1. Permite modificar una probabilidad al tener nueva información
2. Llamada también fórmula de inversión de las condiciones
3. Expresa la posibilidad que ocurra un suceso determinado, condicionado a que el suceso ya ha ocurrido
4. Factor Bayes
4.1. Los Odds son el cociente entre quienes tiene una característica de interés y quienes no la tienen
4.2. En los odds el numerador no se incluye en el denominador y se calculan con la fórmula: Odds=p/(1-p)
4.3. El factor Bayes equivale a la razón de probabilidades de la condición, es decir, el cociente de probabilidades de presentar la condición entre los que tienen el evento y los que no lo tienen. Factor Bayes= P(GID)/PGInD)
4.4. La Odds previa a saber la condición se basa en la probabilidad total: Odds previa=p(D)/P(nD)
4.5. La Odds posterior es la odds condicionada a cumplir un requisito. Odds posterior= P(DIG)/P(nDIG) Odds posterior= odds previa x factor bayes
5. Teorema de Bayes
5.1. Donde: - P(An) será la probabilidad a priori. - P(B/A) será la probabilidad de B con respecto a la hipótesis dad de A. - P(A/B) serán las probabilidades a posteriori.
6. Inferencia Bayesiana
6.1. La estadística Bayesiana calcula la probabilidad de que una hipótesis sea cierta condicionada a los resultados obtenidos
6.2. La pobabilidad de presentar una enfermedad previa a pruebas diagnósticas se la igual a la odds de la enfermedad
6.3. Al realizar una prueba diagnóstica la odds se va multiplicando por el factor Bayes de cada prueba (conociendo la sensibilidad y especificidad de las mismas).
6.4. Al final se estima una odds de la enfermedad condicionada a los resultados observados en las pruebas.
