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Bachillerato

Probabilidad total y teorema de Bayes

Bayes responde a una pregunta que cambia de dirección: sabemos de qué grupos puede venir un resultado y ahora observamos una señal; ¿de qué grupo es más probable que haya venido? Empezaremos con recuentos visibles de gatos y perros y construiremos la fórmula desde ese mismo razonamiento.

1. Primero leemos qué sabemos y qué queremos averiguar

En un ejemplo inventado hay cien animales: cuarenta gatos y sesenta perros. Ocho gatos y treinta perros son blancos. Seleccionamos un animal con la misma probabilidad para cada uno.

Antes de mirar su color, P(gato)=40/100.

Después nos dicen que salió blanco. El animal seleccionado no cambia; cambia nuestra información. La pregunta ya no se refiere a los cien, sino a los blancos: qué proporción de ellos son gatos. Nombramos G: gato, D: perro y W: blanco para mantener separados origen y evidencia.

La pregunta antes de mirar el color

¿Cuál es P(G) en el ejemplo?

  1. Referencia

    Los cien animales equiprobables.

  2. Favorables

    Cuarenta gatos.

  3. Proporción

    40/100=0,4.
Resultado

40 %.

Lo comprobamos

El número de gatos blancos no interviene si todavía no se conoce color ni se pide esa intersección.

La referencia después de la información

Si sabemos W, ¿qué animales siguen siendo posibles?

  1. Gatos blancos

    Ocho.

  2. Perros blancos

    Treinta.

  3. Nuevo total

    8+30=38 animales blancos.
Resultado

El grupo de referencia tiene treinta y ocho animales.

Lo comprobamos

Los otros sesenta y dos quedan fuera de la condición W.

2. Blanco dado gato y gato dado blanco son preguntas diferentes

P(W|G) pide color dentro del grupo de gatos: el denominador será cuarenta. P(G|W) pide especie dentro del grupo de blancos: el denominador será treinta y ocho. El caso favorable en ambos recuentos son los ocho gatos blancos, pero cambiamos el grupo al que se compara.

La evidencia reúne blancos de los dos grupos
Grupo de referencia: 38 blancosGD8 gatos30 perrosP(G | blanco) = 8/38 = 4/19
De los cien animales del ejemplo hay ocho gatos blancos y treinta perros blancos, treinta y ocho blancos en total. La barra representa solo esos treinta y ocho, no toda la población: la parte de gatos ocupa ocho treinta y ochoavos y la de perros treinta treinta y ochoavos.

Bayes no permite invertir la barra sin datos adicionales. Relaciona esas dos preguntas usando además la frecuencia inicial de gatos y la probabilidad total de blanco. La condición está a la derecha de la barra; antes de calcular la leemos en voz completa.

Color dentro de la especie

Halla P(W|G).

  1. Condición

    Gato: cuarenta animales.

  2. Parte blanca

    Ocho.

  3. Dividir

    8/40=1/5=0,2.
Resultado

20 %.

Lo comprobamos

Es una proporción dentro de gatos, no dentro de todos los blancos.

Especie dentro del color

Halla P(G|W) por recuento.

  1. Condición

    Blanco: treinta y ocho.

  2. Parte que es gato

    Ocho.

  3. Dividir

    8/38=4/19≈0,2105.
Resultado

Aproximadamente 21,05 %.

Lo comprobamos

No tiene por qué coincidir con el veinte por ciento de la pregunta anterior.

3. Completamos una tabla que cubra todos los casos sin solaparlos

La información inicial y las tasas dentro de cada grupo deben ser compatibles. Si cuarenta gatos tienen un 20 % blanco, hay ocho blancos y treinta y dos no blancos. Si el 50 % de sesenta perros es blanco, hay treinta de cada color.

Dos especies y sus cantidades, antes de seleccionar el color
40 gatos60 perros8 blancos30 blancos8 + 30 = 38 blancos
Dos dibujos de línea representan grupos, no individuos únicos: cuarenta gatos, ocho blancos, y sesenta perros, treinta blancos. La selección es uniforme entre los cien animales. Los blancos suman ocho más treinta, igual a treinta y ocho.

Gatos y perros forman una partición en este ejemplo: cada animal pertenece a uno de los grupos y a ninguno de los dos a la vez. Si hubiera otra especie habría que contarla. Una suma incompleta de grupos no daría la probabilidad total correcta.

Recuento completo del ejemplo principal.
EspecieBlancosNo blancosTotal
Gatos83240
Perros303060
Total3862100

De porcentajes a individuos

Reconstruye la tabla desde 40 % gatos, 60 % perros, y tasas blancas 20 % y 50 %, sobre cien animales.

