El Teorema de Bayes bien explicado

Explicaicón fácil sobre el teorema de Bayes, definición y concepto con ejemplos sencillos y cómo puede aplicarse en la medicina, la física, la filosofía y la ciencia en general.
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Aguirre, Josué. [Monitor Fantasma] (21/01/2022). El Teorema de Bayes bien explicado[Archivo de Video]. KZbin. • El Teorema de Bayes bi...
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00:00 Introducción e importancia del teorema
01:12 La formulación del teorema de Bayes
02:12 Un ejemplo actual
07:18 La comprobación
08:20 La paradoja de Bayes
09:51 Demostrando cualquier cosa
11:49 El teorema de Bayes en Filosofía
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[@EdwinAr]

Lo vi en veritasium en inglés y no lo entendí, lo vi en veritasium en español y seguía sin entender, hasta que tío monitor lo explicó llegue a la conclusión de que esto de entender no es lo mío.

[@michelsanmartin5461]

xDDD jajask

[@premik1603]

Mira el lado positivo, al menos lo intentaste.

[@josegaona5740]

yo lo entendi en veritacion en español a la primera osea we q bruto q eres, la verdad es que soy muy inteligente we no te culpo mi familia me inculco ser inteligente we 🙄🙄🤪 que bien se siene sentirse superior 😌 aunque es solitario😔

[@EdwinAr]

@@josegaona5740 ¡felicidades!

[@jakobaxlgonzalesinga593]

@@josegaona5740 que relación hay entre ser solitario y sentirse superior?🤔

[@juanestebanmonsalvehernand5689]

Mi profesor de estadística me habló del teorema de bayes como sí fuera una ecuación más. Pero ahora sé lo útil e interesante que es gracias a tu explicación.

[@jcfausto2317]

Como profesor de estadística confirmo XD. Pero no es culpa de los profesores, el programa le da muy poco valor al análisis bayesiano y se aborda mucho más el enfoque frecuentista.

[@zakaboudich2972]

@@jcfausto2317 literalmente

[@El0melette]

Es que realmente es una formula no mas, de hecho segun yo es mas interesante, el ver por que se define como se define la prob. condicional, ya que una vez definida el teorema de bayes es trivial. Por otra parte el Teo. Central del Limite o la Ley de Grandes Numeros, a mi parecer son mucho mas interesantes.

[@Swamro]

Nunca había escuchado hablar del teorema y siento que fue un gran primer acercamiento jajajaja pensé que me iba a costar más entenderlo pero lo explicaste súper clarito graciasss ❤️

[@dianaruiz4606]

Me explicaron esto en probabilidad y estadística en la universidad pero nunca le encontré una aplicación a situación que no fuera puramente académica. Esto explicado en el video lo vuelve todo mucho más interesante. Muchas gracias Josué ✨

[@juanc3242]

Usted tiene la explicación más intutitiva sobre el tema que he visto en KZbin. ¡BUEN TRABAJO!

[@DEF13arabi]

Mi formación es estrictamente en ciencias exactas. Soy un seguidor de tu canal (para variar) y me ha sorprendido ver el título. No dudé ni un segundo en reproducir: es una maravilla. Felicidades y muchas gracias. Una pequeña aclaración, que vi has cometido por ahí: la probabilidad carece de magnitud, por lo que hablar de probabilidad de un número porcentual es un error. 50% es una posibilidad, y 0.05 es la probabilidad.

[@franperez64]

Al expresarlo como un porcentaje o coeficiente se hace referencia implícita a una probabilidad. Posibilidad es otra cosa, si es posible o no, valga la redundancia. Teniendo esto en cuenta no estoy seguro que se pueda, deba o sea correcto expresar como una probabilidad equivalentemente posible o imposible la incerteza absoluta de la validez de una premisa o postulado. Para ejemplificar lo dicho sería como afirmar lo siguiente: existe un "50% de posibilidad" de que la Tetera de Rusell efectivamente existe... Sabrás algo al respecto?

[@rubendavid5179]

@@franperez64 No es correcto expresar la probabilidad en términos de porcentajes, aunque de manera implícita algunos lo entienden así. Que si la probabilidad sea equivalente a posibilidad, la respuesta es no, como bien dices.Un dato curioso es que no solamente hay una probabilidad, hay una infinidad de probabilidades y cada una se puede interpretar de manera diferente. Solamente puedo decir con toda certeza que la probabilidad es una medida, en el contexto matemático.

