Thomas Bayes - Historial de revisiones

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 '''Thomas Bayes.''' Fue un [[matemático]] británico. Estudió el problema de la determinación de la probabilidad  de las causas a través de los efectos observados. El teorema que lleva  su nombre se refiere a la probabilidad de un suceso que se presenta como  suma de diversos sucesos mutuamente excluyentes.

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-'''Thomas Bayes.''' [[Matemático]] británico. Estudió el problema de la determinación de la probabilidad  de las causas a través de los efectos observados. El teorema que lleva  su nombre se refiere a la probabilidad de un suceso que se presenta como  suma de diversos sucesos mutuamente excluyentes.
+'''Thomas Bayes.''' Fue un [[matemático]] británico. Estudió el problema de la determinación de la probabilidad  de las causas a través de los efectos observados. El teorema que lleva  su nombre se refiere a la probabilidad de un suceso que se presenta como  suma de diversos sucesos mutuamente excluyentes.
 ==Síntesis biográfica==
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 ===Estudios===
-Bayes fue ordenado ministro presbiteriano y asistió a su padre en Holborn. Al final de la década iniciada en [[1720]] fue nombrado pastor en Turnbridge Wells ([[Kent]], [[Inglaterra]]).
+Fue ordenado ministro presbiteriano y asistió a su padre en Holborn. Al final de la década iniciada en [[1720]] fue nombrado pastor en Turnbridge Wells ([[Kent]], [[Inglaterra]]).
 ===Trayectoria laboral===
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 En reconocimiento al importante trabajo que realizó Thomas Bayes en probabilidad. Su tumba fue restaurada en [[1969]] con donativos de estadísticos de alrededor de todo el mundo.
-Teólogo, matemático y miembro de la Royal Society desde [[1742]], Bayes fue el primero en utilizar la probabilidad inductivamente y establecer una base matemática para la inferencia probabilística (la manera de calcular, a partir de la frecuencia con la que un acontecimiento ocurrió, la probabilidad de que ocurrirá en el futuro).
+[[Teólogo]], matemático y miembro de la Royal Society desde [[1742]], fue el primero en utilizar la probabilidad inductivamente y establecer una base matemática para la inferencia probabilística (la manera de calcular, a partir de la frecuencia con la que un acontecimiento ocurrió, la probabilidad de que ocurrirá en el futuro).
 ===Trayectoria científica===
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 Las técnicas de Bayes permiten abordar en forma diferente el área de "toma  de decisiones", formulándola en términos de pérdidas o ganancias  económicas y no en términos de la probabilidad de tomar la decisión correcta. Así, por ejemplo, tomar una o dos decisiones que pudieran ser incorrectas puede ser benéfico en términos económicos.
-Miembro de la Royal Society desde [[1742]], Bayes fue uno de los primeros en  utilizar la probabilidad inductivamente y establecer una base matemática  para la inferencia probabilística.
+Uno de los primeros en  utilizar la probabilidad inductivamente y establecer una base matemática  para la inferencia probabilística.
 Actualmente, con base en su obra, se ha ha desarrollado una poderosa teoría que ha  conseguido notables aplicaciones en las más diversas áreas del  conocimiento. Especial connotación han tenido los sistemas para detección de spam en el ambiente de Internet. En el campo sanitario, el  enfoque de la inferencia bayesiana experimenta un desarrollo sostenido,  especialmente en lo que concierne al análisis de ensayos clínicos, donde  dicho enfoque ha venido interesando de manera creciente a las agencias  reguladoras de los medicamentos, tales como la norteamericana FDA (Food  and Drug Agency).
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 [[archivo:teorema de bayes.gif]]
 Teorema de Bayes.
 El teorema de Bayes es válido en todas las aplicaciones de la teoría de la  probabilidad. Sin embargo, hay una controversia sobre el tipo de  probabilidades que emplea. En esencia, los seguidores de la estadística  tradicional sólo admiten probabilidades basadas en experimentos  repetibles y que tengan una confirmación empírica mientras que los  llamados estadísticos bayesianos permiten probabilidades subjetivas. El  teorema puede servir entonces para indicar cómo debemos modificar  nuestras probabilidades subjetivas cuando recibimos información  adicional de un experimento. La estadística bayesiana está demostrando  su utilidad en ciertas estimaciones basadas en el conocimiento subjetivo  a priori y el hecho de permitir revisar esas estimaciones en función de  la evidencia empírica es lo que está abriendo nuevas formas de hacer  conocimiento. Una aplicación de esto son los clasificadores bayesianos  que son frecuentemente usados en implementaciones de filtros de correo  basura o spam, que se adaptan con el uso.
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 Las desventajas de este método - señaladas por estadísticos posteriores a Bayes incluyen las diferentes maneras de asignar las distribuciones de parámetros previas y la posible sensibilidad en las conclusiones según se escojan las distribuciones.
-==Bibliografía==
+== Bibliografía ==
-*http://www.economia.unam.mx/sua/site/materia/sem4/estadistica/archint/tbayes.html
-*http://www.york.ac.uk/depts/maths/histstat/bayesbiog.pdf
+*The New Encyclopedia Britannica, Vol. 1, Micropædia, 15th Ed., USA, 1995. pág. 980.
-*http://www.uaq.mx/ingenieria/publicaciones/eureka/n16/en1602.pdf
+*Hoel, Paul G., Introduction to Mathematical Statistics, 4th Ed., John Wiley & Sons, Inc., 1971.
-*http://www.biografiasyvidas.com/biografia/b/bayes.htm
+*Gnedenko, B. V., The Theory of Probability, 4th Ed., Chelsea Publishing Company, 1968.
 ==Fuentes==
-[[Categoría:Grandes_inventores]][[Categoría:Matemático]][[Category:Estadística]]
+*[http://www.economia.unam.mx/sua/site/materia/sem4/estadistica/archint/tbayes.html/ www.economia.unam.mx]

