L04 — Bayes intro para decisiones de producto
~5 h · Semana 1
Aplicas el teorema de Bayes en un mini escenario (spam, fraude o diagnóstico de bug) y cierras la semana 1 con evidencia P1 casi lista.
Objetivo
Calcular un posterior P(causa|evidencia) con números concretos y explicar por qué el prior importa en alertas de monitoring.
Teorema (recordatorio)
[ P(H|E) = \frac{P(E|H),P(H)}{P(E)} ]
En código suele ser más claro con una tabla o con conteos.
Pasos
1. Ejemplo numérico clásico (40 min)
Prior P(spam) = 0.4. Si es spam, P(palabra “gratis”|spam) = 0.8; si no, 0.1. Calcula P(spam|“gratis”) con Bayes. Haz el mismo cálculo en una hoja antes de codear.
2. src/bayes-spam.ts (60 min)
export function bayes(
pH: number,
pEH: number,
pENotH: number,
): number {
const pE = pEH * pH + pENotH * (1 - pH);
if (pE === 0) return NaN;
return (pEH * pH) / pE;
}
Exporta el ejemplo numérico como test o console.assert aproximado.
3. Traducción a producto (45 min)
notas/bayes-producto.md:
# Bayes en alertas
## Escenario
Alerta de error 500: prior de incidente real, tasa de falsos positivos del umbral.
## Posterior después de 3 alertas seguidas
-
## Decisión
¿Silenciar, escalar o investigar? (1 párrafo, sin ML)
4. Cierre P1 (30 min)
Revisa checklist P1 en projects/m04-stats/README.md:
- Moneda 10k ✓ (L01)
- Otro experimento (dado o Bayes) ✓
- Conclusión escrita ✓
Si falta algo, complétalo antes de marcar P1 en la UI .
5. Lectura (50 min)
Walpole: teorema de Bayes y ejercicios cortos (2–3).
6. Commit
git commit -am "feat(m04): Bayes intro y cierre semana 1"
Lectura de esta lección
| Fuente | Foco |
|---|---|
| Walpole | Cap. 2 — Bayes |
| OpenStax | Ch. 3 — Bayes’ theorem |
| Catálogo | Bibliografía · M04 |
Hecho cuando
bayes-spam.tsimplementabayesy un ejemplo numérico verificado.- Nota con escenario de alertas y decisión.
- Evidencia P1 revisada (moneda + segundo experimento + texto).
- Commit.
Errores comunes
- Ignorar el prior cuando la evidencia es rara pero dramática.
- Marcar P1 sin 10_000 lanzamientos documentados.