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# Rutinas para la ley de la probabilidad y el teorema de Bayes.
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rm(list=ls())
totalprobcalc <- function(marg,cond){
  # marg = (P(A_1),P(A_2),...P(A_k)) donde A_1,...,A_k forman una partición.
  # cond = (P(B|A_1), P(B|A_2), ..., P(B|A_k))
  #    p = P(B) = P(B|A_1)P(A_1) + ... + P(B|A_k)P(A_k)
  p <- sum(marg*cond)
  return(p)
}

bayescalc <- function(marg,cond){
  # marg = (P(A_1),P(A_2),...P(A_k)) donde A_1,...,A_k forman una partición.
  # cond = (P(B|A_1), P(B|A_2), ..., P(B|A_k))
  #    p = (P(A_1|B), P(A_2|B), ..., P(A_k|B))
  p <- sum(marg*cond)
  p <- marg*cond/p
  return(p)
}
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# Ejemplo
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marg <- c(0.2,0.3,0.5)
cond <- c(0.75,0.5,0.1)
p <- totalprobcalc(marg,cond)
p
p <- bayescalc(marg,cond)
p