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 ==Fuentes==
-*The New Encyclopædia Britannica, Vol. 1, Micropædia, 15th Ed., usa, 1995. pág. 980.
+*The New Encyclopedia Britannica, Vol. 1, Micropædia, 15th Ed., usa, 1995. pág. 980.
 *Hoel, Paul G., Introduction to Mathematical Statistics, 4th Ed., John Wiley & Sons, Inc., 1971.
 *Gnedenko, B. V., The Theory of Probability, 4th Ed., Chelsea Publishing Company, 1968.

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 |familiares   =
 |obras        =
-  * Divine Providence and Government Is the Happiness of His Creatures ([[1731]])
+* Divine Providence and Government Is the Happiness of His Creatures ([[1731]])
 * An Introduction to the Doctrine of Fluxions, and a Defence of The Analyst ([[1736]])
 * Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances [[1763]]

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-|padres       = [[Joshua y Ann Bayes]]
+|padres       = Joshua y Ann Bayes
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 ===Trabajo publicados===
 Los únicos trabajos que se sabe que Thomas Bayes publicó en vida son:
-*Divine Providence and Government Is the Happiness of His Creatures [[(1731)]]
+*Divine Providence and Government Is the Happiness of His Creatures ([[1731]])
-*An Introduction to the Doctrine of Fluxions, and a Defence of The Analyst[[(1736)]],
+*An Introduction to the Doctrine of Fluxions, and a Defence of The Analyst ([[1736]])
-Que fueron blanco de críticas por parte del obispo Berkeley, quien sustentaba sus ideas en los fundamentos lógicos del cálculo de [[Isacc Newton|Newton]].
+Que fueron blanco de críticas por parte del obispo Berkeley, quien sustentaba sus ideas en los fundamentos lógicos del cálculo de [[Isaac Newton|Newton]].
 En [[1763]] se publicó póstumamente Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances, donde el reverendo Bayes abordó el problema de las causas a través de los efectos observados, y donde se enuncia el teorema que lleva su nombre. Este trabajo fue entregado a la Royal Society por Richard Price (Phil. Trans. Roy. Soc. 53, 370-418) y resulta ser la base para la técnica estadística conocida como estadística bayesiana, que se utiliza para calcular la probabilidad de la validez de una proposición tomando como bases la estimación de la probabilidad previa y las evidencias relevantes más recientes. Las desventajas de este método -señaladas por estadísticos posteriores a Bayes- incluyen las diferentes maneras de asignar las distribuciones de parámetros previas y la posible sensibilidad en las conclusiones según se escojan las distribuciones.

