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@@ -11,7 +11,7 @@ def bayes_two_events(prior_A, prob_B_given_A, prob_B_given_notA):
     posterior_A_given_B = (prob_B_given_A * prior_A) / prob_B
     return posterior_A_given_B, prob_B
 
-# Función para crear el diagrama de Venn
+# Función para crear el diagrama de Venn para dos eventos
 def plot_venn(prior_A, prob_B_given_A, prob_B_given_notA):
     # Calculamos las áreas relativas del diagrama de Venn
     area_A = prior_A
@@ -31,7 +31,41 @@ def bayes_app_two_events(prior_A, prob_B_given_A, prob_B_given_notA):
     # Retornar el diagrama de Venn y los resultados
     return fig_venn, f"P(B): {prob_B:.4f}", f"P(A|B): {posterior_A_given_B:.4f}"
 
-# Crear la interfaz de Gradio
+# Función para múltiples eventos
+def bayes_multiple_events(priors, likelihoods):
+    priors = np.array(priors)
+    likelihoods = np.array(likelihoods)
+    
+    # Calculamos P(B) usando la regla de la probabilidad total
+    prob_B = np.sum(priors * likelihoods)
+    
+    # Calculamos las probabilidades posteriores P(Ai|B) para cada evento Ai
+    posteriors = (priors * likelihoods) / prob_B
+    return posteriors, prob_B
+
+# Función para crear gráficos de barras para múltiples eventos
+def plot_results_multiple_events(priors, likelihoods, posteriors):
+    events = [f'A{i+1}' for i in range(len(priors))]
+    
+    fig, ax = plt.subplots()
+    ax.bar(events, posteriors, color='purple')
+    ax.set_ylabel('Probabilidad Posterior')
+    ax.set_title('Resultados del Teorema de Bayes para Múltiples Eventos')
+    
+    return fig
+
+# Función principal para múltiples eventos
+def bayes_app_multiple_events(priors, likelihoods):
+    priors = list(map(float, priors.split(',')))
+    likelihoods = list(map(float, likelihoods.split(',')))
+    
+    posteriors, prob_B = bayes_multiple_events(priors, likelihoods)
+    fig = plot_results_multiple_events(priors, likelihoods, posteriors)
+    
+    resultados = "\n".join([f"P(A{i+1}|B): {posterior:.4f}" for i, posterior in enumerate(posteriors)])
+    return fig, f"P(B): {prob_B:.4f}", resultados
+
+# Crear la interfaz de Gradio con dos pestañas
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Tab("Dos Eventos"):
         gr.Markdown("## Calculadora del Teorema de Bayes con Diagrama de Venn")
@@ -48,4 +82,18 @@ with gr.Blocks() as demo:
         btn = gr.Button("Calcular")
         btn.click(fn=bayes_app_two_events, inputs=[prior_A, prob_B_given_A, prob_B_given_notA], outputs=[venn_plot, prob_B, prob_A_given_B])
 
+    with gr.Tab("Múltiples Eventos"):
+        gr.Markdown("## Calculadora del Teorema de Bayes para Múltiples Eventos")
+        gr.Markdown("Introduce las probabilidades de los eventos iniciales (Priors) y las probabilidades condicionales de B dado cada evento (Likelihoods) separadas por comas. Ejemplo: '0.2, 0.3, 0.5' para tres eventos.")
+        
+        priors_input = gr.Textbox(label="Priors (Probabilidades Iniciales)", placeholder="Ejemplo: 0.2, 0.3, 0.5")
+        likelihoods_input = gr.Textbox(label="Likelihoods (Probabilidades Condicionales de B dado cada evento)", placeholder="Ejemplo: 0.6, 0.7, 0.4")
+        
+        plot_multi = gr.Plot()
+        prob_B_multi = gr.Textbox(label="Probabilidad de B (P(B))")
+        posteriors = gr.Textbox(label="Probabilidades Posteriores")
+
+        btn_multi = gr.Button("Calcular")
+        btn_multi.click(fn=bayes_app_multiple_events, inputs=[priors_input, likelihoods_input], outputs=[plot_multi, prob_B_multi, posteriors])
+
 demo.launch()