En detalle
Enlaza dos probabilidades condicionadas. La probabilidad previa P(A) es lo que creía antes de la evidencia; la verosimilitud P(B|A) es lo probable que es la evidencia si A es cierta; la probabilidad posterior P(A|B) es la creencia actualizada. P(B) es la probabilidad global de la evidencia, que se obtiene sumando los casos en que A es cierta y aquellos en que es falsa. Dicho de otro modo, los momios posteriores son los momios previos por la razón de verosimilitud.
Por qué importa
Explica por qué un resultado positivo de una prueba precisa para una enfermedad rara suele ser una falsa alarma, un error llamado falacia de la tasa base, y está en la base de los filtros de spam y de muchos métodos de aprendizaje automático. Pruebe sus propias cifras en Calculadora del Teorema de Bayes.
Ejemplo
Con una prevalencia del 1 %, una sensibilidad del 90 % y una especificidad del 91 %, la probabilidad de tener la enfermedad tras una prueba positiva es 90 / (90 + 891) = 9,17 %.