[@freddyromero3377]

No sé si ya lo has hecho. Pero sería genial si algún día decidieras hacer videos individuales sobre la biografía de los grandes filósofos, ordenados desde el mas antiguo al más reciente.

[@EdwinAr]

Algo más a ciclosofía?

[@LeirbagIII]

@@EdwinAr Creo que él tiene una lista de reproducción de la historia de filosofía donde sale la participación de los filósofos más relevantes.

[@Myrkoko]

Да, это было бы круто. (Estudio español y escucho textos)

[@LeirbagIII]

Por estas cisas es que eventualmente aprenderé más de estadística. Muchas gracias por este contenido aparentemente atìpico en tu canal.

[@jord633]

De este tema también habla Steven Pinker (Psicólogo cognitivo, docente en Harvard) en su libro "Racionalidad". Libro que recomiendo leer.

[@ShotTv1219]

Me encanto tío Monitor, espero que te vaya bien en esta nuevo año y en esta nueva etapa de tu canal.

[@OszoG]

Excelente video, además ¡por fin pude conseguir tu libro 📖! gracias por volverlo a subir, cuando estuvo en la primera tienda no tuve oportunidad de comprarlo pero ahora si, no se escapó de mis manos 👍 ¡mucho éxito!

[@goku1995sk8]

Ahora deberías hablar de Teoría de juegos 🤤. Puedes empezar con el dilema del prisionero.

[@herdarius]

Precisamente ayer escuché un podcast donde habla de la aplicación de la estadística bayesiana a la criminología, no se toco aspectos teóricos sino prácticos. A pesar que solo hasta ayer escuché de Thomas Bayes veo que va a servir para mi profesión el profundizar sobre sus estudios. Muchas gracias.

[@pedrovelazquez138]

Genial video Josué. Gran parte de los problemas del mundo, se deben a que muchas personas no entienden estadística.

[@matiassalgado4980]

Grande Josue, siempre entregando contenido de calidad

[@catadiptricflare]

buen video tio monitor, y como dicen siempre hay que sacar lo mejor de las cosas

[@eduardodiaz5565]

Muy buen video para empezar el día

[@brayanlavado12]

Gracias por existir Josué, no te imaginas como disfrute ver el video con mi tacita de café

[@poker1049]

Concuerdo contigo... será el video más difícil de hacer y el mejor... TODO EL MUNDO DEBERIA ENTENDER ESTE CONCEPTO Y COMO AFECTA SU VIDA DIARIA.... me pregunto ahora como afectará esto tus nuevos vídeos.... MUCHAS GRACIAS POR TU TRABAJO

[@Muladeseis]

Yo desde que vi el título de tu vídeo pensé: "Cuidado Josué, estás por hablar de posiblemente el tema más importante en tu canal, no la vayas a cag###..." jajaja, y quiero resaltar varios puntos: 1: Me gustó mucho que tú mismo reconocieras la magnitud de este tema en la introducción. 2: No la cag##ste, lo explicaste muy bien. 3: La aparente paradoja se da al comparar la muy alta eficacia del método de detección, con una muy baja incidencia relativa en la población. Obtuviste al final una cierta probabilidad muy alejada de aquella tan alta por la detección, pero también de aquella tan baja por la incidencia. Y por tanto, esa probabilidad es muy sensible a pequeños cambios en las condiciones iniciales. Cuando comparas otras probabilidades no tan a los extremos, no observas dichas "paradojas". 4: Acertadamente remarcaste que el siguiente paso es hacerse otra prueba para obtener más información. En este caso la información nueva no es que tu probabilidad real de tener la enfermedad es igual a la incidencia, sino que es ahora la que has obtenido con el teorema de Bayes. Es mayor, y si vuelves a salir positivo, ya es de preocuparse más, si 2 análisis independientes con alta eficacia te han detectado positivo. La clave es ir actualizando la información, y mucha gente común no lo hace así. O se alarman demasiado a la primera, o desdeñan la supuesta eficacia del test. 5: Otra muy buena explicación la da el canal Derivando, acá por si le sirve a alguien más: kzbin.info/www/bejne/rpfdaHqcl8lleMk

[@travis5732]

Excelente video, Josué!

