Miller 2 2

hacer inferencias
sobre la ocurrencia
Descripción general de la Inferencia
Bayesiana
y sus de
eventos futuros y la relación con el
aplicaciones en los procesos
gestión
teorema dede
Bayes
y la inferencia dentro
Lesley Ofelia Mesa Páez1
Tica26@gmail.com
Miller Rivera Lozano2
miller.rivera@urosario.edu.co
Jesús Andrés Romero Davila3
jesusromerodavila@yahoo.es

Resumen123
Dentro de las aplicacionesde la teoría de
la probabilidad es válido enunciar el
Teorema de Bayes como expresión de
probabilidad condicional que demuestra
los beneficios obtenidos en las
estimaciones basadas en conocimientos
intrínsecos. La metodología bayesiana
específica un modelo de probabilidad que
contiene algún tipo conocimiento previo
acerca de un parámetro investigativo, de
este modo se acondiciona al modelo deprobabilidad para realizar el ajuste de los
supuestos.
La presente publicación considera la
toma de decisiones como una función
basada en el ejercicio del análisis de
hechos concretos y en la capacidad de
1

Ingeniero de Sistemas Universidad Libre.
Ingeniero de Sistemas. Especialista en Ingeniería
de Software. Especialista en Auditoria de
Sistemas. Magister en
Administración de
Empresas.
CoordinadorLaboratorio
de
Modelamiento y Simulación Empresarial.
Universidad del Rosario
3
Estudiante
estadística matemática de la
Universidad Nacional de Colombia
2

de las redes bayesianas como modelo
probabilístico que relaciona las variables
aleatorias mediante un grafo dirigido.
Adicionalmente se expone la importancia
que tienen los modelos bayesianos y su
relación con los procesos de toma de
decisiones,el cual es fundamental para el
desarrollo de aplicaciones empresariales
en proporción de los costos reales y las
oportunidades en que las decisiones a
menudo deben hacerse en condiciones de
incertidumbre.

Introducción
La aparición de la inferencia bayesiana
dio inicio a una revolución estadística que
involucra el resurgimiento de la teoría
bayesiana. Es así como el uso de la
metodología bayesianaes de progresivo
interés, y aceptación en distintas áreas,

son numerosas las aplicaciones que de la
estadística bayesiana que se están
realizando. Por ejemplo, en el área
financiera, la Salud, en el campo
ingenieril.
En el campo económico, la inferencia
bayesiana comienza a tomar un lugar
significativo
con
respecto
al
modelamiento de expectativas socioeconómicas que incorpora decisiones yhechos modificables para un proceso de
análisis. En este aspecto, el presente
documento está ilustrado con ejemplos de
aplicación práctica con elementos
bayesianos.
Los métodos bayesianos se han
generalizado particularmente por que es
útil para la solución de problemas en la
toma de decisiones. La utilidad de estos
métodos consiste básicamente en el uso
de situaciones en las que existe
informaciónlimitada acerca de un gran
número de variables o cuando la
información proviene de diferentes
fuentes.
Los modelos bayesianos primordialmente
incorporan conocimiento previo para
poder estimar modelos útiles dentro de un
espacio muestral y de este modo poder
estimar parámetros que provengan de la
experiencia
o de una teoría
probabilística.
La
estadística
bayesiana
provee
cantidades tanto conocidascomo
desconocidas lo que permite incorporar

los datos conocidos dentro de la
estimación de los parámetros dados
inicialmente, logrando así un proceso de
estimación más rico en información
haciendo inferencias sobre las cantidades
desconocidas.
Todos los modelos bayesianos tienen en
común la asignación de la probabilidad
como
medida de creencia de una
hipótesis, así es que, la inferencia es un
procesode reajuste de medidas de
creencia al conocerse nuevos axiomas.

1. Conceptos Bayesianos

Las diferentes metodologías de inferencia
se pueden ver como un conjunto de
fórmulas que resultan aplicables en
determinados casos y bajo ciertas
condiciones. La metodología bayesiana
está basada en la interpretación subjetiva
de la probabilidad y tiene como punto
central el Teorema de Bayes.
Dentro de las...