Typos solved in CASO I

01-probabilidad.Rmd

@@ -608,64 +608,65 @@ $\mathrm{A}=$ obtener cara tiene probabilidad:
 $$
 \mathrm{p}(\mathrm{A})=1 / 2=0,5
 $$
+### Ilustración por simulación
 
-En el cuadro siguiente se simula por ordenador el comportamiento de la
-frecuencia relativa del suceso $\mathrm{A}=$ obtener cara. El cuadro
-inicia la simulación con el lanzamiento consecutivo de la moneda veinte
-veces, calculando la frecuencia relativa de cara y comparándolo con la
-$p(A)=0.5$. Aunque no es imposible que coincidan, la mayoría de veces
-$\mathrm{f}_{\mathrm{r}}$ será diferente.
+En el enlace siguiente se accede a una simulación por ordenador de la _ley de los grandes números_ en la que se basa precisamente la idea de asimilar "a la larga" (es decir a medida que crece el número de repeticiones) frecuencia relativa y probabilidad.
 
-El lector puede manipular el cuadro para observar qué ocurre con rachas
-entre $n=1$ y $n=1000$ lanzamientos. También puede empezarse una nueva
-racha de lanzamientos con el botón Reiniciar.
+:::: {.calloutBox .link}
+[Enlace a la simulación](https://www.grbio.eu/statmedia/Statmedia_1/)
+::::
 
-<!-- ![](https://cdn.mathpix.com/cropped/2024_09_11_4f112ca503bf745765b6g-20.jpg?height=938&width=366&top_left_y=1781&top_left_x=845) -->
 
-Al realizar este tipo de experimento ha de llamar la atención:
+En la simulación podéis definir:
 
--   el carácter errático del comportamiento de $\mathrm{f}_{\mathrm{r}}$
-    entre los valores 0 y 1 , pero a pesar de ello se intuye que a mayor
+- La verdadera probabilidad" de que al tirar la moneda salga cara,
+- EL número de tiradas.
+
+Como podréis comprobar, sea cual sea la probabilidad (una moneda justa es un 0.5) a la larga la frecuencia relativa converge hacia el valor que habéis fijado.
+
+Eso sí, observad lo que sucede si fijais probabilidades cercanas a 0.5 o muy alejadas de ell.
+
+¿La idea de lo que sucede a la larga es la misma? ¿En que encontráis diferencias? 
+Aunque no deje de llamar la atención el carácter errático del comportamiento de $\mathrm{f}_{\mathrm{r}}$ entre los valores 0 y 1, estaréis seguramente de acuerdo que  a mayor
     número de lanzamientos $n$, más improbable es que $f_{r}$ se aleje
     mucho de $p(A)$.
 
 La teoría moderna de la probabilidad enlaza formalmente estas ideas con
-el estudio de las leyes de los grandes números, que se discutiran brevemente en el capítulo dedicado a las "Grandes muestras"
-.
+el estudio de las leyes de los grandes números, que se discutiran con más detalle en el capítulo dedicado a las "Grandes muestras".
 
 ## CASO DE ESTUDIO: Eficacia de una prueba diagnóstica 
 
 Para decidir la presencia(E) o ausencia (A) de sordera profunda a la edad de seis meses, se está ensayando una batería de tests.
 
 Considerando el caso en que la prueba pueda dar positivo $(+)$ o negativo $(-)$, hay que tener en cuenta que en individuos con dicha sordera la prueba dará a veces positivo y a veces negativo, e igual ocurrirá con individuos que no presentan la sordera.
 
-Así pues, es conveniente cuantificar estas probabilidades.
-Sean,
+En este contexto todas las probabilidades pueden ser interpretadas en terminos de resultados positivos o neghativos, correctamente o no y cada una ha recibe un nombre que la ha popularizado dentro de la literatura médica:
 
-$$
-\mathrm{P}(+/ \mathrm{E})=\text { Probabilidad de test positivo en individuos que padecen la sordera }
-$$
+Así tenemos: 
 
-Al valor anterior se le conoce como sensibilidad del test.
+- $\mathrm{P}(+/ \mathrm{E})$
 
-$$\mathrm{P}(+/ \mathrm{A})=$$ 
-Probabilidad de test positivo en individuos que no padecen la sordera.
+  - Probabilidad de test positivo en individuos que padecen la sordera.
+  - Este valor se conoce como _sensibilidad del test_.
 