[@andresmendoza1623]

Ya estoy subscripto desde hace rato... Pero si se pudiera lo haría dos o más veces... Amo este canal. Exelentes videos !!!

[@El_Girasol_Fachero]

Interesante! Yo solo sabia la fórmula pero no su explicación. Muchas gracias tío monitor :)

[@yenhysoledadbrito8597]

Gracias señor, lo amo

[@j.gerardo5280]

Excelente contido. ¡Saludos! 👍💯

[@elECpodcast]

Wow nunca espere ver este teorema explicado asi en un video corto. Muy buen video Josué!

[@antoniodejesusorozcomiranda]

Gracias por el video

[@saulcarrasco428]

Muchas Gracias tío monitor!

[@royperezparedes5299]

Genial video amigo!!! Saludos !!

[@tomasiriarte5142]

Para el caso de las enfermedades hay otra cosa que se debe considerar y es la sintomatología. La probabilidad a priori de tener covid de alguien con síntomas (sin haber hecho una prueba) es significativamente mayor a la de alguien sin síntomas. De hecho, el cálculo probabilístico siguiendo el teorema de Bayes para una persona presentando un determinado conjunto de síntomas y además teniendo una prueba positiva es: P(C|+)=P(C|S)*P(+|C)/P(+) Donde C es tener Covid, + es dar positivo y S es tener unos síntomas determinados.

[@jonasmolfese6685]

genio!! muy buena manera de explicar. saludos

[@rubendavid5179]

Que video tan pretencioso.

[@MrThomas672]

Excelente video!

[@C3R1NZA]

Wow super interesante...!!!

[@piero6718]

Me dio piel de gallina todo el video

[@danielcendales1984]

Hola Tio monitor. Yo estudio estadística y creo que lo explicaste bastante bien; claro y detallado. Que genial que tu canal sea tan variado. Nota: el éxito de Microsoft se dió por comerse a toda la competencia. Mentiras :v (aunque hay debate sobre eso)

[@bbo2428]

Microsoft comprando a Activision blizzard xd. Ademas que aplicar el teoremas de bayes en software es muy potente para programacion pero no para determinar el factor de exito o de funcionalidad un profesor de nuestra universidad nos dio un ejemplo donde falla por ejemplo cual es la P de que un programa software falle dado que este mal programado eso estaria dado por la P de que mi software este mal programado dado que el programa falle y aqui esta el problema determinar el P de que este mal programado y falle depende de muchos muchos factores como la logica del programa la utilidad del mismo el lenguaje en que lo hagas la computadora o hasta los mismos usuarios estos mas que todo ya que hacen tronar hasta el programa mas simple por eso nunca veras un programa,juego,sistema que desde su lanzamiento tenga 0 bugs ya que si el teorema de bayes se pudiera aplicar bastaria con crear poblaciones ficticias y ir determinando P hasta eliminar todos los errores pero como antes no se puede por que ninguna computadora es igual y es mejor irlos arreglando sobre la marcha bueno mejor dicho es la unica opcion que hay xd.

[@jenxurus9686]

Si había tenido que leer en la u de esto pero no lo había entendido. ¡Gracias!

[@cristiancornelio9517]

woooo eso si me da que pensar mucho, mucho, gracias papu

[@hoder00]

Muy buen video y estupenda explicación a un fenómeno que no es tan intuitivo. Sería interesante que hagas una versión 2.0 explicando la paradoja de Monty Hall y todo el contexto de lo que sucedió. Saludos Monitor.

[@tomasojeda2525]

Muy buen video, me encanta este teorema, pero me parece que en el minuto 5:32 al pasar a decimal, el numerador debería quedar 0.99 * 0.0001 en vez de 0.99 * 0.001, lo mismo para algunas conversiones posteriores. Saludos desde Chile!

[@luisalbertorodriguezchigne3706]

Hola Tomas, tienes razón sí hay un error en los cálculos de nuestro amigo monitor, pero el verdadero error es en el minuto 4:08. En lugar de ser 0.01% es en realidad 0.1% que sería 1000 infectados por cada millón de personas. Esto se puede comprobar cuando da el ejemplo de un caso positivo en una población de mil personas en el minuto 7:20. Todo el ejemplo lo ha desarrollado con el porcentaje de 0.1% que es el correcto, es por eso que parece que calculara mal las conversiones. Saludos desde Perú!

