Análisis de Árboles de Sucesos Bayesiano — Modelado Probabilístico de Riesgos con Actualización de Priores

El Análisis de Árboles de Sucesos Bayesiano (B-ETA, por sus siglas en inglés) es un método cuantitativo de evaluación de riesgos que extiende el análisis clásico de árboles de sucesos al incorporar inferencia bayesiana para asignar y actualizar probabilidades de rama. Partiendo de un evento iniciador, mapea secuencias de éxitos y fallos a través de barreras de seguridad, utilizando distribuciones a priori y evidencia observada para producir probabilidades de resultado a posteriori. Ampliamente utilizado en seguridad nuclear, industrias de procesos e ingeniería de fiabilidad de sistemas.