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 {{Ficha Persona
 |nombre       = Thomas Bayes
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 |descripción  = Teólogo, matemático y miembro de la Royal Society
 |fecha de nacimiento = [[1702]]
-|lugar de nacimiento = [[Londres]], [[Inglaterra]]
+|lugar de nacimiento = [[Londres]], {{bandera2|Inglaterra}}
 |fecha de fallecimiento =[[17 de abril]] de [[1761]]
-|lugar de fallecimiento = [[Tunbridge Wells]],[[Kent]],[[Inglaterra]]
+|lugar de fallecimiento = [[Tunbridge Wells]], [[Kent]], {{bandera2|Inglaterra}}
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 |residencia   =
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 |padres       = [[Joshua y Ann Bayes]]
 |familiares   =
-|obras        =   * Divine Providence and Government Is the Happiness of His Creatures (1731)
+|obras        =
-* An Introduction to the Doctrine of Fluxions, and a Defence of The Analyst (1736)
+   * Divine Providence and Government Is the Happiness of His Creatures ([[1731]])
-* En 1763, dos años después de su muerte, se publica Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances, en el que trataba el problema de las causas a través de los efectos observados, y donde se enuncia el teorema que lleva su nombre. El trabajo fue entregado a la Royal Society por Richard Price y es la base de la inferencia bayesiana.
+* An Introduction to the Doctrine of Fluxions, and a Defence of The Analyst ([[1736]])
 |premios      =
 |titulos      =
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 |notas        =
 }}
-Se sabe que Thomas Bayes nació en [[Londres]], [[Inglaterra]], en [[1702]], pero no se ha encontrado registro de la fecha exacta de su nacimiento. Su padre fue uno de los primeros seis ministros presbiterianos que fueron ordenados en Inglaterra. La educación de Thomas fue privada, un hecho que se antoja necesario para el hijo de un ministro presbiteriano de aquellos tiempos. Parece ser que de Moivre fue su maestro particular, pues se sabe que por ese entonces ejercía como profesor en Londres.
+==Datos biográficos==
 Bayes fue ordenado ministro presbiteriano y asistió a su padre en Holborn. Al final de la década iniciada en [[1720]] fue nombrado pastor en Turnbridge Wells (Kent, Inglaterra).
-Aunque trató de retirarse de su puesto eclesiástico en [[1749]], permaneció en él hasta [[1752]]; una vez retirado siguió viviendo en Turnbridge Wells hasta el día de su muerte, el [[17 de abril]] de [[1761]]. Sus restos descansan en el cementerio londinense de Bunhill Fields. La traducción de la inscripción en su tumba puede leerse como sigue:
+Aunque trató de retirarse de su puesto eclesiástico en [[1749]], permaneció en él hasta [[1752]]; una vez retirado siguió viviendo en Turnbridge Wells hasta el día de su muerte, el [[17 de abril]] de [[1761]]. Sus restos descansan en el cementerio londinense de Bunhill Fields.
-Reverendo Thomas Bayes. Hijo de los conocidos Joshua y Ann Bayes.[[ 7 de abril]] de [[1761]]. En reconocimiento al importante trabajo que realizó Thomas Bayes en probabilidad. Su tumba fue restaurada en [[1969]] con donativos de estadísticos de alrededor de todo el mundo.
+La traducción de la inscripción en su tumba puede leerse como sigue:
 Teólogo, matemático y miembro de la Royal Society desde [[1742]], Bayes fue el primero en utilizar la probabilidad inductivamente y establecer una base matemática para la inferencia probabilística (la manera de calcular, a partir de la frecuencia con la que un acontecimiento ocurrió, la probabilidad de que ocurrirá en el futuro).
-Los únicos trabajos que se sabe que Thomas Bayes publicó en vida son: Divine Providence and Government Is the Happiness of His Creatures [[(1731)]] y An Introduction to the Doctrine of Fluxions, and a Defence of The Analyst[[(1736)]], que fueron blanco de críticas por parte del obispo Berkeley, quien sustentaba sus ideas en los fundamentos lógicos del cálculo de Newton.
+===Trabajo publicados===
-En 1763 se publicó póstumamente Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances, donde el reverendo Bayes abordó el problema de las causas a través de los efectos observados, y donde se enuncia el teorema que lleva su nombre. Este trabajo fue entregado a la Royal Society por Richard Price (Phil. Trans. Roy. Soc. 53, 370-418) y resulta ser la base para la técnica estadística conocida como estadística bayesiana, que se utiliza para calcular la probabilidad de la validez de una proposición tomando como bases la estimación de la probabilidad previa y las evidencias relevantes más recientes. Las desventajas de este método -señaladas por estadísticos posteriores a Bayes- incluyen las diferentes maneras de asignar las distribuciones de parámetros previas y la posible sensibilidad en las conclusiones según se escojan las distribuciones.
