teoria bayesiana

Teoría Bayesiana

La teoría Bayesiana se encarga de estudiar y analizar al consumidor, se observan las características y los atributos que describen el comportamiento del potencial cliente. 
Consiste en aislar los atributos que la persona en cuestión le asigna al determinado producto, y una vez hecho esto aislarlo, y estudiarlo y analizarlo. Se dejan de lado todos los otros factores, comocaracterísticas del producto, del cliente, etc., y se centra simplemente en este atributo encontrado. 

La teoría Bayesiana les da la libertad a los investigadores de estudiar la complejidad del comportamiento humano de una forma mucho más realista, de lo que era previamente posible. Aunque ningún método es 100 % exacto ya que la psiquis humana es demasiado compleja como parasimplificarla en una teoría.

El razonamiento bayesiano proporciona un enfoque probabilístico a la inferencia. Está basado en la suposición de que las cantidad de interés son gobernadas por distribuciones de probabilidad y que se pueden tomar decisiones óptimas razonando sobre estas probabilidades junto con los datos obtenidos. Este enfoque está siendo utilizado en multitud de campos deinvestigación, de los que cabe destacar la robótica móvil y la visión computacional.


INTRODUCCIÓN A LA ESTIMACIÓN BAYESIANA DE PROPORCIONES
    En un gran número de fenómenos que pueden incluirse dentro de los llamados procesos de Bernouilli el parámetro p (Probabilidad de obtener un éxito en la prueba) puede entenderse como la proporción de individuos que poseen cierta característica .Pensemos enlas situaciones en las que las pruebas implicadas en el proceso consistan en la extracción aleatoria (muestreo aleatorio) de individuos de una cierta población y la contemplación de si poseen o no una cierta característica
    En muchas situaciones prácticas la proporción con la que se da una característica en una población nos es desconocida y sin embargo puede resultar necesario determinarla o"estimarla ". Para ello podemos considerar la realización de una serie de ensayos consistentes en la extracción de individuos y la determinación de cuántos de ellos poseen, la característica. Si no muestreamos a la totalidad de los individuos de la población la proporción no podrá determinarse con absoluta certeza.
    Sin embargo, las técnicas estadísticas nos pueden ayudar a estimar laproporción desconocida con un cierto grado de probabilidad. Básicamente éste es un caso particular de un tipo de técnica de inferencia estadística que se conoce con el nombre de estimación .
    Podemos utilizar para la estimación únicamente la información suministrada por la muestra (Estimación clásica) o bien potemos utilizar además de la información muestral otros tipos de informaciones no muestrales ,que podrían incluir experiencias anteriores, apreciaciones de expertos , ideas de tipo subjetivo, la opinión del investigador o la del "jefe" o el "cliente" .En este segundo caso es necesario utilizar métodos Bayesianos de Estimación.
    No pretendemos ahora tratar con profundidad las técnicas de la estadística Bayesiana, ni siquiera las técnicas de estimación, en general, sino sólo hacer unapequeña introducción a su utilidad.
    Los métodos Bayesianos de inferencia reciben este nombre por que son capaces de sintetizar la información muestral y la llamada "información a priori" (no muestral) utilizando el Teorema de Bayes.
    El primer presupuesto de la estimación Bayesiana es que la información inicial que se dispone sobre el parámetro que se quiere estimar (en nuestro caso elparámetro p -la proporción de una característica- puede, expresarse a través de una cierta distribución de probabilidad que se llama distribución a priori o distribución inicial.
    Puede considerarse que el parámetro puede tomar un conjunto numerable de valores posibles o bien que puede tomar valores comprendido en un cierto intervalo o en toda la recta real. En el primer caso la distribución a...