Redes Bayesianas para la Abducción y Predicción en Sistemas Complejos: Un Caso en Ganadería
El avance en la capacidad de procesamiento de datos y el desarrollo de lenguajes de programación han impulsado la aplicación de modelos probabilísticos en la resolución de problemas complejos. En este trabajo se presenta un estudio basado en redes bayesianas para la inferencia y predicción de fenómenos en el ámbito ganadero. A partir de una base de datos específica, se han implementado técnicas de modelado probabilístico que permiten extraer conocimiento estructurado y mejorar la toma de decisiones bajo incertidumbre. El enfoque propuesto facilita la identificación de relaciones causales entre variables, optimizando la interpretación de resultados y el diseño de estrategias basadas en evidencia. Este estudio se enmarca en un contexto metodológico y aplicado, contribuyendo al desarrollo de herramientas analíticas que pueden extenderse a diversos sectores. Los resultados obtenidos destacan el potencial de las redes bayesianas en la gestión y optimización de sistemas complejos.
Palabras clave: Redes Bayesianas Abducción Probabilística Predicción de Datos Gestión Ganadera