  1. Tamaños de especies

    Cuarenta gatos y sesenta perros.

  2. Gatos

    0,2·40=8 blancos; 40−8=32 no blancos.
  3. Perros

    0,5·60=30 blancos; 60−30=30 no blancos.
  4. Totales

    Blancos 38; no blancos 62; suman cien.

Resultado

Tabla completa de cien animales.

Lo comprobamos

Cada casilla es una categoría exclusiva; los márgenes suman los grupos que usamos después.

Una partición no puede dejar animales fuera

En otra población hay cuarenta gatos, cincuenta perros y diez conejos. ¿Bastaría sumar las vías gato y perro para todo blanco?

  1. Cobertura

    Gato y perro solo cubren noventa de los cien.

  2. Vía que falta

    Los conejos también podrían aportar blancos.

  3. Datos necesarios

    Necesitamos la proporción blanca de conejos o su contribución directa.

Resultado

No: falta un grupo de la partición.

Lo comprobamos

No se supone que los diez conejos sean no blancos solo porque el enunciado no haya dado su color.

4. Multiplicamos para llegar al grupo y seleccionar dentro de él

La probabilidad de gato y blanco es 8/100. Se obtiene también como (40/100)(8/40): el primer factor llega a gatos y el segundo toma su parte blanca. Al multiplicar, el tamaño cuarenta del grupo intermedio se cancela.

Así P(G∩W)=P(G)P(W|G).
Para perros, P(D∩W)=P(D)P(W|D).

Es regla del producto con condición, sin suponer independencia. Gatos y blancos pueden coincidir; los grupos disjuntos de origen aquí son gatos y perros.

Una vía conjunta de blanco

Calcula P(G∩W) sin confundirla con P(W|G).

  1. Llegar a gato

    P(G)=0,4.
  2. Blanco dentro de gato

    P(W|G)=0,2.
  3. Producto

    0,4·0,2=0,08.
Resultado

Ocho por ciento de todos los animales.

Lo comprobamos

Coincide con ocho gatos blancos entre cien, no con ocho entre cuarenta.

Otra vía y su complemento de color

Calcula perro blanco y gato no blanco.

  1. Perro blanco

    0,6·0,5=0,3.
  2. No blanco dentro de gato

    1−0,2=0,8.
  3. Gato no blanco

    0,4·0,8=0,32.
Resultado

30 % perro blanco y 32 % gato no blanco.

Lo comprobamos

Las dos partes de gato suman 0,08+0,32=0,4, recuperando su frecuencia inicial.

5. La probabilidad total suma las vías incompatibles hacia la misma evidencia

Cada blanco es gato blanco o perro blanco. No puede ser ambas especies, así que sumamos: P(W)=P(G∩W)+P(D∩W)=0,08+0,30=0,38. Es la misma cuenta de treinta y ocho entre cien.

La forma abreviada es P(W)=P(G)P(W|G)+P(D)P(W|D).

Es una media ponderada de las tasas 0,2 y 0,5: los pesos 0,4 y 0,6 son los tamaños relativos de sus grupos. No hacemos un promedio simple salvo que esos pesos sean iguales.

Una suma antes de dividir

Obtén la probabilidad de blanco en el ejemplo.

  1. Primera vía

    Gato blanco: 0,08.

  2. Segunda

    Perro blanco: 0,30.

  3. Sumar disjuntos

    0,08+0,30=0,38.
Resultado

38 %.

Lo comprobamos

Este es el denominador de la fórmula de Bayes cuando la evidencia es blanco.

Cambiar tamaños cambia la mezcla, aunque las tasas internas se conserven

En otra población de cien hay cincuenta gatos y cincuenta perros, con las mismas tasas blancas 20 % y 50 %.

  1. Gatos blancos

    0,2·50=10.
  2. Perros blancos

    0,5·50=25.
  3. Total

    Treinta y cinco blancos de cien.

Resultado

35 %, distinto del 38 % del caso principal.

Lo comprobamos

Las tasas dentro de los grupos no bastan sin saber cuánto pesa cada grupo.

6. Bayes divide la contribución buscada por toda la evidencia

La definición condicionada da P(G|W)=P(G∩W)/P(W).
Sustituimos la intersección por su producto y queda P(G|W)=P(G)P(W|G)/P(W).

El numerador sigue siendo la vía gato y blanco; el denominador reúne todos los blancos.

La evidencia debe tener probabilidad positiva para usar esta razón. La respuesta queda entre cero y uno porque el numerador es parte del denominador. Podemos trabajar con cantidades o con probabilidades: ambos dividieron antes por el mismo total de cien.

La fórmula recupera el recuento

Calcula P(G|W) usando probabilidades.

