Calculadora del teorema de Bayes

Usa nuestra calculadora del teorema de Bayes para calcular Bayes al instante. Incluye una explicación sencilla del teorema de Bayes, el teorema de Bayes con ejemplos y ejemplos con soluciones para mostrar cuándo y por qué se utiliza.

P(A) %
Introduce la probabilidad previa de A.
P(B|A) %
Introduce la probabilidad de B dado A.
P(B|A) %
Introduce la probabilidad de B dado no A.
Results
P(A|B)
Se calcula como (P(B|A) × P(A)) ÷ P(B).
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¿Qué es el teorema de Bayes?

El teorema de Bayes es una regla de probabilidad para actualizar lo que crees sobre un evento (A) después de observar evidencia relacionada (B). En términos simples, te dice cómo ajustar una probabilidad cuando aprendes nueva información.

Si buscas una explicación sencilla del teorema de Bayes, conecta cuatro probabilidades: P(A), P(B), P(B|A) y el resultado P(A|B). Por eso a menudo se describe como una forma de “invertir” probabilidades condicionales.

En estadística y probabilidad, el teorema de Bayes se usa para calcular la probabilidad de una hipótesis dada una evidencia. Eso es lo que significa en la práctica “qué es el teorema de Bayes en probabilidad” y “qué es el teorema de Bayes en estadística”: actualizar probabilidades a medida que llegan nuevos datos.

Fórmula del teorema de Bayes

Para calcular el teorema de Bayes, multiplica la probabilidad de A por la probabilidad de B dado A y luego divide entre la probabilidad de B.

Teorema de Bayes =
P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) ÷ P(B)

Esta es la fórmula principal del teorema de Bayes que usa una calculadora bayesiana.

P(A)
= Probabilidad del evento A (probabilidad previa)
P(B)
= Probabilidad del evento B (probabilidad de la evidencia)
P(B|A)
= Probabilidad de B dado que A es verdadero
P(A|B)
= Probabilidad de A dado que se observa B (probabilidad posterior)
Ejemplo sencillo del teorema de Bayes
P(A)=0.2, P(B)=0.5, P(B|A)=0.8 → P(A|B)=(0.8×0.2)/0.5=0.32

Así que, tras observar B, la probabilidad de A pasa a ser 0.32 (32%).

El teorema de Bayes para calcular (qué está haciendo)
Actualizar creencia tras la evidencia

Toma una probabilidad previa P(A) y la actualiza usando la evidencia B mediante P(B|A) y P(B).

Cómo usar la calculadora del teorema de Bayes

  1. 1

    Introduce P(A): la probabilidad del evento A.

  2. 2

    Introduce P(B): la probabilidad del evento B.

  3. 3

    Introduce P(B|A): la probabilidad de B dado A.

  4. 4

    Mira el resultado P(A|B): la probabilidad de A dado B (resultado del teorema de Bayes).

Preguntas frecuentes

¿Cómo calculo el teorema de Bayes?

Usa P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) ÷ P(B).

¿Qué es el teorema de Bayes en probabilidad?

Es una regla para hallar la probabilidad de A dado B (P(A|B)) usando P(A), P(B) y P(B|A).

¿Qué es el teorema de Bayes en estadística?

Se usa para actualizar una estimación de probabilidad de una hipótesis después de observar datos (evidencia).

¿Cómo saber cuándo usar el teorema de Bayes?

Úsalo cuando quieras la probabilidad de una causa/hipótesis dado un efecto/evidencia observado, especialmente cuando tienes P(B|A) pero necesitas P(A|B).

¿Esto es una calculadora del teorema de Bayes / calculadora bayesiana?

Sí: esta página es una calculadora del teorema de Bayes que calcula P(A|B) a partir de P(A), P(B) y P(B|A).

¿Tienes el teorema de Bayes con ejemplos?

Sí: consulta el ejemplo sencillo del teorema de Bayes arriba y las explicaciones tipo ejemplo en la sección de fórmula.

¿Tienes ejemplos del teorema de Bayes con soluciones?

Sí: el ejemplo en la sección de fórmula muestra la sustitución completa y la solución final para P(A|B).

¿Qué pasa si P(B) es 0?

El teorema de Bayes divide entre P(B). Si P(B)=0, P(A|B) no está definido porque el evento de evidencia B tiene probabilidad cero.

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