+En [[1763]] se publicó póstumamente Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances, donde el reverendo Bayes abordó el problema de las causas a través de los efectos observados, y donde se enuncia el teorema que lleva su nombre. Este trabajo fue entregado a la Royal Society por Richard Price (Phil. Trans. Roy. Soc. 53, 370-418) y resulta ser la base para la técnica estadística conocida como estadística bayesiana, que se utiliza para calcular la probabilidad de la validez de una proposición tomando como bases la estimación de la probabilidad previa y las evidencias relevantes más recientes. Las desventajas de este método -señaladas por estadísticos posteriores a Bayes- incluyen las diferentes maneras de asignar las distribuciones de parámetros previas y la posible sensibilidad en las conclusiones según se escojan las distribuciones.
 Estudió el problema de la determinación de la probabilidad de las causas a través de los efectos observados. El teorema que lleva su nombre se refiere a la probabilidad de un suceso condicionado por la ocurrencia de otro suceso. Más específicamente, con su teorema se resuelve el problema conocido como "de la probabilidad inversa". Esto es, valorar probabilísticamente las posibles condiciones que rigen supuesto que se ha observado cierto suceso. Se trata de probabilidad "inversa" en el sentido de que la "directa" sería la probabilidad de observar algo supuesto que rigen ciertas condiciones. Los cultores de la inferencia bayesiana (basada en dicho teorema) afirman que la trascendencia de la probabilidad inversa reside en que es ella la que realmente interesa a la ciencia, dado que procura sacar conclusiones generales (enunciar leyes) a partir de lo objetivamente observado, y no viceversa.
 La fórmula de Bayes encuentra aplicaciones importantes en la teoría de artillería de largo alcance como es conocer con más precisión las condiciones de tiro.
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 Actualmente, con base en su obra, se ha ha desarrollado una poderosa teoría que ha conseguido notables aplicaciones en las más diversas áreas del conocimiento. Especial connotación han tenido los sistemas para detección de spam en el ambiente de Internet. En el campo sanitario, el enfoque de la inferencia bayesiana experimenta un desarrollo sostenido, especialmente en lo que concierne al análisis de ensayos clínicos, donde dicho enfoque ha venido interesando de manera creciente a las agencias reguladoras de los medicamentos, tales como la norteamericana FDA (Food and Drug Agency).
-==Aplicaciones del Teorema de Bayes==
+===Enunciado del Teorema===
 El teorema de Bayes es válido en todas las aplicaciones de la teoría de la probabilidad. Sin embargo, hay una controversia sobre el tipo de probabilidades que emplea. En esencia, los seguidores de la estadística tradicional sólo admiten probabilidades basadas en experimentos repetibles y que tengan una confirmación empírica mientras que los llamados estadísticos bayesianos permiten probabilidades subjetivas. El teorema puede servir entonces para indicar cómo debemos modificar nuestras probabilidades subjetivas cuando recibimos información adicional de un experimento. La estadística bayesiana está demostrando su utilidad en ciertas estimaciones basadas en el conocimiento subjetivo a priori y el hecho de permitir revisar esas estimaciones en función de la evidencia empírica es lo que está abriendo nuevas formas de hacer conocimiento. Una aplicación de esto son los clasificadores bayesianos que son frecuentemente usados en implementaciones de filtros de correo basura o spam, que se adaptan con el uso.
-==Fuente==
+==Bibliografía==
 *The New Encyclopædia Britannica, Vol. 1, Micropædia, 15th Ed., usa, 1995. pág. 980.
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 *http://www-group.dcs.st-and.ac.uk/˜history/Mathematicians/Bayes.htm
 *http://ic-www.arc.nasa.gov/ic/projects/bayes-group/group/html/bayes-theorem.html
-*http://ic-www.arc.nasa.gov/ic/projects/bayes-group/group/html/bayes-theorem-long.html
+*http://www-history.mcs.st-andrews.ac.uk/Mathematicians/Bayes.html
-*http://www.york.ac.uk/depts/maths/histstat/essay.htm
-[[Category:Estadística]]
+[[Categoría:Grandes_inventores]][[Categoría:Matemático]][[Category:Estadística]]

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