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← 09-14 Bayes Rule Diagram

Translated by Nestor de Haro

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Showing Revision 1 created 12/16/2012 by nestordeharo.

  1. Bueno decimos que tenemos esta situación donde
  2. El previo P(C), una prueba con cierta sensibilidad (Pos/C) y una cierta especificad (Neg/>C)
  3. Cuando recibes un resultado de una prueba positiva, lo que tienes que hacer es
  4. Tomar tu prior P(C) multiplicarlo por la probabilidad del resultado de la prueba, dado C,
  5. Y lo multiplicas por la probabilidad del resultado de la prueba dado (Neg/>C)
  6. Entonces esto es la rama para considerar que tienes cáncer
  7. Esta es la rama de la consideración de no tener cáncer
  8. Cuando terminas con esto, llegas a un número
  9. Que combinas con la hipótesis de cáncer con el resultado de la prueba.
  10. Observa la hipótesis del cáncer y la hipótesis de no cáncer
  11. Ahora lo que haces es sumar esos de arriba y normalmente no suman uno
  12. Obtienes una cierta cantidad que resulta ser la probabilidad total
  13. De la prueba cuando en este caso es positivo
  14. Y todo lo que tienes que hacer siguiente es dividir o normalizar esta cosa de aquí por
  15. La suma de aquí y de lo mismo en el lado derecho.
  16. El divisor es el mismo para ambos casos, por que esta es tu rama de cáncer, la rama de no cáncer
  17. Pero el resultado no depende de la variable cáncer más.
  18. Lo que obtienes es la deseada probabilidad posterior
  19. Y estos suma 1 si hiciste todo de forma correcta, como se muestra aquí
  20. Este es el algoritmo de la regla de Bayes.