Teorema de Bayes: La Fórmula que Cambia Todo
¿Alguna vez te has preguntado cómo las empresas identifican qué máquina está causando problemas de calidad? El Teorema de Bayes es tu respuesta. Esta fórmula te permite calcular probabilidades "hacia atrás" - es decir, si ya sabes que algo pasó, puedes averiguar qué lo causó.
La fórmula básica es: P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B). Aquí, P(A|B) es la probabilidad de que A ocurra dado que B ya pasó (probabilidad posterior), P(B|A) es la verosimilitud, P(A) es tu probabilidad inicial, y P(B) es la probabilidad total.
Thomas Bayes (1702-1761) desarrolló este concepto, aunque nunca lo publicó en vida. Su amigo Richard Price lo hizo famoso en 1763. Lo genial es que este teorema se volvió súper importante en el siglo XX para actualizar probabilidades con nueva evidencia.
💡 Tip clave: Piensa en Bayes como una "máquina del tiempo probabilística" - te dice de dónde probablemente vino algo que ya observaste.
Ejemplo práctico: En una fábrica con 3 máquinas, si encuentras un producto defectuoso, Bayes te dice cuál máquina probablemente lo produjo. La Máquina 1 produce 35% del total con 8% defectuosos, la Máquina 2 produce 25% con 10% defectuosos, y la Máquina 3 produce 40% con 8% defectuosos.
Los cálculos muestran que si el producto está defectuoso, hay 32.9% de probabilidad de que venga de la Máquina 1, 29.4% de la Máquina 2, y 37.6% de la Máquina 3. ¡La Máquina 3 es la más probable culpable!