Matemáticas para Data Science: Probabilidad
La probabilidad en ciencia de datos se ocupa de medir la incertidumbre y predecir eventos futuros basándose en datos históricos. Es fundamental para construir modelos predictivos y realizar inferencias estadísticas. Conceptos clave incluyen eventos, espacio muestral, probabilidad condicionada y teorema de Bayes.
Ejemplo práctico:
Supongamos que estamos analizando la probabilidad de que un cliente compre un producto en una tienda en línea. De los datos históricos, sabemos que:
•El 60% de los visitantes son nuevos (N) y el 40% son recurrentes (R).
•La probabilidad de compra (C) para nuevos visitantes es 5%, mientras que para recurrentes es 20%.
Resultado: La probabilidad de que un visitante que compró sea recurrente es aproximadamente 72.7%.
Este cálculo ilustra cómo la probabilidad puede ser utilizada en ciencia de datos para hacer inferencias sobre el comportamiento de los usuarios y mejorar estrategias de marketing.








