Metodo Bayer

Teorema de bayes

El teorema de Bayes parte de una situación en la que es posible conocer las probabilidades de que ocurran una serie de sucesos Ai.
A esta se añade un suceso B cuya ocurrencia proporciona cierta información, porque las probabilidades de ocurrencia de B son distintas según el suceso Ai que haya ocurrido.
Conociendo que ha ocurrido el suceso B, la fórmula del teorema de Bayesnos indica como modifica esta información las probabilidades de los sucesos Ai.
Ejemplo: Si seleccionamos una persona al azar, la probabilidad de que sea diabética es 0,03. Obviamente la probabilidad de que no lo sea es 0,97.
Si no disponemos de información adicional nada más podemos decir, pero supongamos que al realizar un análisis de sangre los niveles de glucosa son superiores a 1.000 mg/l,lo que ocurre en el 95% de los diabéticos y sólo en un 2% de las personas sanas.

ANÁLISIS DE BAYES.

Es un procedimiento para estimar las probabilidades de situaciones cuando un estudio o la información de la muestra está disponible. Para describir el procedimiento, definamos la terminología siguiente y su notación:

Eventos: normalmente representa un posible evento o situación en el futuro.Por ejemplo, un estado de naturaleza para el fabricante de decisión puede ser nivel de la demanda, la opción de consumidor, el ingreso la condición nivelada, económica, rango de temperatura, actitud personal, y el gusto. Sea s(i) el estado de naturaleza i y i = 1,..., n.

Probabilidad apriori: representa la posibilidad que un estado de naturaleza ocurrirá en un sentido general. Representa amenudo, en promedio, la probabilidad de un estado de naturaleza sin saber cualquier información. Sea P(s(i)) la probabilidad anterior para el estado de naturaleza s(i).

Estudio o información de la muestra: normalmente es la información extra que nosotros podemos conseguir si un estudio, o prueba es realizada. Los resultados de un estudio o muestra pueden ser representados por indicadoresdiferentes. Sea I(j) el indicador j del estudio o resultados de la muestra y j = 1,... ,m.

Probabilidad condicional: representa la posibilidad de un evento particular dado que otro evento ocurre. En análisis de Bayes o tabla de análisis de pagos, representa normalmente la probabilidad de un indicador del estudio (resultado) dado un estado particular de naturaleza. Sea P(I(j)/s(i)) la probabilidadcondicional de I(j) dado s(i). La probabilidad condicional puede ser una indicación de la fiabilidad de la información de la muestra.

Probabilidad marginal (Probabilidad Total): nosotros definimos la probabilidad marginal como la probabilidad general de un indicador del estudio I(j), es decir, P(I(j)). Dado P(s(i)) y P(I(j)/s(i)),

P(I(j)) = S P(s(i)) P(I(j)/s(i)) para i =1 a n.

Probabilidad deunión: representa la probabilidad de que eventosmúltiples ocurran simultáneamente. En DA, la probabilidad de unión de ambos I(j) y s(i) ocurriendo es representado por P(I(j),s(i)), y

P(I(j),s(i)) = P(s(i)) P(I(j)/s(i))

Probabilidad Aposteriori: es una probabilidad condicional que representa la posibilidad de un estado de naturaleza dada el estudio o resultado de la muestra. Esto ofrece laprobabilidad de lo que pasará si la información extra muestra una indicación. Sea P(s(i)/I(j)) represente la probabilidad aposteriori de s(i) dado I(j), entonces

P(s(i)/I(j)) = P(I(j),s(i)) / P(I(j))

PROCEDIMIENTOS DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN

COMO ENTRAR UN PROBLEMA

Para entrar en un problema de DA, el procedimiento general es:

1.
2. Seleccione el orden Nuevo Problema o icono paraespecificar el problema.

Seleccione el tipo de problema, entre el nombre del problema, y dependiendo del tipo del problema introducirá el número de estados, alternativas de decisión, indicadores del estudio, estrategias, o nodos.

2. Después de la especificación del problema, el programa planteará la forma de la entrada apropiada en formato de hoja de cálculo. Aquí está algunas pautas para...