  1. Numerador

    0,4·0,2=0,08.
  2. Denominador

    0,08+0,6·0,5=0,38.
  3. Dividir

    0,08/0,38=8/38=4/19.
Resultado

4/19≈21,05 %.

Lo comprobamos

La probabilidad de perro dado blanco es 30/38=15/19; ambas suman uno.

Cambiar la evidencia exige otro total

Halla P(G|no blanco).

  1. Gato no blanco

    Probabilidad 0,32, o treinta y dos individuos.

  2. Todos los no blancos

    0,32+0,30=0,62, o sesenta y dos individuos.
  3. Razón

    0,32/0,62=16/31≈0,5161.
Resultado

16/31≈51,61 %.

Lo comprobamos

No se conserva 0,38 como denominador al cambiar la condición de blanco a no blanco.

7. Con más grupos se repite la misma cuenta para cada origen

Si A₁,…,Aₙ forman una partición con grupos de probabilidad positiva, P(W)=∑P(Aᵢ)P(W|Aᵢ). Para el grupo concreto Aⱼ, dividimos su producto P(Aⱼ)P(W|Aⱼ) entre esa suma total.

Un grupo de probabilidad cero aporta probabilidad conjunta cero y puede omitirse: no necesitamos inventar una razón condicionada a ese grupo vacío. Lo esencial es cubrir todas las vías posibles, no repetirlas y usar una evidencia de probabilidad positiva.

Tres orígenes de una pieza marcada

Tres máquinas producen el 50 %,30 %,20 % de piezas. Marcan el 10 %,20 %,40 % de sus piezas, respectivamente. Sabiendo que se marcó, halla la probabilidad de la tercera.

  1. Vías

    0,5·0,1=0,05; 0,3·0,2=0,06; 0,2·0,4=0,08.
  2. Total marcado

    0,05+0,06+0,08=0,19.
  3. Tercera entre marcadas

    0,08/0,19=8/19.
Resultado

8/19≈42,11 %.

Lo comprobamos

La tasa interna 40 % de la tercera no es la proporción de origen entre todas las marcadas.

La evidencia imposible no permite una posterior por cociente

Dos grupos cubren todo y ninguno puede producir W: P(W|A₁)=P(W|A₂)=0. ¿Podemos calcular P(A₁|W)?

  1. Cada vía

    Multiplicar por cero da cero.

  2. Total

    P(W)=0.
  3. Razón elemental

    Tendría denominador cero; no queda un grupo de evidencia positiva que normalizar.

Resultado

No está definida por esta fórmula elemental.

Lo comprobamos

Si se afirma haber observado W, habría que revisar el modelo o los datos, sin asignar arbitrariamente una proporción posterior.

8. También importa cuántos casos había al principio

Una señal que aparece mucho dentro de un grupo raro puede provenir con frecuencia del grupo común. La calidad de la señal se expresa mediante sus tasas condicionadas; la probabilidad del origen después de verla combina esas tasas con las proporciones iniciales.

Usaremos una alarma de fábrica inventada para no confundir la regla con una recomendación práctica. Supongamos que detecta el 90 % de piezas defectuosas y marca por error el 5 % de las correctas. Esas dos tasas no dicen por sí solas qué parte de las marcadas tiene un defecto.

Pocos defectos al principio

El 2 % de diez mil piezas es defectuoso. Con las tasas de alarma indicadas, ¿qué proporción de marcadas será defectuosa?

  1. Grupos

    Doscientas defectuosas y 9800 correctas.

  2. Marcadas

    0,9·200=180 defectuosas y 0,05·9800=490 correctas.
  3. Nuevo denominador

    180+490=670 marcadas.
  4. Posterior

    180/670=18/67≈0,2687.
Resultado

18/67≈26,87 %.

Lo comprobamos

Detectar el noventa por ciento de las defectuosas no equivale a que el noventa por ciento de las alarmas sean defectuosas.

La misma alarma con otra proporción inicial

Si el 50 % de mil piezas fuera defectuoso, conserva las dos tasas de alarma y repite.

  1. Grupos

    Quinientas defectuosas y quinientas correctas.

  2. Marcadas

    450 defectuosas y 25 correctas.

  3. Posterior

    450/(450+25)=18/19≈0,9474.
Resultado

18/19≈94,74 %.

Lo comprobamos

Cambió la proporción inicial, no las tasas de funcionamiento de la alarma.

9. Una segunda actualización necesita información nueva y un modelo de su relación

Una aplicación de Bayes ya da el resultado que corresponde a sus datos y supuestos. Volver a decir que el animal es blanco no aporta una segunda evidencia distinta: W y W es el mismo suceso W. No multiplicamos otra vez la misma tasa para mejorar una respuesta.