[@alejandrolarenasvera1336]

@@luisalbertorodriguezchigne3706 en el video se dice de 10 millones, mil infectados.

[@enriquefelixmoreno4331]

Creo que es cierto, si no lo hice mal, al final la respuesta debería ser que tenemos el 0.98% de probabilidad de estar enfermes si es que el test nos sale positivos.

[@danielsalaschavez5957]

Buen video... Me hizo recordar a uno que vi por KZbin✌

[@orlandodeabreu9167]

Excelente contenido.

[@giaochan504]

Que buen video loco

[@rodolfoviloria6211]

Saludos Josué y chicos!

[@alvaroneira4241]

Video Genial! como es la costumbre del Canal. 👏👏👏

[@willanrodriguez6898]

0:18 Yo lo pronunciaba Bayes, porque nadie me lo dijo, debo haber parecido un Idiota

[@vjchispas3033]

Me relaja escucharte :3

[@michelsanmartin5461]

ya tenia mi café listo esta vez jejeje

[@angeldavidrueda1383]

Que buen video

[@Petisa0]

Joder, cuánto hype

[@johnnyramirez9300]

Buena esa.

[@alfonsoantonromero932]

Cada vez estás mejorando el canal, modernizándolo con temas actuales y yendo al grano. Me parece pertinente la ANALOGÍA entre la Teoría de Bayes y el Mito de la Caverna. UN BUEN VIDEO, pero hace falta rumiarlo bastante.

[@gambitogame8948]

me da una bronca tremenda que este pedazo de video solo tenga 29K de reproducciones eres un capo

[@luisalbertobenavidesr.4336]

Ya compré el libro físico, lo esperaré con ansias.

[@Monitorfantasma]

Qué te pareció? Gracias por estar por acá. Un abrazo!

[@victorcastro4710]

Josué gracias, gracias por todo el esfuerzo didáctico que desarrollas en tus vídeos. Este es un claro ejemplo del conocimiento que brindas en ellos Un fanático de tu canal desde hace tiempo ;-) Por aquí se suele decir para alabar a alguien como tú ¡VIVA LA MADRE QUE TE PARIO¡ Salu2 Víctor

[@franperez64]

Corrigiendo la fe de erratas en el segundo factor del numerador (0.01% = 0.0001), el resultado final de la probabilidad calculada de tener covid dada una prueba positiva (P(A|B)) quedaría siendo 0.0098... o a lo que es igual expresado porcentualmente 0.98% (casi 1%, valga la redundancia). Quizás el factor de probabilidad de tener covid P(A) era originalmente de 0.1 (1%), en ese caso el cálculo mostrado es el correcto. Un video que nadie pidió pero que todos necesitábamos! Gran trabajo Tío Moni !

[@franperez64]

Una pequeña crítica que me gustaría señalar sin embargo es que no es estadísticamente correcto asignar una probabilidad arbitraria del 50% a un evento carente de indicio o parámetro alguno. Utilizamos Bayes precisamente para establecer la probabilidad de un evento 'A' *considerando* o asumiendo la validez o exactitud relativa de frecuencia de ocurrencia de otro evento ciertamente muy bien conocido con anterioridad previamente medido 'B'. En otras palabras y poniendo un ejemplo, afirmar con certeza y contundencia que existe una probabilidad del 50% de que el universo sea una simulación es prácticamente equivalente a afirmar que existe un 50% de probabilidades de que la Tetera de Rusell exista. Estas son hipótesis que carecen de un contexto de información previa ciertamente certera en medida alguna para que sea posible poder ponderar y calcular sus probabilidades relativas respectivas. De ningún modo el desconocimiento respecto de un hipotético evento dado significa o implica en absoluto que exista mitad de probabilidades de ocurrir o haber ocurrido tal evento. En conclusión, Bayes es un método estadístico excelente pero de ningún modo alguno se acerca a ser una especie de bola de cristal como quizás se pretende. Esta herramienta de obtención de información, diría que como todo, no es nada sin un marco de referencia objetivable. Me extrañó, por cierto, que Tío Monitor no se percatase de ello.

