- Barajar
ActivarDesactivar
- Alphabetizar
ActivarDesactivar
- Frente Primero
ActivarDesactivar
- Ambos lados
ActivarDesactivar
- Leer
ActivarDesactivar
Leyendo...
Cómo estudiar sus tarjetas
Teclas de Derecha/Izquierda: Navegar entre tarjetas.tecla derechatecla izquierda
Teclas Arriba/Abajo: Colvea la carta entre frente y dorso.tecla abajotecla arriba
Tecla H: Muestra pista (3er lado).tecla h
Tecla N: Lea el texto en voz.tecla n
Boton play
Boton play
16 Cartas en este set
- Frente
- Atrás
- 3er lado (pista)
|
Si en un colectivo E son el 90%, cuál es la probabilidad de elegir un individuo al azar y que este sea E
|
La probabilidad es el 90%, pero esta frase no evita la incertidumbre respecto a cómo será el individuo. Conociendo esto seguimos sin saber el resultado
|
|
|
A que hace referencia la probabilidad del 90%
|
Se refiere a lo que ocurre cuando un suceso sucede si se repite millones de veces con reposición.
Indica que si se repite millones de veces, el evento se pr sentará muy aproximadamente a 90 de cada 100 |
|
|
Sobre qué base se apoya la probabilidad
|
Ley de la regularidad de las grandes series estadisticas, también llamada Ley empírica del azar: al estudiar un número grande de eventos, la proporción con la que ocurre si todo se mantiene constante es muy estable
|
|
|
Diferencia entre proporción y probabilidad
|
Proporción: es un hecho físicamente evaluable contando el número de individuos.
Probabilidad: número de veces que se repite un evento cuando se genera al azar y se repite millones de veces la proporción puede ser del 60% y la probabilidad del 74%, Dada por las carácteristica que facilitan que un evento se prrsente |
|
|
Ley de multiplicación de probabilidades
|
la probabilidad de ocurrencia de dos o más eventos esdasticamente independientes es igual al producto de sus probabilidades individuales
|
|
|
Aplicación práctica del teorema de Bayes en estudios clínicos
|
Evaluación de test diagnósticos
|
|
|
Siendo A el test y B la enfermedad: cómo se representa sensibilidad
|
Sensibilidad = A l B
|
|
|
Condiciones para aplicar el Teorema de Bayes
|
• Conocer la DF marginal de una variable y la DF de la otra variable condicionada
• Se desea conocer la DF marginal de la otra variable y la DF condicionada de la primera variable condicionada a la segunda |
|
|
Fórmula de teorema de Bayes
|
p(AlB) = {P(A) x p(BlA)} / P(B)
p(BlA) = {P(B) x p(AlB)} / P(A) |
|
|
Que implica AlB
|
Probabilidad de que ocurra A si ha ocurrido B
|
|
|
Define sensibilidad
|
porcentaje de resultados positivos entre los que realmente están enfermos
|
|
|
Define especificidad
|
porcentaje de resultados negativos entre los que no tienen la enfermedad
|
|
|
Define Falso positivo
|
FR de test positivo entre los sanos
AlB- 1-especificidad |
A test y B enfermedad
|
|
Define Falso negativo
|
FR de test negativos entre los enfermos
A-lB 1- sensibilidad |
|
|
Define: valor predictivo positivo
|
FR de enfermos entre los que dieron test positivo
BlA |
|
|
Define valor predictivo negativo
|
FR de sanos entre los que dieron test Negativo
B-lA- |