-Al valor anterior se le conoce como probabilidad de falso-positivo.
-$$\$mathrm{P}(-/ \mathrm{E})=$$ 
+- $\mathrm{P}(+/ \mathrm{A})=$
+  - Probabilidad de test positivo en individuos que no padecen la sordera.
+  - Este valor se conoce como _probabilidad de falso-positivo_.
+
+- $\mathrm{P}(-/ \mathrm{E})=$
+  - Probabilidad de test negativo en individuos que padecen la sordera
+  - Este valor se conoce como  _probabilidad de falso-negativo_.
+
+- $P(-/ A)=$
+  - Probabilidad de test negativo en individuos que no padecen sordera.
+  - Este valor se conoce como
+_especificidad del test_.
 
-Probabilidad de test negativo en individuos que padecen la sordera
+- Finalmente a la probabilidad, $\mathrm{P}(\mathrm{E})$, de presentar la enfermedad se le conoce como _prevalencia_ de la enfermedad.
 
-Al valor anterior se le conoce como probabilidad de falso-negativo.
-$$P(-/ A)=$$ 
-Probabilidad de test negativo en individuos que no padecen sordera
-Al valor anterior se le conoce como especificidad del test.
+Lógicamente, en un "buen test" nos interesa que la sensibilidad y la especificidad sean elevadas, mientras que los falsos-positivos y falsos-negativos sean valores bajos.
 
-A la probabilidad $\mathrm{P}(\mathrm{E})$ de presentar la enfermedad se le conoce como prevalencia de la enfermedad.
-
-Lógicamente, interesa que la sensibilidad y la especificidad sean elevadas, mientras que los falsospositivos y falsos-negativos sean valores bajos.
-
-Por otro lado, el interés de aplicar el test consiste en que sirva de elemento predictivo para diagnosticar la sordera.
+Además no debemos olvidar que, el interés de aplicar el test, consiste en que sirva de elemento predictivo para diagnosticar la sordera.
 
 Por lo tanto, interesa que las probabilidades:
 
@@ -676,13 +677,15 @@ Por lo tanto, interesa que las probabilidades:
 sean realmente altas.
 
 A las probabilidades 
-anteriores se las conoce como: valor predictivo del test.
+anteriores se las conoce como: _valores predictivos_ del test, en concreto:
 
-Estamos pues en una situación en que, a partir de conocimiento de unas probabilidades, nos interesa calcular otras.
+- $\mathrm{P}(\mathrm{E} /+)=$ es el _valor predictivo positivo_ y 
 
-### APlicación del Teorema de Bayes
+- $\mathrm{P}(\mathrm{A} /-)=$ es el _valor predictivo negativo_
 
-Para el cálculo del valor predictivo del test utilizaremos el teorema de Bayes.
+### Aplicación del Teorema de Bayes
+
+Estamos en una situación en que, a partir de conocimiento de unas probabilidades, nos interesa calcular otras, para lo que utilizaremos el teorema de Bayes.
 
 Habitualmente, a partir de estudios epidemiológicos y muestras experimentales, se estiman:
 
@@ -698,21 +701,20 @@ Habitualmente, a partir de estudios epidemiológicos y muestras experimentales,
 
 ¿Cómo se obtiene entonces el valor predictivo del test?
 
-Muy sencillo!: Aplicando el teorema de Bayes.
+Veamos como aplicar el teorema de Bayes a este problema:
 
 Si dividimos a la población global (en este caso, el conjunto de todos los bebés de seis meses) entre los que padecen sordera y los que no la padecen, aplicando el teorema de Bayes resulta que:
 
 $$
 \mathrm{P}(\mathrm{E} /+)=(\mathrm{P}(+/ \mathrm{E}) \times \mathrm{P}(\mathrm{E})) /(\mathrm{P}(+/ \mathrm{E}) \times \mathrm{P}(\mathrm{E})+\mathrm{P}(+/ \mathrm{A}) \times \mathrm{P}(\mathrm{~A}))
 $$
-
 y
 
 $$
 \mathrm{P}(\mathrm{~A} /-)=(\mathrm{P}(-/ \mathrm{A}) \times \mathrm{P}(\mathrm{~A})) /(\mathrm{P}(-/ \mathrm{A}) \times \mathrm{P}(\mathrm{~A})+\mathrm{P}(-/ \mathrm{E}) \times \mathrm{P}(\mathrm{E}))
 $$
 
