Funes Torres, José NerysGámez Menéndez, Roberto Vladimir2024-01-252024-01-252007-03-01https://hdl.handle.net/20.500.14492/11891Las redes bayesianas son modelos gráficos basados en grafos dirigidos y distribuciones de probabilidades, estas forman parte de una disciplina conocida como aprendizaje automático. El mayor desarrollo que han alcanzado las redes bayesianas ha sido a partir de los años 80, aunque la primera representación gráfica de una distribución de probabilidad fue realizada en los años 20 por el genetista Sewal Wright. En la presente tesis se da una pequeña introducción a las redes bayesianas, en el primer capítulo se describe los conocimientos básicos de la teoría de grafos que se utilizan al final del capítulo, y en capítulos posteriores de esta tesis, en este mismo capítulo se describe cómo se factoriza una distribución de probabilidad y al final de este capítulo se presenta una definición de lo que es una red bayesiana, el segundo capítulo de la tesis se presentan cuatro métodos para el cálculo de las probabilidades a posteriori de las variables en una red bayesiana, cuando conocemos con seguridad que valores toman un subconjunto de ellas, y en el tercer capítulo se presenta cómo se estiman las probabilidades de los nodos de una red bayesiana, para lo cual se utiliza un poco de estadística bayesiana y se presenta un algoritmo que nos permite estimar la estructura de una red bayesiana y por último se presenta estima una red bayesiana de una base de datos para lo cual se utiliza el software ELVIRA versión 0.162.es-SVRedes bayesianasmodelos gráficosprobabilidadesteoría de grafos510519Thesis