Ejemplo de uso

• ejemplo con un sistema de diagnóstico
  • la meningitis causa rigidez de cuello en un 50% de los casos
    
  • se conoce también la probabilidad a priori de que un paciente tenga meningitis
    
  • se conoce la probabilidad a priori de que un paciente tenga rigidez de cuello
    
  • por tanto podemos calcular
    
  • obsérvese que a pesar de que la meningitis causa (con alta probabilidad 0.5) dolor de cuello, la probabilidad de meningitis en el paciente sigue siengo pequeña, debido a que la probabilidad a priori de la rigidez de cuello es mucho mayor que la de la meningitis
• porque puede ser posible que dispongamos de la probabilidad condicionada en una dirección y no en otra. El médico podría saber que 1 de cada 5000 paciente con rigidez de cuello tienen meningitis y por tanto no tendría que usar la regla de Bayes
  • supongamos que hay una epidemia de meningitis y la probabilidad a priori sube
  • el médico que computa la probabilidad de meningitis condicionada a rigidez de cuello basándose en la observación estadística de los pacientes antes de la epidemia no sabe como actualizar el valor
  • el médico que usa la regla de Bayes sabrá que aumenta proporcionalmente a P(M), y que no se ve afectada por la epidemia