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Repaso de Inferencia Bayesiana Edgar Acuna Departamento de Matematicas Universidad de Puerto Rico-Mayaguez
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Probabilidad Condicional P(A|B) = Probabilidad condicional de que el evento A ocurra si el evento B ha ocurrido. F H H= Tener dolor de cabeza  F = Tener catarro P(H) = 1/10 P(F) = 1/40 P(H|F) = 1/2 “Los dolores de cabezas  son raros y tenre catarro es  mas raro, pero si le da  catarro entonces hay un 50- 50 de que a Ud tenga  dolores de cabeza”
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Probabilidad Condicional F H H = Tener dolor de cabeza F = Tener catarro P(H) = 1/10 P(F) = 1/40 P(H|F) = 1/2 P(H|F) = proporcion de personas  con  catarro que tambien tienen   dolor de cabeza = #personas con catarro y dolor de cabeza     ------------------------------------           #personas con catarro = Area de region “H y  F”     ------------------------------          Area de region  “F”  = P(H ^ F)    -----------        P(F) 
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Definicion de Probabilidad Condicional                       P(A ^ B)  P(A|B)  =  -----------                     P(B)  Corolario: La regla de la cadena P(A ^ B) = P(A|B) P(B)  Se puede generalizar a mas de dos eventos
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Inferencia Probabilistica F H H = Tener dolor de cabeza F = tener catarro P(H) = 1/10 P(F) = 1/40 P(H|F) = 1/2 Un dia Ud. Se despierta con dolor de cabeza. Basado en la  informacion anterior Ud piensa que tiene un chance de 50- 50 de acatarrarse, puesto que 50% de los catarros estan  asociados con dolor de cabeza Es este razonamiento correcto?
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Inferencia Probabilistica F H H = Tener dolor de cabeza F = Tener catarro P(H) = 1/10 P(F) = 1/40 P(H|F) = 1/2 P(F ^ H) =P(F)P(H/F)=(1/40)(1/2)=1/80
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This note was uploaded on 05/12/2010 for the course APPLIED ST 2010 taught by Professor Various during the Spring '10 term at Universidad Nacional Agraria La Molina.

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