Teorema de Bayes

EJEMPLO
Para ilustrar la distribución binomial en un caso real voy a relacionarlo con mi actividad como Subsecretario de ingresos de la Alcaldía de mi Municipio donde se presentan muchas situaciones donde se podría aplicar.

Cada año se ha identificado que el 20% de los contribuyentes del Impuesto Predial de mi Municipio son deudores morosos.  La pregunta es ¿Cuál es la probabilidad de encontrar por lo menos un deudor entre 10 contribuyentes elegidos al azar?

n= número de ensayos.
p= la probabilidad de éxito en un solo ensayo
r= No de éxitos

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Teorema de Bayes Fórmula que sirve para revisar probabilidades con base en nueva información.

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     Teorema de Bayes, cuál es su utilidad, y como lo podría utilizar en su campo de trabajo. ¿Cuáles son las ventaja y desventajas que se le achacan al Teorema de Bayes?

     El Teorema de Bayes es considerado una fórmula prácticamente utilizada para revisar probabilidades con base en nueva información.  Éste teorema se emplea en el análisis de decisiones y es útil cuando los eventos para los que se pretenden calcular probabilidades posteriores son mutuamente excluyentes y su unión es el espacio muestral completo.

   La ventaja del teorema de Bayes es que "incorpora tanto las estimaciones iniciales de las probabilidades como información acerca de la precisión de la fuente de información (como un estudio de mercado)".Render, Stair, & Hanna. (2011, p. 87).

   Una desventaja de éste teorema es que los datos que se requieren no siempre están disponibles.

    Este teorema lo podría utilizar en mi actuar como docente para analizar las probabilidades que tendrían mis estudiantes si deberían estudiar para mis pruebas finales.  Tambien considero que se podría utilizar el teorema en el análisis de mi personal directivo y no directivo, profesional y no profesional en la Alcaldía del Municipio para el que trabajo como Subsecretario de Ingresos.

BIBLIOGRAFÍA

Anderson, Sweeney, Williams, Camm y Martin.  (2011).   Métodos cuantitativos para los negocios.  Editores, S.A. de C.V.

Render, Stair, & Hanna. (2011). Métodos cuantitativos para los negocios.

La ventaja del teorema de Bayes es que incorpora tanto las estimaciones iniciales de las probabilidades como información acerca de la precisión de la fuente de información (como un estudio de mercado). El enfoque del teorema de Bayes reconoce que un tomador de decisiones no sabe con certidumbre qué estado de naturaleza ocurrirá. Permite al gerente revisar su evaluación inicial de las probabilidades con base en información nueva. Las probabilidades revisadas se llaman probabilidades posteriores. (Antes de continuar, tal vez quiera repasar el teorema de Bayes en el capítulo 2).

El análisis bayesiano sirve para revisar o actualizar las probabilidades, usando las probabilidades previas y otras probabilidades relacionadas con la exactitud de la fuente de información.

El teorema de Bayes se emplea para incluir información adicional cuando esté disponible y ayuda a crear probabilidades posteriores o revisadas. Esto significa que podemos tomar datos nuevos o recientes y luego revisar y mejorar nuestras estimaciones de probabilidades anteriores para un evento (véase la figura 2.4)

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