¿Elon Musk tiene COVID19? Veamos el Teorema de Bayes
Como bien debes saber si has escuchado las noticias, Elon Musk ha dicho en su cuenta de Twitter que se ha hecho 4 test rápidos para detectar COVID-19 porque se esta empezando a sentir agotado.
Según él mismo, el primer test dio positivo, el segundo y tercero negativos, y el cuarto positivo.
¿Esto significa que hay un 50% de probabilidad de que Elon Musk tenga COVID-19?
Pues la respuesta es que no, la probabilidad no es del 50%. De hecho, te voy a enseñar cómo calcular esa probabilidad utilizando el importantísimo Teorema de Bayes.
Conceptos relevantes
Veremos tres conceptos muy relacionados con la Estadística y el análisis de datos. Primero veremos la sensibilidad y la especificidad, que son dos formas de caracterizar la precisión de un test. También tocaremos el Teorema de Bayes. Una parte esencial de la Estadística, y del Machine Learning. Y también veremos la idea de que las probabilidades a posteriori pueden usarse como probabilidades a priori cuando se coleccionan más datos o se tienen nuevas evidencias. Lo cual permite a los modelos bayesianos ser lo que se conoce como online learners, es decir modelos de aprendizaje que se van actualizando.
