RESULTADO DEL GIRO // FILE 00
Actualización bayesiana
“Solo 1% de las transacciones es fraudulento. Una alerta bastante precisa suena. ¿Es casi seguro que hubo fraude?”
PANEL A // CORE
La idea esencial
El razonamiento bayesiano combina una probabilidad previa con cuánto más probable sería la evidencia bajo una hipótesis que bajo sus alternativas. La evidencia actualiza lo que sabíamos; no borra automáticamente la prevalencia inicial ni convierte incertidumbre en certeza.
PANEL B // SEQUENCE
Cómo funciona
- 01
Empieza con una tasa previa basada en información relevante.
- 02
Compara qué tan esperable es la evidencia si cada hipótesis fuera cierta.
- 03
Actualiza la probabilidad y mantenla abierta a nueva evidencia.
PANEL C // CASE
Caso concreto
Con 1% de fraude, sensibilidad de 90% y 5% de falsas alarmas, una alerta implica aproximadamente 15% de probabilidad de fraude, no 90%.
PANEL D // LIMIT
No significa esto
Una probabilidad previa no tiene por qué ser arbitraria y el resultado posterior sigue representando incertidumbre.
RHO // FIELD NOTE
Llévatelo contigo
Una prueba precisa puede producir muchas falsas alarmas cuando la condición buscada es muy rara.
FINAL PANEL // APPLY
Prueba de transferencia
Antes de responder: ¿qué tan seguro estás?