ESTADSTICA BAYESIANA PDF

La inferencia bayesiana es una forma de obtener mejores predicciones de tus datos. La popularidad de las ideas de Bayes fue ayudada inconmensurablemente por otro ministro, Richard Price. De personas, 50 son hombres, 50 son mujeres. De las mujeres, la mitad tiene el pelo largo 25 y las otras 25 tienen el pelo corto. Las proporciones de hombres con cabello largo y corto son las mismas, pero ya que hay 98 de ellas, ahora hay 94 con pelo corto y 4 con largo. Este es un ejemplo concreto del principio subyacente de la inferencia bayesiana.

Author:JoJoramar Gardajin
Country:Cameroon
Language:English (Spanish)
Genre:Art
Published (Last):14 October 2010
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La inferencia bayesiana es una forma de obtener mejores predicciones de tus datos. La popularidad de las ideas de Bayes fue ayudada inconmensurablemente por otro ministro, Richard Price.

De personas, 50 son hombres, 50 son mujeres. De las mujeres, la mitad tiene el pelo largo 25 y las otras 25 tienen el pelo corto. Las proporciones de hombres con cabello largo y corto son las mismas, pero ya que hay 98 de ellas, ahora hay 94 con pelo corto y 4 con largo. Este es un ejemplo concreto del principio subyacente de la inferencia bayesiana. Para hablar claramente acerca de la inferencia Bayesiana, vale la pena sacar tiempo para definir claramente nuestras ideas.

La probabilidad de que algo suceda es la cantidad de formas que puede suceder dividida por la cantidad total de cosas que pueden suceder. Lo mismo vale para los hombres.

Probabilidades condicionales. Esto resulta ser. Por ejemplo, P lindo cachorro es diferente de P cachorro lindo. Si lo que estoy sosteniendo es un cachorro, la probabilidad de que sea lindo es muy alto. Si lo que estoy sosteniendo es bonito, la probabilidad de que sea un cachorro es solo medio bajo. Probabilidades conjuntas. Encontrar esto es un proceso de dos pasos.

Primero, nos enfocamos en la probabilidad de que alguien sea una mujer, P mujer. Luego, incluimos la probabilidad de que alguien tenga el pelo corto, dado que ella es una mujer, P pelo corto mujer. Estos son diferentes porque P mujer es diferente en estos dos casos. De manera similar, P hombre con cabello largo es. A diferencia de las probabilidades condicionales, las probabilidades conjuntas no se preocupan por el orden.

La probabilidad de que tenga leche y un donut de gelatina es la misma que la probabilidad de tener un donut con gelatina y leche. Probabilidades marginales. Sumar esas dos probabilidades conjuntas nos da P cabello largo de. Teorema de Bayes. Ahora llegamos a la parte que realmente nos importa. Debido a que las probabilidades conjuntas son reversibles, estas dos cosas son iguales. Finalmente, estamos listos para regresar y resolver nuestro dilema de las entradas a cine.

Tenemos el teorema de Bayes aplicado a nuestro problema. Primero necesitamos expandir nuestra probabilidad marginal, P cabello largo. Distribuciones de probabilidades. Sin embargo, en aplicaciones de ciencia de los datos, con mucha frecuencia se usa para interpretar a los datos. En el cine, una taza puede representar a mujeres y la otra a hombres. Ten en cuenta la altura de los adultos en los Estados Unidos.

Esto muestra la creencia de que esta persona tiene probablemente entre y cm, y muy probablemente entre y cm. Muestra como tu creencia es distribuida. Gracias por tu paciencia. Ahora, con las distribuciones de probabilidad descritas, podemos usar el teorema de Bayes para interpretar los datos.

Para ilustrar esto, vamos a pesar a mi perro. Mi perra se llama Reign of Terror.. Cuando vamos al veterinario, ella se retuerce en la balanza. Obtener un peso preciso es importante, porque si su peso ha aumentado, tenemos que reducir su ingesta de alimentos. Normalmente se distribuye con una media de Desafortunadamente, esta curva es insatisfactoriamente amplia.

Estamos atrapados con las medidas que ya tenemos. El a priori, P w , muestra nuestras creencias previas. La probabilidad, P m w , muestra la probabilidad de que nuestras mediciones ocurran para un peso particular.

El posteriori, P w m , muestra la probabilidad de que Reign sea de un peso dado, dadas las medidas que hicimos. La probabilidad de los datos, P m , muestra la probabilidad de que cualquier punto determinado de los datos sea medido. Por ahora asumimos que esto es una constante, es decir, que la escala es imparcial.

En este caso, suponemos que el peso de Reign es igualmente de 13 libras o 15 libras o 1 libra o 1,, libras y dejar que los datos hablen. En este punto, podemos usar todos los valores posibles del peso de Reign y calcular la probabilidad de obtener nuestras tres mediciones. De hecho, los dos son exactamente lo mismo. Debido a esto, creo que ella pesa alrededor de Para hacer esto, consideramos la posibilidad de que el peso de Reign sea de cierto valor, digamos 17 libras.

Luego repetimos esto para cualquier otro peso posible. El efecto de lo anterior es aplastar algunas probabilidades y amplificar otras. Con el a priori uniforme, resulta en una posibilidad decente de que el peso real de Reign fuera de 17 libras.

Multiplicar por esa posibilidad aumenta la probabilidad de que un peso de 17 libras sea bastante bajo. Al calcular la probabilidad de cada peso posible para Reign , generamos un nuevo posteriori. Esto es notablemente diferente de lo que calculamos antes con un uniforme anterior.

Evitando las trampas bayesianas. Si suponemos que ya conocemos la respuesta, podemos estar censurando los datos. Mark Twain expuso el peligro de fuertes a prioris de manera sucinta. Afortunadamente, hay una forma de proteger nuestras apuestas y evitar eliminar ciegamente las posibilidades. Data Science. Sign in. Jose Miguel Arrieta Follow. Bayesian Statistics Bayesian Machine Learning. Data Science Follow.

Written by Jose Miguel Arrieta Follow. Write the first response. More From Medium. Jose Miguel Arrieta in Data Science. Leveraging Power of Reinforcement learning in Digital Marketing. Sourish Dey. The Significance and Applications of Covariance Matrix. Yitong Ren in Towards Data Science. The Poisson Process: Everything you need to know.

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