El teorema de Bayes estima la probabilidad de eventos considerando la evidencia disponible previa (priors) y actualizándola con información más reciente.
\[
P(B|A) = \dfrac{P(A|B) \times P(B)}{P(A)}
\]
Pruebas diagnósticas
Prevalencia
\(P(E)\)
Sensibilidad
\(P(T^{+}\mid E)\)
Especificidad
\(P(T^{-}\mid S)\)
Valor predictivo positivo
\(P(E\mid T^{+})\)
Valor predictivo negativo
\(P(S\mid T^{-})\)
1.
Chollet F. Deep learning with R. Second edition. Shelter Island: Manning; 2022.
Song Y, Millidge B, Salvatori T, Lukasiewicz T, Xu Z, Bogacz R. Inferring neural activity before plasticity as a foundation for learning beyond backpropagation. Nature Neuroscience [Internet]. 2024 Feb [cited 2024 Dec 20];27(2):348–58. Available from: https://www.nature.com/articles/s41593-023-01514-1
4.
Jones E, Harden S, Crawley MJ. The R book. Third edition. Hoboken, NJ: Wiley; 2022.
5.
Field A, Miles J, Field Z. Discovering statistics using R. Repr. Los Angeles, CA, USA: Sage; 2014.