[@victorgaliano1481]

Eu concordo com Edwin a física e a química não é o meo, saludos monitor.

[@alanarturovargasandrade5145]

Desde que salió el video de Varisatium me la paso calculando la probabilidad y también lo hice con mi prueba de COVID 😂

[@PabBga]

Me desperté temprano. Salúdame porfa 😃

[@josequispe6213]

Que lendo yo cursé proba y estadística el año pasado. Lo guardo para ver más tarde

[@roros2512]

tuve la fortuna de poder cursar una asignatura de robótica en la universidad. Estudiamos el filtro de Kalman el cual es una aplicación del teo de Bayes, la idea era estimar la posición futura de un robot sabiendo su posición presente, es decir, cuál es la prob de que el robot esté en un lugar si sabemos que está en un cierto lugar inicial. Excelente video, muchas gracias

[@diariodeunobrero9904]

El vídeo más importante de mi vida 🤣🤣🤣🤣🤣

[@luisalbertorodriguezchigne3706]

Pocos se han tomado el trabajo de verificar los números del vídeo. Hay un error en los cálculos. Él expresa que la probabilidad de estar contagiado es de 0.01% pero hace los cálculos y los ejemplos posteriores con 0.1%. Por favor verifiquemos la información que cualgan en YT, por más que monitor sea una fuente muy confiable. 😃

[@miguelangelgaspartapara1759]

Buenos días, por favor quisiera que me explique sobre la hipótesis, sabiendo el teorema de bayes funciona en machine learning, entonces tenemos 10000 registros en la cual machine learning divide a grupos de entrenamiento y prueba, entonces de ahi cual de donde saco o calculo mi población y la muestra y cual seria de que mi hipótesis sea de que La aplicación machine learning mejora significativamente la predicción en la atención de pacientes que ingresan al hospital donde trabajo

[@JJ-xc1ho]

Es que luce como algo que solamente alguien muy suspicaz -alguien quisquilloso incluso- usaría; pero a mí me encanta, pues es un teorema sin fin. Prácticamente es una meta-fórmula. Y sin duda es lo más cercano que tenemos a la ciencia en sus ideales más puros: cambiar de opinión en cuanto cambien los datos; es decir: cero dogma y mucha duda y comprobación. Recomiendo el libro *La teoría que nunca murió* de Sharon Bertsch McGrayne, para tener mucho más claro todo lo que gira en torno a este teorema.

[@LuisCarlosRos]

7:00, decir que para ello debes sobreentender que toda la población se ha hecho el test.

[@sergioaraya681]

No entendí nada, soy tonto. Me gustan sus videos...gracias.

[@marcosmonardes2066]

El canal de veritasium es muy bueno. El video de la incompletitud es una joya!

[@javiereduardotorrestoro5871]

Tío monitor!!!! Subes demasiados vídeos muy densos a nivel intelectual . Tengo muchísimas tarea atrasada.

[@davidil3892]

para el ejemplo creo que podrías hacer un diagrama del arbol

[@sussans.o.8506]

Estaría muy bien que nos ilustraras ejemplificando las probabilidades de lograr la unificación de las fuerzas y la Teoría del todo! 😊Saludos de México 🇲🇽 Josué!

[@ricardolc814]

Leí Bayes en el título e inmediatamente le di click

[@ricardocosme2251]

Que buena idea: "Para saber más necesitamos ser flexibles".

[@carloszuniga9406]

En probabilidad y procesos estocasticos se aplica mucho.

[@argentoenhoosierlandia]

Sería interesante poner el teorema mismo en la fórmula y ver qué tan probable es que el mismo sea correcto/efectivo.

[@ii-ii-ii-ii-ii]

👏👏👏

[@sergio17407]

me gustaria ver el teorema de Bwz aplicado al calentamiento global

[@jhonabel4196]

Lo explicaste mejor que un estadista

[@Jose-xq3fs]

bro, quiero hacer una pregunta seria, y no dare mucho contexto (creo que deberia hacerlo, pero debo hacerlo). ¿Crees que yo pueda ser cientifico e incluso estudiar teniendo en cuenta que mis inicios fueron no tan alegres y tampoco fui tan bueno como persona y que aun no considero que lo sea? (debo añadir que tengo algunos problemas psicologicos, conductuales, y casi desviacion, por decir poco). pregunto para serciorarme de si es que estudio sere mejor persona de lo que soy y que cuando haya aprendid (lo cual seguira toda la vida) pueda estar seguro de que no hare una estupides con esos conocimientos. sabes que no necesitas que te alabe porque ya has logrado tu propio exito personal. Saludos y gracias, tanto si respondes como si no. Un Abrazo cabros.

