Probabilidades Interactiva | Estadística Bayesiana

🔬 Piénsalo así: El enfoque bayesiano es como un científico que actualiza su hipótesis con cada nuevo experimento. Antes del experimento tienes una "corazonada" (prior). Al ver los datos, combinas la corazonada con la evidencia para formar una nueva creencia (posterior). ¡Más datos = menos influencia de la corazonada inicial!

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender los conceptos fundamentales explicados en este módulo
Aplicar las técnicas con ejemplos prácticos
Interpretar resultados y diagnosticar problemas
Desarrollar intuición para aplicar lo aprendido

Beta-Binomial: creencia sobre una probabilidad

Prior: Beta(α, β). Observas "éxitos" en "intentos". Posterior: Beta(α+éxitos, β+fracasos).

Prior α: 2

Prior β: 2

Éxitos: 5

Intentos: 20

Media Prior

—

Media Posterior

—

IC 95% Posterior

—

Moda Posterior

—

Actualización secuencial

Primer lote: 3/10 éxitos. Segundo lote: 7/20 éxitos. ¿Cómo cambia la posterior?

Bayes Factor: ¿qué modelo explica mejor los datos?

BF = P(datos | H₁) / P(datos | H₀). BF > 3: evidencia sustancial para H₁.

Éxitos observados: 8

Intentos: 20

BF₁₀ (H₁: p=0.5 vs H₀: p=0.3)

—

Evidencia

—

🏅 ¡BAYESIANO CONVICTO! 🏅

Dominas la inferencia bayesiana, conjugadas Beta-Binomial y el factor de Bayes.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central del módulo
Aplicación: preparado para casos prácticos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas
Próximos pasos: base para continuar aprendiendo