Probabilidad del Suceso P(A) & Espacio MuestralRazón real adimensional [0.000000, 1.000000]
Medida fundamental de la certeza de que ocurra un evento específico dentro de un espacio muestral S definido. Se rige por los axiomas de Kolmogórov: no negatividad P(A) >= 0, certidumbre o unitariedad P(S) = 1 y aditividad para eventos mutuamente excluyentes. Se expresa idénticamente como decimal entre 0 y 1, porcentaje entre 0 % y 100 % o fracción irreducible de casos favorables sobre casos posibles equiprobables.
Por defecto: 0.5000 (50.0 %)
Probabilidad Conjunta P(A y B) & Independencia EstocásticaMedida de intersección de conjuntos [0.000000, 1.000000]
Probabilidad de que ocurran simultáneamente los eventos A y B en una misma prueba o experimento compuesto. Si los eventos son independientes, P(A ∩ B) = P(A) * P(B). Si son dependientes, P(A ∩ B) = P(A) * P(B|A). El valor está acotado superiormente por min(P(A), P(B)) e inferiormente por max(0, P(A) + P(B) - 1) según las desigualdades de Fréchet.
Por defecto: 0.0833 (8.33 %)
Probabilidad de la Unión P(A o B) & Inclusión-ExclusiónMedida de unión de conjuntos [0.000000, 1.000000]
Probabilidad de que ocurra al menos uno de los eventos. Se calcula mediante el principio de inclusión-exclusión: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B). Cuando los eventos son mutuamente excluyentes (disjuntos), el término de intersección se anula, simplificándose a la suma directa P(A) + P(B).
Por defecto: 0.5833 (58.33 %)
Probabilidad Condicional P(A|B) & Verosimilitud BayesianaProbabilidad de subespacio normalizada [0.000000, 1.000000]
Probabilidad actualizada de que ocurra el evento A dado que se sabe que ya ha ocurrido el evento B: P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B), donde P(B) > 0. En inferencia bayesiana, representa la probabilidad a posteriori tras actualizar la creencia previa o prior P(A) con la verosimilitud empírica observada P(B|A).
Por defecto: 0.5000 (50.0 %)
Momios a Favor (X:Y) & Momios en Contra (Odds)Razón de enteros coprimos / Verosimilitud relativa
Razón entre la probabilidad de que ocurra un evento y la probabilidad de que no ocurra: Momios a favor = P(A) / (1 - P(A)). Una probabilidad del 75 % corresponde a unos momios a favor de 3 a 1 (3:1). Los momios en contra representan la razón recíproca (1 - P(A)) / P(A), universalmente empleada en juegos de azar, pronósticos y suscripción de pólizas de seguros.
Por defecto: 1:1 (Momios equilibrados / Even Odds)
Ensayos de Bernoulli (n) & Éxitos Objetivo (k)Conteo discreto de repeticiones (n >= 1, 0 <= k <= n)
Parámetros que gobiernan experimentos binomiales formados por n ensayos independientes e idénticamente distribuidos (i.i.d.), cada uno con probabilidad constante de éxito binario p. Las combinaciones C(n, k) determinan el total de formas posibles de obtener exactamente k éxitos.
Por defecto: n = 10 ensayos, k = 5 éxitos
Tasa Base a Priori Bayesiana P(Hipótesis)Proporción basal de prevalencia [0.000001, 1.000000]
Probabilidad basal inicial de un suceso o condición médica antes de incorporar la evidencia de una prueba diagnóstica. Omitir esta tasa base conduce a la falacia de la frecuencia base, en la que pruebas con alta precisión diagnóstica generan paradójicamente valores predictivos positivos muy bajos al evaluar fenómenos infrecuentes.
Por defecto: 0.0010 (Prevalencia del 0.1 %)
