# Calculadora del teorema de Bayes

Calcula probabilidad posterior con prior y verosimilitud

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- **Categoría:** Math & Numbers

- **Palabras clave:** bayes, posterior

## Descripción general

Actualiza una probabilidad tras nueva evidencia.

## Entradas

- **Prior P(A)** (number)
- **Verosimilitud P(B dado A)** (number)
- **Falso positivo P(B dado no A)** (number)
- **Escala de entrada** (select)
- **Decimales** (number)

## Cuándo usarlo

- Cuando necesitas interpretar el resultado positivo de una prueba médica o de laboratorio considerando la prevalencia real de la enfermedad.
- Al actualizar modelos de riesgo o predicciones estadísticas después de observar nuevos datos o evidencias.
- Para evitar la 'falacia de la tasa base' al tomar decisiones críticas en negocios, finanzas o control de calidad.

## Cómo funciona

- Introduce la probabilidad previa (Prior P(A)), que representa la estimación inicial del evento antes de la nueva evidencia.
- Ingresa la verosimilitud (P(B dado A)) y la tasa de falsos positivos (P(B dado no A)) asociadas a la prueba o evidencia.
- Selecciona la escala de entrada (porcentaje o proporción) y el número de decimales deseados para el resultado.
- La herramienta aplica la fórmula de Bayes y devuelve la probabilidad posterior actualizada en formato decimal y porcentual.

## Casos de uso

- Evaluación de diagnósticos médicos para determinar la probabilidad real de que un paciente tenga una enfermedad tras un test positivo.
- Filtros de spam y ciberseguridad para calcular la probabilidad de que un correo o alerta sea una amenaza real frente a una falsa alarma.
- Control de calidad industrial para estimar la probabilidad de que un lote sea defectuoso si una prueba de muestreo falla.

## Preguntas frecuentes

### ¿Qué es la probabilidad previa (Prior)?

Es la probabilidad inicial de que ocurra un evento antes de considerar cualquier evidencia nueva, como la prevalencia histórica de una enfermedad en la población.

### ¿Qué significa la verosimilitud en este contexto?

Es la probabilidad de observar la evidencia dado que el evento real es cierto. En pruebas médicas, se conoce comúnmente como sensibilidad o tasa de verdaderos positivos.

### ¿Por qué es importante la tasa de falsos positivos?

Porque indica la probabilidad de que la prueba dé positivo cuando el evento no es real. Ignorar este dato suele llevar a sobreestimar drásticamente la probabilidad real.

### ¿Puedo ingresar los datos en decimales en lugar de porcentajes?

Sí, puedes cambiar la opción 'Escala de entrada' a 'Proporción' para usar valores entre 0 y 1 en lugar de porcentajes (0 a 100).

### ¿Qué formato tiene el resultado?

Obtienes un objeto JSON con la probabilidad posterior exacta calculada, mostrada tanto en formato decimal como en porcentaje, ajustada a la cantidad de decimales que elijas.

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