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--- clase:iabd:pia:2eval:tema08.intervalo_confianza [2024/05/10 18:16]
admin [Elección del método]
+++ clase:iabd:pia:2eval:tema08.intervalo_confianza [2024/05/11 13:38]
admin [Cálculo del intervalo de confianza]
@@ Línea 77: / Línea 77: @@
 # Número de éxitos
-count = 111
+success = 111
 # Número total de ensayos
-nobs = 115
+total = 115
 # Nivel de confianza deseado
 confianza=95
@@ Línea 85: / Línea 85: @@
 methods=['normal','beta','wilson','jeffreys','agresti_coull']
 for method in methods:
-    lower, upper = smp.proportion_confint(count, nobs, alpha=1-(confianza/100), method=method)
+    lower, upper = smp.proportion_confint(success, total, alpha=1-(confianza/100), method=method)
     print(f"Intervalo de confianza al {confianza}% con el método \"{method}\"= [{lower:.4f}, {upper:.4f}]")
@@ Línea 108: / Línea 108: @@
   * **Intervalo de credibilidad**  de ''Jeffreys'' de ''[0.9194, 0.9881]'' significa que hay un 95% de probabilidad de que el valor real que estamos buscando esté en ese intervalo.
-En el siguiente código se puede ver como da el mismo resultado usando ''proportion_confint(method="jeffreys")'' que calculándolo mediante el teorema de bayes y usando como prior una $Beta(0.5,0.5)$.
+En el siguiente código se puede ver como da el mismo resultado usando ''proportion_confint(method="jeffreys")'' que calculándolo mediante el teorema de bayes y usando como prior una $Beta(0.5,0.5)$. Y por lo tanto ''Jeffreys'' es un **Intervalo de credibilidad** ya que es lo que se calcula en la estadística bayesiana.
-**NOTA:La explicación del cálculo exacto bayesiano va más allá del ámbito de este curso de especialización.**
+**NOTA:La explicación del cálculo bayesiano va más allá del ámbito de este curso de especialización.**
 <sxh python>

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