-### Cálculos
+### Ejemplo numérico
 
 Supongamos que en el ejemplo de la sordera, se sabe que:
 

_output.yml

@@ -1,5 +1,5 @@
 bookdown::gitbook:
-  css: style.css
+  css: [style.css,blocks.css]
   config:
     toc:
       before: |

blocks.css

@@ -0,0 +1,78 @@
+/* Estilo base para todos los bloques */
+.calloutBox {
+    padding: 1em 1em 1em 4em; /* Espacio para el ícono a la izquierda */
+    margin-bottom: 20px;
+    border-radius: 10px;
+    background-color: #f5f5f5;
+    background-position: 10px center;
+    background-size: 3em;
+    background-repeat: no-repeat;
+    border: 1px solid #ccc;
+}
+
+/* Estilos específicos con imágenes para cada tipo de bloque */
+.objectives {
+    background-image: url('images/objective-icon.png');
+    border-color: #cc0000;
+    background-color: #ffe6e6; /* Rosa pálido */
+}
+
+.important {
+    background-image: url('images/important-icon.png');
+    border-color: #e67300;
+    background-color: #ffe6cc; /* Naranja pálido */
+}
+
+.tip {
+    background-image: url('images/tip-icon.png');
+    border-color: #004080;
+    background-color: #e6f2ff; /* Azul pálido */
+}
+
+.software {
+    background-image: url('images/software-icon.png');
+    border-color: #006600;
+    background-color: #e6ffe6; /* Verde pálido */
+}
+
+.link {
+    background-image: url('images/link-icon.png');
+    border-color: #cc8400;
+    background-color: #fff5e6; /* Amarillo pálido */
+}
+
+.think {
+    background-image: url('images/think-icon.png');
+    border-color: #9900cc;
+    background-color: #f5e6ff; /* Morado pálido */
+}
+
+/* Clases adicionales con solo fondo de color */
+
+/* Bloque para definiciones (fondo amarillo) */
+.definicion {
+    background-color: #fff9c4; /* Amarillo pálido */
+    border-left: 5px solid #fbc02d; /* Borde amarillo más oscuro */
+    padding: 1em;
+    margin-bottom: 20px;
+    border-radius: 5px;
+}
+
+/* Bloque para ejemplos (fondo rosa) */
+.ejemplo {
+    background-color: #f8bbd0; /* Rosa pálido */
+    border-left: 5px solid #ec407a; /* Borde rosa más oscuro */
+    padding: 1em;
+    margin-bottom: 20px;
+    border-radius: 5px;
+}
+
+/* Bloque para teoremas (fondo azul) */
+.teorema {
+    background-color: #bbdefb; /* Azul pálido */
+    border-left: 5px solid #42a5f5; /* Borde azul más oscuro */
+    padding: 1em;
+    margin-bottom: 20px;
+    border-radius: 5px;
+}
+

docs/404.html

@@ -61,6 +61,7 @@
 </style>
 
 <link rel="stylesheet" href="style.css" type="text/css" />
+<link rel="stylesheet" href="blocks.css" type="text/css" />
 </head>
 
 <body>
@@ -133,8 +134,8 @@
 <li class="chapter" data-level="2.9" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#frecuencia-relativa-y-probabilidad"><i class="fa fa-check"></i><b>2.9</b> Frecuencia relativa y probabilidad</a></li>
 <li class="chapter" data-level="2.10" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#caso-de-estudio-eficacia-de-una-prueba-diagnóstica"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10</b> CASO DE ESTUDIO: Eficacia de una prueba diagnóstica</a>
 <ul>
-<li class="chapter" data-level="2.10.1" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#aplicación-del-teorema-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.1</b> APlicación del Teorema de Bayes</a></li>
-<li class="chapter" data-level="2.10.2" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#cálculos"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.2</b> Cálculos</a></li>
+<li class="chapter" data-level="2.10.1" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#aplicación-del-teorema-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.1</b> Aplicación del Teorema de Bayes</a></li>
+<li class="chapter" data-level="2.10.2" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#ejemplo-numérico"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.2</b> Ejemplo numérico</a></li>
 </ul></li>
 </ul></li>
 <li class="chapter" data-level="3" data-path="variables-aleatorias-y-distribuciones-de-probabilidad.html"><a href="variables-aleatorias-y-distribuciones-de-probabilidad.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> Variables aleatorias y Distribuciones de probabilidad</a>

