestos y la calidad de los datos.
Fórmula de dos casos
P(A|B)=P(A)P(B|A)/[P(A)P(B|A)+(1−P(A))P(B|Aᶜ)]. El denominador reúne ambas formas de observar B.
Previa, verosimilitud y posterior
La previa describe A antes de B. Las verosimilitudes comparan B bajo cada caso. La posterior es la actualización.
Evidencia cero y límites
Si ambas ramas ponderadas valen cero, P(B)=0 y no existe razón numérica. El resultado depende completamente del modelo y de sus entradas.
Interpretación responsable
- Usa el mismo evento B en ambos campos.
- A y no A deben ser complementarios.
- No confundas P(B|A) con P(A|B).
- En decisiones médicas, legales o financieras busca orientación profesional.
Ejemplo resuelto
Con P(A)=0,10, P(B|A)=0,80 y P(B|Aᶜ)=0,20, P(B)=0,26 y P(A|B)=30,77%.
Preguntas frecuentes
¿Qué es P(B|Aᶜ)?
La probabilidad de B cuando A no es cierto.
¿Por qué calcular P(B)?
Normaliza las dos vías que producen la evidencia.
¿La posterior puede bajar?
Sí, si B es relativamente más probable cuando A es falso.
¿Por qué se rechaza evidencia cero?
La fórmula dividiría entre P(B)=0.