Teorema de Bayes
Thomas Bayes; Pierre-Simon Laplace · 1763
«La probabilidad de una hipótesis debe actualizarse combinando lo que ya se sabía (probabilidad previa) con la nueva evidencia.»
Qué significa
La fórmula de aprender: ninguna prueba se interpreta en el vacío. Un test «99% fiable» para una enfermedad rarísima da mayoría de falsos positivos, porque los sanos son tantos que sus errores inundan a los aciertos. Ignorar la probabilidad previa es la falacia de la tasa base, uno de los errores más letales en medicina, justicia y política.
En la vida real
Enfermedad que afecta a 1 de cada 1000, test con 99% de acierto: de 1000 personas, ~10 sanas darán positivo falso y 1 enferma positivo verdadero. Tu positivo solo significa ~9% de probabilidad real. La mayoría de los médicos encuestados falla esta cuenta.
🕹️ Ábrela en el atlas interactivo (con simulador)