Si llega una observación nueva, podemos actualizar, pero necesitamos su probabilidad condicionada a lo ya conocido. Multiplicar dos tasas iguales de alarmas solo está justificado, por ejemplo, cuando las observaciones son independientes una vez fijado el estado defectuoso o correcto. Sin esa condición pueden estar repitiendo el mismo error.

La misma información dos veces

Después de saber que el animal del ejemplo es blanco, alguien confirma otra vez ese mismo color ya conocido. ¿Cambia P(G|W)?

  1. Evidencia repetida

    W∩W=W.
  2. Grupo de referencia

    Siguen siendo los mismos treinta y ocho blancos.

  3. Proporción

    Siguen siendo ocho gatos de treinta y ocho.

Resultado

Permanece 4/19.

Lo comprobamos

No añadimos un segundo factor 0,2 como si hubieran ocurrido dos resultados distintos.

Dos alarmas con independencia condicional declarada

En la fábrica del 2 % de defectos, dos observaciones tienen cada una tasa 0,9 en defectuosas y 0,05 en correctas, y son independientes dado cada estado. Halla defecto sabiendo dos alarmas.

  1. Ambas según el estado

    En defectuosas: 0,9²=0,81.
    En correctas: 0,05²=0,0025.
  2. Vías

    0,02·0,81=0,0162; 0,98·0,0025=0,00245.
  3. Normalizar

    0,0162/(0,0162+0,00245)=324/373≈0,8686.
Resultado

324/373≈86,86 % bajo ese modelo de dos observaciones.

Lo comprobamos

Los cuadrados dependen de la independencia condicional declarada; no se deducen de repetir una frase o una lectura del mismo dato.

Ahora lo resolvemos de principio a fin.

EJEMPLO RESUELTO 1

De animal blanco a especie

Hay 100 animales equiprobables: 60 gatos, de los que 18 son blancos, y 40 perros, de los que 20 son blancos. Sabiendo que salió un blanco, ¿cuál es la probabilidad de que sea gato?

  1. Leer la evidencia

    Ya sabemos blanco; necesitamos contar todos los blancos.

  2. Casos por especie

    Dieciocho gatos blancos y veinte perros blancos.

  3. Grupo conocido

    18+20=38 blancos.
  4. Parte buscada

    Dieciocho de esos treinta y ocho son gatos: 18/38=9/19.

  5. Vía de Bayes

    P(G)=0,60, P(B|G)=0,30 y P(B|D)=0,50.
    Numerador 0,18; total 0,18+0,20=0,38.
  6. Resultado

    9/19≈47,37 %, coincidiendo con 0,18/0,38.
Resultado

P(G | B) = 9/19 ≈ 47,37 %.

Lo comprobamos

La vía de Bayes da lo mismo: (0,60 × 0,30)/(0,60 × 0,30 + 0,40 × 0,50) = 0,18/0,38.

EJEMPLO RESUELTO 2

Un positivo en una población de ejemplo

Modelo inventado: el 1 % de una población está enfermo. El test da positivo al 90 % de los enfermos y al 5 % de los sanos. ¿Qué probabilidad de enfermedad corresponde a un positivo según este modelo?

  1. Usar una población ficticia cómoda

    Sobre diez mil personas del modelo, cien están enfermas y 9900 sanas.

  2. Positivos enfermos

    El noventa por ciento de cien: noventa.

  3. Positivos sanos

    El cinco por ciento de 9900: 495.

  4. Total que sabemos positivo

    90+495=585.
  5. Parte enferma

    90/585=2/13≈15,38 %.
  6. Comprobar con probabilidades

    0,009/(0,009+0,0495)=0,009/0,0585=2/13.

    Es el resultado del modelo didáctico inventado.

Resultado

En este modelo, P(enfermo | positivo) = 2/13 ≈ 15,38 %.

Lo comprobamos

Por Bayes: (0,01 × 0,90)/(0,01 × 0,90 + 0,99 × 0,05) = 0,009/0,0585 = 2/13.

Los símbolos que hemos usado

G / D / B
Sucesos «es gato», «es perro» y «es blanco» en nuestro ejemplo.
P(G)
Probabilidad de seleccionar un gato antes de conocer su color.
P(B | G)
Probabilidad de blanco mirando solo los gatos; la barra se lee «sabiendo que».
G ∩ B
Se cumplen las dos cosas: el animal es gato y es blanco.
Partición
Grupos que no se solapan y que, juntos, incluyen todos los casos posibles.
P(G | B)
Probabilidad de gato mirando solo los animales blancos; requiere P(B) > 0.

Ahora te toca a ti.

Tienes cinco ejercicios. Inténtalos; las pistas te ayudan si te atascas.

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