¿Por qué tu cerebro te engaña con las probabilidades?

Una guía interactiva basada en los ejemplos de Veritasium y 3Blue1Brown para entender la probabilidad bayesiana sin fórmulas complicadas.

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El Dilema de Steve

Conoce a Steve. Steve es muy tímido, retraído y servicial, pero con poco interés en la gente. Le encanta el orden y la estructura, y tiene pasión por los detalles.

Pregunta rápida:

¿Es más probable que Steve sea Bibliotecario o Agricultor?

Si eres como la mayoría, pensaste: "¡Bibliotecario, obvio! La descripción encaja perfecto".

Aquí está el error: Te fijaste solo en la evidencia (su personalidad) e ignoraste la base (la realidad de los números).

La Realidad de los Números (Ratio 20:1)

Agricultores (Muchos)
~200 Agricultores Incluso si solo el 10% es tímido... 20 personas coinciden con la descripción
~10 Bibliotecarios Aunque el 80% sea tímido... 8 personas coinciden con la descripción

Hay 20 agricultores tímidos y solo 8 bibliotecarios tímidos.

¡Es más probable que Steve sea agricultor!

2

La Trampa Bayesiana

El Caso de Veritasium

Te haces un test para una enfermedad rara. El test tiene una precisión del 99%. Das Positivo (+).
¿Qué probabilidad tienes de estar realmente enfermo?

Solo 1 de cada 1000 personas la tiene (como en el video).

El test casi nunca falla.

Tu intuición dice 99%, pero la realidad es:

9%

Probabilidad Real de Enfermedad

¿Por qué solo el 9%? (La Explicación Visual)

1 Persona realmente enferma

De cada 1000 personas, solo 1 está enferma. El test la detecta correctamente (Verdadero Positivo).

10

10 Falsas Alarmas (Falsos Positivos)

De los 999 sanos, el test falla el 1% de las veces. El 1% de 999 es aprox 10 personas.


Si tu test da positivo, eres 1 de las 11 personas con luz roja (1 real + 10 falsas).

1 / 11 = 0.09 (9%)
3

Simulador Médico Completo

Ahora que entiendes la intuición (Steve) y la trampa matemática (Veritasium), juega con tus propios números médicos.

Cargar Escenario:
0.1%
99%
99%

Probabilidad Real (VPP)

9.0%
1 de cada 11 positivos es real.
Enfermo Detectado (TP)
Falsa Alarma (FP)
Sano (TN)