Calculadora del teorema de Bayes

Acerca de esta calculadora

Esta calculadora aplica el teorema de Bayes, P(A|B) = P(B|A)·P(A) / P(B), para actualizar una probabilidad previa P(A) en una probabilidad posterior P(A|B) una vez que se observa una nueva evidencia B, usando la sensibilidad de una prueba (la tasa de verdaderos positivos) y la tasa de falsos positivos para calcular cuán probable es que algo sea realmente cierto dado un resultado positivo. Es la columna vertebral matemática de la inferencia bayesiana: un razonamiento que combina formalmente lo que creías de antemano con lo que te dicen los datos nuevos.

Los médicos y los epidemiólogos lo usan para interpretar correctamente los resultados de las pruebas médicas: un resultado positivo para una enfermedad poco común puede seguir significando una probabilidad real baja de tenerla si la tasa de falsos positivos es alta en relación con la prevalencia de la enfermedad. Los estadísticos, los científicos de datos que construyen filtros de spam y clasificadores de aprendizaje automático y los analistas forenses que sopesan pruebas usan todos este mismo razonamiento; los estudiantes que aprenden probabilidad usan esta calculadora para formar intuición sobre por qué “positivo” no siempre significa “probable”.