Contenido del Curso
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío 2: Teorema de Bayes
En el mundo de la probabilidad y la estadística, el pensamiento bayesiano ofrece un marco para comprender la probabilidad de un suceso basándose en conocimientos previos. Contrasta con el enfoque frecuentista, que determina las probabilidades basándose en las frecuencias a largo plazo de los sucesos. El teorema de Bayes es una herramienta fundamental dentro de este marco bayesiano, que conecta las probabilidades a priori y los datos observados.
Tarea
Imagina que eres un científico de datos que trabaja para una empresa de diagnóstico médico. Su empresa ha desarrollado una nueva prueba para una enfermedad rara. La prevalencia de esta enfermedad en la población general es del 1%. La prueba tiene una tasa de verdaderos positivos del 99% (sensibilidad) y una tasa de verdaderos negativos del 98% (especificidad).
Su tarea consiste en calcular la probabilidad de que una persona que dé positivo en la prueba padezca realmente la enfermedad.
Dadas:
- P(Enfermedad) = Probabilidad de tener la enfermedad =
0.01. - P(Positivo|Enfermedad)** = Probabilidad de dar positivo si se tiene la enfermedad = "0.99
- P(Negativo|Sin Enfermedad)** = Probabilidad de dar negativo si no se tiene la enfermedad =
0.98.
Usando el teorema de Bayes:
P(Enfermedad|Positivo) = P(Positivo|Enfermedad) * P(Enfermedad) / P(Positivo)
Donde P(Positivo) puede hallarse utilizando la ley de la probabilidad total:
P(Positiva)= P(Positiva|Enfermedad) * P(Enfermedad) + P(Positiva|Sin Enfermedad) * P(Sin Enfermedad)`.
Calcule P(Enfermedad|Positivo), la probabilidad de que una persona que da positivo tenga realmente la enfermedad.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Desafío 2: Teorema de Bayes
En el mundo de la probabilidad y la estadística, el pensamiento bayesiano ofrece un marco para comprender la probabilidad de un suceso basándose en conocimientos previos. Contrasta con el enfoque frecuentista, que determina las probabilidades basándose en las frecuencias a largo plazo de los sucesos. El teorema de Bayes es una herramienta fundamental dentro de este marco bayesiano, que conecta las probabilidades a priori y los datos observados.
Tarea
Imagina que eres un científico de datos que trabaja para una empresa de diagnóstico médico. Su empresa ha desarrollado una nueva prueba para una enfermedad rara. La prevalencia de esta enfermedad en la población general es del 1%. La prueba tiene una tasa de verdaderos positivos del 99% (sensibilidad) y una tasa de verdaderos negativos del 98% (especificidad).
Su tarea consiste en calcular la probabilidad de que una persona que dé positivo en la prueba padezca realmente la enfermedad.
Dadas:
- P(Enfermedad) = Probabilidad de tener la enfermedad =
0.01. - P(Positivo|Enfermedad)** = Probabilidad de dar positivo si se tiene la enfermedad = "0.99
- P(Negativo|Sin Enfermedad)** = Probabilidad de dar negativo si no se tiene la enfermedad =
0.98.
Usando el teorema de Bayes:
P(Enfermedad|Positivo) = P(Positivo|Enfermedad) * P(Enfermedad) / P(Positivo)
Donde P(Positivo) puede hallarse utilizando la ley de la probabilidad total:
P(Positiva)= P(Positiva|Enfermedad) * P(Enfermedad) + P(Positiva|Sin Enfermedad) * P(Sin Enfermedad)`.
Calcule P(Enfermedad|Positivo), la probabilidad de que una persona que da positivo tenga realmente la enfermedad.
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En el mundo de la probabilidad y la estadística, el pensamiento bayesiano ofrece un marco para comprender la probabilidad de un suceso basándose en conocimientos previos. Contrasta con el enfoque frecuentista, que determina las probabilidades basándose en las frecuencias a largo plazo de los sucesos. El teorema de Bayes es una herramienta fundamental dentro de este marco bayesiano, que conecta las probabilidades a priori y los datos observados.
Tarea
Imagina que eres un científico de datos que trabaja para una empresa de diagnóstico médico. Su empresa ha desarrollado una nueva prueba para una enfermedad rara. La prevalencia de esta enfermedad en la población general es del 1%. La prueba tiene una tasa de verdaderos positivos del 99% (sensibilidad) y una tasa de verdaderos negativos del 98% (especificidad).
Su tarea consiste en calcular la probabilidad de que una persona que dé positivo en la prueba padezca realmente la enfermedad.
Dadas:
- P(Enfermedad) = Probabilidad de tener la enfermedad =
0.01. - P(Positivo|Enfermedad)** = Probabilidad de dar positivo si se tiene la enfermedad = "0.99
- P(Negativo|Sin Enfermedad)** = Probabilidad de dar negativo si no se tiene la enfermedad =
0.98.
Usando el teorema de Bayes:
P(Enfermedad|Positivo) = P(Positivo|Enfermedad) * P(Enfermedad) / P(Positivo)
Donde P(Positivo) puede hallarse utilizando la ley de la probabilidad total:
P(Positiva)= P(Positiva|Enfermedad) * P(Enfermedad) + P(Positiva|Sin Enfermedad) * P(Sin Enfermedad)`.
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Imagina que eres un científico de datos que trabaja para una empresa de diagnóstico médico. Su empresa ha desarrollado una nueva prueba para una enfermedad rara. La prevalencia de esta enfermedad en la población general es del 1%. La prueba tiene una tasa de verdaderos positivos del 99% (sensibilidad) y una tasa de verdaderos negativos del 98% (especificidad).
Su tarea consiste en calcular la probabilidad de que una persona que dé positivo en la prueba padezca realmente la enfermedad.
Dadas:
- P(Enfermedad) = Probabilidad de tener la enfermedad =
0.01. - P(Positivo|Enfermedad)** = Probabilidad de dar positivo si se tiene la enfermedad = "0.99
- P(Negativo|Sin Enfermedad)** = Probabilidad de dar negativo si no se tiene la enfermedad =
0.98.
Usando el teorema de Bayes:
P(Enfermedad|Positivo) = P(Positivo|Enfermedad) * P(Enfermedad) / P(Positivo)
Donde P(Positivo) puede hallarse utilizando la ley de la probabilidad total:
P(Positiva)= P(Positiva|Enfermedad) * P(Enfermedad) + P(Positiva|Sin Enfermedad) * P(Sin Enfermedad)`.
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