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Teorema de Bayes - Coggle Diagram
Teorema de Bayes
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Probabilidad previa
Definición de probabilidad previa: la creencia o probabilidad inicial asignada a un evento antes de que se tenga en cuenta cualquier evidencia.
Explicación de cómo se determinan las probabilidades previas, a menudo basándose en la experiencia, el conocimiento o datos históricos.
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Probabilidad
Definición de función de verosimilitud: la probabilidad de observar los datos dada una determinada hipótesis o parámetro
Explicación de cómo se calcula la probabilidad en función de los datos observados y los valores de los parámetros hipotéticos.
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Probabilidad posterior
Definición de probabilidad posterior: la probabilidad actualizada después de tener en cuenta nueva evidencia, calculada utilizando el teorema de Bayes
Explicación de cómo se calcula la probabilidad posterior utilizando la probabilidad previa, la función de verosimilitud y la probabilidad total de la evidencia.
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Inferencia bayesiana
Explicación de cómo se utiliza el teorema de Bayes para hacer inferencias sobre parámetros desconocidos o hipótesis basadas en datos observados.
Discusión de los métodos de inferencia bayesianos, como los algoritmos Monte Carlo de la cadena de Markov (MCMC)
Ejemplos que ilustran la inferencia bayesiana en la práctica, incluida la estimación de parámetros y la prueba de hipótesis