[@nestorcastillomantuano3790]

La probabilidad de que le de like a este vídeo es baja, por más que ya lo haya hecho 😬 Excelente vídeo tío Monitor.

[@MANUGO29]

8:53 o sea No Way Home le debe la idea a Bayes

[@jacksondouglas5694]

la explicacion de P(B) es inentendible

[@tomasuzateguiorchard5190]

Recuerdo a mi profesor de lógica usar el teorema para hallar la probabilidad de vida en otros planetas considerando que existe vida en la tierra. Lo hizo a grosso modo pero el resultado fue sorprendente.

[@QUIEROSERMEJOR]

Si ELEVAS TU CALIDAD SERÁS DE UTILIDAD para tí y los demás. Cumplir con lo siguiente TE LLENARÁ DE FELICIDAD: kzbin.info/www/bejne/fmLdn6auqM2Ug5I

[@albertoenriquemejiamestre701]

Que pasa si existiera el teorema de contrabayes en el que vez de una incertidumbre basarse en una certeza ,una certeza se basare en una in certidumbre

[@cehmhernandez8502]

Hola, en el minuto 6:53, creo que hay un pequeño error. Sería 0.00099 sobre 0.01089. :D Muy buen video, felicidades. :DDDD

[@felipecb7859]

¿ si la prueba sale negativa? ¿Cómo sería así qué? 🤔 🤔

[@CafeyTeorema]

:33 ahora la demostración...

[@tomasiriarte5142]

Por la definición de probabilidad condicional, tenemos que: P(A|B)=P(A y B)/P(B) Por tanto: P(A y B)=P(A|B)*P(B) Por la misma definición: P(B|A)=P(B y A)/P(A) Por tanto: P(B y A)=P(B|A)*P(A) Como P(B y A)=P(A y B), entonces: P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A) Despejando: P(A|B)=P(A)*P(B|A)/P(B) Que es justamente el teorema de Bayes

[@albertoenriquemejiamestre701]

Lo falso puede estar indeterminado porque puede ser cualquier cosa pero a veces puede estar determinado porque es verdadero igual lo verdadero puede estar determinado porque es verdadero pero indeterminado porque puede ser falso ese puede ser puede determinar tanto una certeza como una incertidumbre porque no se sabe al 100 por ciento si es certeza o incertidumbre lo que esté ocurriendo y eso sí sabe que está ocurriendo

[@user-qt7ld8ht8h]

Que probabilidad hay de que Este buscando UN tema determinado( teorema de bayes) y TE encuentres con UN vendedor de libros?

[@tresca112]

Ahora imagínate cuando sepa teoría de categorías...

[@AndresGonzalezB21]

Algunos consideran este teorema, y lo aplican al funcionamiento de la toma de decisiones, llamándose a esto el cerebro bayesiano. Aún el estudio sobre este aspecto es poco, pero es un punto interesante.

[@MANUGO29]

Mi libro Universo está siendo éxito de ventas, consíguelo sé que te va a encantar 🤣🤣🤣

[@arturosahagunmorales]

