Estima un intervalo creíble para una tasa de éxito usando una distribución beta posterior. Introduce éxitos, fallos y parámetros previos para obtener la media posterior, los límites del intervalo y su amplitud. Es útil para experimentos digitales, pruebas de producto y decisiones donde se desea incorporar información previa sin depender solo de la proporción observada.
El resultado principal es la estimación posterior central de la probabilidad de éxito. Los límites muestran un rango creíble aproximado bajo el modelo beta y el nivel seleccionado.
La aproximación normal funciona mejor cuando la distribución posterior no está muy concentrada cerca de 0 o 1. Para decisiones críticas conviene usar cuantiles beta exactos en software estadístico.
Con 70 éxitos, 30 fallos y una previa Beta(1,1), la posterior es Beta(71,31). La media es aproximadamente 69,6 % y el intervalo del 95 % queda alrededor de esa estimación según la desviación posterior.
Con una proporción similar, una muestra mayor reduce la varianza posterior y normalmente estrecha el intervalo.
Representan pseudoconteos de éxitos y fallos que resumen la información previa antes de observar los datos actuales.
Sí. Es una elección uniforme común para expresar poca información previa, aunque no es la única opción posible.
Porque incorpora explícitamente la distribución previa y describe incertidumbre posterior dentro del modelo bayesiano.
El 95 % es habitual, pero el nivel adecuado depende del coste de equivocarse y del contexto de decisión.
| Elemento | Uso |
|---|---|
| Entradas | Definen el escenario que se va a analizar. |
| Resultado principal | Resume la métrica central para la decisión. |
| Resultados secundarios | Ayudan a interpretar precisión, capacidad o brecha. |