Estimación de probabilidades cuando no tenemos ocurrencias

Algunas veces, en diferentes actividades, debemos estimar la probabilidad de algunos eventos.
Generalmente hacemos esto por métodos estadísticos, más o menos directos, o basándonos en informaciones provenientes de experiencias anteriores, propias o ajenas.
Sin embargo, puede presentarse la necesidad de estimar una probabilidad de un suceso que nunca aconteció (imaginemos además que no podemos inferir esa probabilidad de la experiencia de otros), pero que tenemos suficiente exposición al riesgo. Por ejemplo, en el caso de las aves, queremos estimar la probabilidad de ocurrencia de una particularidad en una población determinada. Incubamos 100 huevos, no apareció ningún pollo con la característica. Eso no nos permite estimar la probabilidad como nula. Lo interesante es que las fórmulas de intervalo de confianza no son de aplicación en el caso (pues la media es cero).
Una solución es darnos cuenta que la falta de ocurrencias, si bien no nos permite hacer una estimación según los métodos tradicionales, es en sí una información sobre lo probable de dicho evento. Si tomásemos como hipótesis que la probabilidad del suceso en un año fuese de 80, y tenemos 100 casos sin que haya ocurrido, tenemos que concluir que la probabilidad está sobreestimada. Así seguimos bajando (70, 50, etc) hasta que resulte coherente el tiempo transcurrido (o la cantidad de ensayos) sin ocurrencias. Dicho de otro modo, elegiremos como estimación aquella probabilidad p con la que ya no podamos rechazar la hipótesis P p contra P p, con un nivel por ejemplo de 5.
Es una estimación conservadora del riesgo, es decir, nos da una cota superior de la probabilidad.-
Ya usé el método en casos de riesgo industrial y eventos catastróficos.

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