Acerca de la enseñanza del teorema de Bayes

  • Hermilda Susana Rondón Troncoso Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
  • Luis Alejandro Ladino Gaspar Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
  • Patricia Orduz Camacho Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Palabras clave: Árboles de decisión, diagramas de árbol, tablas de doble entrada, Teorema de Bayes.

Resumen

En la mayoría de los textos de probabilidad para estudiantes de pregrado, los ejercicios sobre el Teorema de Bayes se resuelven aplicándolo directamente. Esta forma árida de presentar el tema lo hace difícil de comprender y poco atractivo y, en lugar de captar el interés de los estudiantes, se logra una desmotivación. Como consecuencia no habrá preocupación por conocer más de lo que puede ofrecer este teorema en la solución de problemas de la vida real. El objetivo de este artículo es presentar una forma alternativa y efectiva para introducir el teorema de Bayes. Para ello, se comienza usando los diagramas de árbol, que generan de manera natural el teorema de Bayes. Adicionalmente, mediante el uso de las tablas de doble entrada el estudiante puede verificar inmediatamente la respuesta al problema, por cuanto se generan los mismos resultados. A modo de ilustración de la metodología propuesta, se soluciona el problema de determinar la probabilidad de que una persona contagiada del virus del SIDA lo haya adquirido de una de las siguientes tres posibles formas: transmisión sexual, transfusiones de sangre y uso de jeringas en drogas, cuando se conocen las respectivas probabilidades de contagio. Finalmente, los resultados de esta metodología mostraron un gran impacto positivo en la respuesta de los estudiantes, por cuanto desarrollaron mayor habilidad, interés y motivación en el tema. Además, se logró introducir el primer paso hacia el aprendizaje de los árboles de decisión, que son una aplicación del Teorema de Bayes.

Biografía del autor/a

Hermilda Susana Rondón Troncoso, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Licenciada en matemáticas y física Universidad del Tolima. Especialista en estadística (Universidad Nacional de Colombia), Maestría en Tecnología Educativa Tecnológico de Monterrey (México). Profesor Asistente. Coordinadora de Probabilidad.

Luis Alejandro Ladino Gaspar, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Físico de la Universidad Nacional de Colombia. Maestría en Física Universidad Nacional de Colombia. Doctor en Física Universidad de Kentucky (USA). Profesor Asociado. Coordinador de Laboratorios de Física en Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.

Patricia Orduz Camacho, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Ingeniera Electricista de la Escuela Colombia de Ingeniería Julio Garavito. Especialista en distribución de energía de la Universidad Nacional de Colombia. Profesor Asistente, Coordinadora de Laboratorios de Física en Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

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Biografía del autor/a

Hermilda Susana Rondón Troncoso, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Licenciada en matemáticas y física Universidad del Tolima. Especialista en estadística (Universidad Nacional de Colombia), Maestría en Tecnología Educativa Tecnológico de Monterrey (México). Profesor Asistente. Coordinadora de Probabilidad.

Luis Alejandro Ladino Gaspar, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Físico de la Universidad Nacional de Colombia. Maestría en Física Universidad Nacional de Colombia. Doctor en Física Universidad de Kentucky (USA). Profesor Asociado. Coordinador de Laboratorios de Física en Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.

Patricia Orduz Camacho, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Ingeniera Electricista de la Escuela Colombia de Ingeniería Julio Garavito. Especialista en distribución de energía de la Universidad Nacional de Colombia. Profesor Asistente, Coordinadora de Laboratorios de Física en Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Referencias bibliográficas

Anderson, S. W. (2008). Estadística para administración y economía. CENGAGE Learning.

Devore, J. L. (2012). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. CENGAGE Learnig.

Freund, J. E & Simon, G. A. (1992). Estadística elemental. Prentice Hall.

García. (2012). Cómo realizar un árbol de decisión en WinQSB. [Video]. Disponible en: https://www.youtube.com/watch?v=zyWrC0v0jtw

Kazmier, L. (1993). Estadística aplicada a la administración y a la economía. McGraw Hill.

Levin, R. R. (1996). Estadística para administradores Schaum. Prentice Hall.

Lind, D. M., William, M. & Robert, D. M. (2004). Estadística para administración y economía. Alfaomega.

Mendenhall, W., Robert, j. B. & Barbara, M. B. (2010). Introducción a la probabilidad estadística. CENGAGE Learnig.

Montgomery, R. (2004). Probabilidad y estadística aplicada a la ingeniería. Limusa Wiley.

Mora, C. (2007). Latin American journal of physics education. Vol. 1, No. 1, recuperado el 15 de enero de 2014 de www.journal.lapen.org.mx

Morales, V. D. (2008). Clasificadores bayesianos en la selección embrionaria en tratamientos de reproducción asistida. Tesis doctoral. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Del

país vasco. Donostia. Recuperado el 29 de diciembre de 2013 de: http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/members/dinora/archivos/tesisDinora.pdf

Navidi, W. (2006). Estadística para ingenieros y científicos. Mc Graw Hill.

Nieves, A. D. & Federico, C. D. (2010). Probabilidad y estadística para ingeniería un enfoque moderno. Mc Graw Hill.

Quiñones, F. (2010). Diagnóstico de cáncer de mama mediante redes bayesianas. Recuperado el 29 de diciembre del 2013 de: http://fdquinones.wordpress.com/2010/06/01/diagnostico-de-cancer-de-mamamediante-redes-bayesianas/

Sánchez, D.; Miranda, M. y Cerda, L. (2004). Reglas de asociación aplicadas a la detección de fraude con tarjetas de crédito. XII Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy.

Seymour, L. (1991). Probabilidad. Schaum. Mc Graw Hill.

Silva, L.C., Muñoz, V. (2007). XVII Reunión Científica SEE. Santiago de Compostela. Debate sobre métodos frecuentistas vs bayesianos. Recuperado en diciembre 15 de 2013 de http://lcsilva.sbhac.net/Debate%20frec-bayes.pdf

Sheldon, M. R. (2000). Prbabilidad y estadística para ingenieros. McGraw Hill.

Sucar, L.E. (2003). Redes bayesianas: principios y aplicaciones. Puebla. Recuperado el 15 de abril de 2014 de http://ccc.inaoep.mx/~esucar/Clasesmgp/caprb.pdf.

Walpole, R., Myers, R., & Myers, S. (2012). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Pearson Education.

Cómo citar
Rondón Troncoso, H. S., Ladino Gaspar, L. A., & Orduz Camacho, P. (2014). Acerca de la enseñanza del teorema de Bayes. Revista Educación Y Desarrollo Social, 9(1), 144–159. https://doi.org/10.18359/reds.557
Publicado
2014-12-14
Sección
Artículos de investigación
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