L03 — Independencia y probabilidad condicional

~5 h · Semana 1

Calculas P(A|B), distingues independencia de “no correlación visual” y evitas el error base-rate en decisiones de producto.

Objetivo

Simular o calcular un ejemplo de P(A|B) y documentar un caso donde asumir independencia rompe un funnel o un modelo de riesgo.

Idea clave

Condicional: restringes el espacio a lo que ya pasó (B).
Independencia: P(A|B) = P(A) — saber B no cambia A.

En funnels: “¿compró dado que abrió el carrito?” es condicional, no marginal.

Pasos

1. Tabla de contingencia pequeña (45 min)

Inventa o usa datos de ejemplo (30 sesiones):

	Compra (C)	No compra
Vio promo (V)	8	12
No vio promo	2	8

Calcula a mano:

• P(C)
• P(C|V)
• P(C|¬V)

¿V “ayuda”? Compara condicionales, no solo totales.

2. Código de verificación (50 min)

src/condicional.ts — funciones:

export function pCondicional(
  cuentaAB: number,
  cuentaB: number,
): number {
  if (cuentaB === 0) return NaN;
  return cuentaAB / cuentaB;
}

Opcional: simula dos monedas independientes y estima P(segunda cara | primera cara) ≈ 0.5.

3. Nota de producto (40 min)

notas/independencia-producto.md:

# Independencia vs condicional

## Ejemplo funnel (tabla arriba)
- P(C|V) =
- Conclusión cauta:

## Caso donde asumir independencia falla
(ej. dispositivo móvil y tipo de usuario)

## Base rate (1 párrafo)
Por qué “el 90% de churners no abrió el email” no implica que el email salve al 90%.

4. Lectura (60 min)

Walpole: probabilidad condicional, regla del producto, independencia.

5. Commit

git commit -am "docs(m04): condicional e independencia L03"

Lectura de esta lección

Fuente	Foco
Walpole	Cap. 2 — conditional probability
OpenStax	Ch. 3 — conditional / independent events
Catálogo	Bibliografía · M04

Hecho cuando

1. Tabla y tres probabilidades calculadas (en nota o script).
2. condicional.ts con pCondicional usado en el ejemplo.
3. Nota con funnel y párrafo base-rate.
4. Commit.

Errores comunes

• Confundir P(A|B) con P(B|A) (lo arreglas formalmente en L04 con Bayes).
• Decir “independiente” porque dos gráficos “se ven” separados con poca data.

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L04 — Bayes intro para decisiones de producto