docs/blocks.css

@@ -0,0 +1,78 @@
+/* Estilo base para todos los bloques */
+.calloutBox {
+    padding: 1em 1em 1em 4em; /* Espacio para el ícono a la izquierda */
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+
+/* Estilos específicos con imágenes para cada tipo de bloque */
+.objectives {
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+.think {
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+
+/* Clases adicionales con solo fondo de color */
+
+/* Bloque para definiciones (fondo amarillo) */
+.definicion {
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+/* Bloque para ejemplos (fondo rosa) */
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+
+/* Bloque para teoremas (fondo azul) */
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+

docs/computación-intensiva-y-multiple-testing.html

@@ -61,6 +61,7 @@
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 <body>
@@ -133,8 +134,8 @@
 <li class="chapter" data-level="2.9" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#frecuencia-relativa-y-probabilidad"><i class="fa fa-check"></i><b>2.9</b> Frecuencia relativa y probabilidad</a></li>
 <li class="chapter" data-level="2.10" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#caso-de-estudio-eficacia-de-una-prueba-diagnóstica"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10</b> CASO DE ESTUDIO: Eficacia de una prueba diagnóstica</a>
 <ul>
-<li class="chapter" data-level="2.10.1" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#aplicación-del-teorema-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.1</b> APlicación del Teorema de Bayes</a></li>
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+<li class="chapter" data-level="2.10.1" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#aplicación-del-teorema-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.1</b> Aplicación del Teorema de Bayes</a></li>
+<li class="chapter" data-level="2.10.2" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#ejemplo-numérico"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.2</b> Ejemplo numérico</a></li>
 </ul></li>
 </ul></li>
 <li class="chapter" data-level="3" data-path="variables-aleatorias-y-distribuciones-de-probabilidad.html"><a href="variables-aleatorias-y-distribuciones-de-probabilidad.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> Variables aleatorias y Distribuciones de probabilidad</a>

docs/distribuciones-de-probabilidad-multidimensionales.html

@@ -61,6 +61,7 @@
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 <body>
@@ -133,8 +134,8 @@
 <li class="chapter" data-level="2.9" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#frecuencia-relativa-y-probabilidad"><i class="fa fa-check"></i><b>2.9</b> Frecuencia relativa y probabilidad</a></li>
 <li class="chapter" data-level="2.10" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#caso-de-estudio-eficacia-de-una-prueba-diagnóstica"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10</b> CASO DE ESTUDIO: Eficacia de una prueba diagnóstica</a>
 <ul>
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+<li class="chapter" data-level="2.10.1" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#aplicación-del-teorema-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.1</b> Aplicación del Teorema de Bayes</a></li>
+<li class="chapter" data-level="2.10.2" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#ejemplo-numérico"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.2</b> Ejemplo numérico</a></li>
 </ul></li>
 </ul></li>
 <li class="chapter" data-level="3" data-path="variables-aleatorias-y-distribuciones-de-probabilidad.html"><a href="variables-aleatorias-y-distribuciones-de-probabilidad.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> Variables aleatorias y Distribuciones de probabilidad</a>

docs/distribuciones-notables.html

@@ -61,6 +61,7 @@
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 </head>
 
 <body>
@@ -133,8 +134,8 @@
 <li class="chapter" data-level="2.9" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#frecuencia-relativa-y-probabilidad"><i class="fa fa-check"></i><b>2.9</b> Frecuencia relativa y probabilidad</a></li>
 <li class="chapter" data-level="2.10" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#caso-de-estudio-eficacia-de-una-prueba-diagnóstica"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10</b> CASO DE ESTUDIO: Eficacia de una prueba diagnóstica</a>
 <ul>
-<li class="chapter" data-level="2.10.1" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#aplicación-del-teorema-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.1</b> APlicación del Teorema de Bayes</a></li>
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+<li class="chapter" data-level="2.10.1" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#aplicación-del-teorema-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.1</b> Aplicación del Teorema de Bayes</a></li>
+<li class="chapter" data-level="2.10.2" data-path="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html"><a href="probabilidad-y-experimentos-aleatorios.html#ejemplo-numérico"><i class="fa fa-check"></i><b>2.10.2</b> Ejemplo numérico</a></li>
 </ul></li>
 </ul></li>
 <li class="chapter" data-level="3" data-path="variables-aleatorias-y-distribuciones-de-probabilidad.html"><a href="variables-aleatorias-y-distribuciones-de-probabilidad.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> Variables aleatorias y Distribuciones de probabilidad</a>