Muy interesante. Sin duda uno de los vídeos que más vale la pena sobre el teorema de Bayes. El exhorto realizado a las personas centradas en las humanidades, de incorporar algo como un teorema en su reflexión filosófica, me parece el acierto más importante. Ahora bien, me parece que la frase "el teorema de Bayes es el método científico 2.0" es algo desafortunada, porque la explicación de la frase que se da posteriormente implicaría que el proceso de constante búsqueda de nueva información y su incorporación en nuestra perspectiva del mundo (o de lo que de él estudiamos) es algo que recién aparece con el teorema de Bayes, cuando es parte de la lógica misma del método científico desde mucho antes de que siquiera se pensara dicho teorema. Y esta idea, a mi parecer rotundamente equivocada, también la cometen en Veritasium. Creo que esta idea exagerada es también altamente generalizada entre las personas que implementan esta herramienta matemática. Ojo que, sin lugar a dudas, el teorema de Bayes es una maravilla dentro de la caja de herramientas para la investigación científica, pero me atrevo a decir que no son tantos los usos legítimos que se hacen de él. El ejemplo que describiste, sobre el COVID, es un ejemplo de un uso legitimo, pero la incorporación de la "probabilidad subjetiva" o "grado de creencia" resulta en una perversión del concepto bayesiano de probabilidad a priori. A lo anterior se le suma el hecho de que el concepto de probabilidad es convertido en una especie de conveniencia social (del grupo social de los científicos) o necesidad matemática, para dar cuenta de las posibilidades de los eventos cuando la probabilidad es en realidad un fenómeno físico y, por tanto, los mecanismos físicos que lo generan no pueden (ni deben) ser omitidos del trabajo científico. Es así que la frase "la probabilidad de que una persona se deprima es X%" carece de sentido en la medida que se asuma que la depresión es un fenómeno aleatorio (no confundir con el concepto de variable aleatoria como aquella cuya distribución se conoce hasta ser medida, puesto que, en ese sentido, es correcto hablar de la depresión como una variable aleatoria). No, la depresión (a manera de ejemplo) es un fenómeno perfectamente explicable sin el concepto de probabilidad, dado que sus causas pueden estudiarse desde mecanismos biológicos, psicológicos y sociales. El abuso del teorema de Bayes, más un número alto de otros factores , han convertido a demasiados programas de investigación de diversas ciencias en un proceso simple y superficial de recolección mecánica de datos y de análisis estadístico sofisticado (pero vacío), y ha facilitado la a-teorizacion en muchas disciplinas (sobre todo sociales); como si fuera suficiente decir "el análisis bayesiano lo confirma". Si a esto se le suma el sesgo de confirmación, tenemos como resultado un sin fin de análisis bayesianos que incorporan "probabilidades subjetivas" que favorecen la "teoría" que es de la preferencia de quién realiza el análisis. Y todo sin mencionar el sinsentido de asignar probabilidades a proporciones en vez de a los referentes reales de dichas proposiciones. En fin, que el teorema de Bayes es una herramienta más, tan bien y mal utilizada como muchas otras. Cabría preguntarse por qué Karl Pearson y Ronald Fisher se opusieron tanto a la estadística Bayesiana (no afirmo que tuvieran o no razón por ser ellos, no confundir el exhorto a reflexionar sobre ese hecho con un argumento de autoridad), y por qué el mismo Thomas Bayes no lo consideró importante. Y nuevamente, la estadística Bayesiana SÍ ES UNA HERRAMIENTA ÚTIL PARA ESTUDIAR LA REALIDAD, pero es tan útil como cualquier otra y tan inútil como los sesgos y abusos lo permitan.

[@gearsofschok]

este es el mejor o de los mejores (no tengo suficiente datos mas que mi opinión para afirmarlo) videos sobre el teorema de bayes que he visto.

[@TheLindertayn]

He hecho el problema y me parece que está mal en el minuto 6:50 cuando dices que la probabilidad es 0,01, creo que es 99% de que de positivo, no un 1%.

[@dcamarena2505]

Me parece que valdría la pena aclarar un poco más que P(prueba positiva| no tener covid) y P(prueba positiva| tener covid) no siempre suman 1 y son propiedades de la prueba que se está usando.Y yo diría que Bayes no califica como un método científico 2.0 pues me parece que es absorbido por el método científico al día de hoy.

[@eljuanman999]

Estás correcto con lo de que no suman 1. No son eventos complementarios. Sin embargo el teorema de Bayes es un resultado lógico, por lo que tiene una validez más fundamental que el método científico

[@dcamarena2505]

Es el problema de comparar un resultado lógico con el método científico. Lo que pasa es que malescribí mi punto: el método científico no absorbe a Bayes sino que puede usar a Bayes en su apartado de falseo de hipótesis.

[@albertoenriquemejiamestre701]

Probabilidaddel número del rayo o improbabilidad del número del rayo

[@jhonjairoguerrerosanchez5526]

Vi el video de veritasium cuando lo lanzó xd

[@juanjosegonzalez2576]

Se puede plantear q el teorema de Bayes sea fiable de acuerdo al teorema de Bayes? .-.