Previsões mais precisas
Nos negócios, ser capaz de prever o futuro não é pouca coisa para ter sucesso. Não, não estou sugerindo que você recorra a bolas de cristal ou cartas de tarô. Na verdade, eles provavelmente causariam mais mal do que bem! No entanto, ser capaz de fazer as previsões mais precisas possíveis com base em um conjunto de fatos é uma habilidade chave. Essa é uma das razões pelas quais o Teorema de Bayes é tão útil. Ao contrário da probabilidade simples, que testa apenas a probabilidade de eventos não relacionados, o teorema de Bayes nos permite executar testes de probabilidade em eventos dependentes. Isso nos permite basear as previsões com mais precisão em eventos necessários que não são garantidos. Nesta lição, vamos aprender como usar o teorema de Bayes, incluindo um passeio pela matemática envolvida, antes de tentar tudo em um exemplo do mundo real.
Teorema de Bayes
Antes de prosseguirmos, quero ter certeza de que você realmente entende como isso é incrível para os negócios. Antes de Bayes, era impossível realmente entender como os eventos relacionados interagiriam. Uma vez que tanto nos negócios segue eventos estabelecidos, ser capaz de calcular a probabilidade dos eventos torna as previsões de negócios muito mais precisas.
O Teorema de Bayes não apenas nos permite verificar eventos futuros, mas também controlar falsos positivos. Embora não seja tão preocupante no mundo dos negócios, os usos científicos e de saúde do teorema de Bayes permitem que as pessoas calculem a chance de que alguém identificado como uma correspondência positiva por um teste possa realmente ser um falso positivo. Como você pode esperar, essa informação é muito útil no diagnóstico de pacientes.
Usando a matemática
De volta aos negócios. Agora, vamos ter certeza de que você sabe como usar a matemática envolvida no teorema de Bayes. Desde o início, é uma fórmula bastante intimidante: a probabilidade de A acontecer se B acontecer é igual à probabilidade de A acontecer vezes a chance de B acontecer se A for verdadeiro dividido pela probabilidade de apenas B acontecer. Até dizer que é um bocado! No entanto, vamos pensar bem. Em primeiro lugar, vamos começar com o lado fácil da equação. Ao dizer ‘probabilidade de A acontecer se B acontecer’, quero dizer exatamente isso – a chance de A acontecer depois que B já ocorreu. É isso que estamos tentando resolver. Enquanto isso, a parte mais difícil do resto é a ‘chance de B acontecer se A for verdadeiro’ – não é o oposto do que estamos tentando resolver? Bem, não exatamente. Na verdade, nós ‘ Estamos vendo se há alguma chance de A e B coexistirem. Se os dois não pudessem coexistir, a coisa toda chegaria a zero! Além disso, observe que, como você está dividindo pela probabilidade de B, isso tem que existir em uma forma diferente de zero ou então a matemática simplesmente desmoronará.
Exemplo
Vamos inserir alguns números para ter uma ideia de como funciona. Digamos que você esteja calculando a chance de alguém ser escolhido para uma entrevista de emprego depois de ser selecionado para um estágio de verão. Você sabe que a chance de ser selecionado para a entrevista de emprego é de 0,1, enquanto a chance de ser selecionado para um estágio de verão é de 0,4. Enquanto isso, a probabilidade de aqueles que obtêm entrevistas de emprego terem sido estagiários de verão é de 0,7. Agora vamos analisar alguns números. Em primeiro lugar, multiplique a probabilidade da entrevista de emprego pela probabilidade de os entrevistados terem sido inicialmente estagiários de verão. 0,1 vezes 0,7 nos dá 0,07. Agora, divida esse número pela probabilidade de conseguir um estágio de verão, ou 0,4. Isso nos dá uma probabilidade final de sermos escolhidos para uma entrevista de emprego após termos sido selecionados para um estágio em 0,175.
Resumo da lição
Nesta lição, aprendemos como usar o Teorema de Bayes para prever o resultado de eventos dependentes. Lembre-se de que o teorema de Bayes é que a probabilidade de A acontecer se B acontecer é igual à probabilidade de A acontecer vezes a chance de B acontecer se A for verdadeiro, dividida pela probabilidade de apenas B acontecer. Além disso, lembre-se de que as probabilidades não podem ser iguais a zero. Se a probabilidade de A e B coexistirem for zero, então a probabilidade de A acontecer se B acontecer é zero, enquanto se a probabilidade de B acontecer sozinho for zero, você está dividindo por zero.