La física cuántica del futuro by Hans Christian von Baeyer

autor:Hans Christian von Baeyer [von Baeyer, Hans Christian]
La lengua: spa
Format: epub
Tags: Divulgación, Física
editor: ePubLibre
publicado: 2016-07-15T00:00:00+00:00

Dos de los términos constituyen la carne y el queso de la hamburguesa, por así decirlo, mientras que los otros dos son el bollo. El primer término del lado derecho, p(E), no es más que la probabilidad del suceso E antes de que se aporte la información nueva I. Por esa razón p(E) se denomina probabilidad a priori. A veces es una conjetura infundada que se introduce simplemente para tener algo con lo que empezar, esperando que la aplicación repetida de la ley de Bayes la mejore. El término del lado izquierdo, p(I → E), es la nueva estimación de la probabilidad (a posteriori) para el mismo suceso E, actualizada por la adquisición de la información nueva I. Los otros dos términos constituyen el aparato técnico para efectuar la revisión. La idea de actualizar una probabilidad a priori mediante esta regla simple es la esencia de la interpretación bayesiana de la probabilidad[21].

En el ejemplo del cáncer, nuestra estimación de la probabilidad de estar enfermo antes de la llamada del médico —la probabilidad a priori— era del 0,5 %. Tras la llamada del médico, nuestro temor intuitivo de que la probabilidad de estar enfermo había aumentado hasta cerca del 100 % era un error. La ley de Bayes muestra que nuestra estimación debería actualizarse al 33 %.

La potencia de la ley de Bayes deriva de su capacidad de combinar información de fuentes muy diferentes, una hazaña de integración que resulta más difícil con la metodología frecuentista, más adaptada a combinar conjuntos de datos homogéneos. En nuestro ejemplo la probabilidad a priori procedía de estudios estadísticos poblacionales a gran escala, mientras que la precisión del test de cáncer presumiblemente se midió en estudios clínicos controlados. En los cálculos bayesianos no solo intervienen datos numéricos. La historia y la intuición pueden ayudar a un agente a elegir una probabilidad a priori y luego actualizarla. El ejemplo del jugador en el auditorio, que supuestamente había sacado cara cien veces seguidas, subraya la utilidad en la vida real de permitir que la información añadida y las hipótesis nuevas afecten a las probabilidades, definidas como grados de creencia.

La versatilidad, la generalidad y la consistencia lógica hacen recomendable el bayesianismo por encima de su rival frecuentista como la interpretación primaria de la probabilidad. En climatología, ciencia que hace predicciones sobre la manifiestamente única atmósfera de la Tierra y combina evidencias de una amplia variedad de fuentes, la teoría de la probabilidad bayesiana es a menudo la técnica matemática preferente. Otras disciplinas, como las ciencias sociales, la biología, la medicina y la ingeniería, le sacan partido. En casos simples la fórmula frecuentista «casos favorables dividido por casos posibles» puede determinar las probabilidades numéricamente, pero la definición bayesiana continúa dándoles sentido. La medida del área de una hoja de papel de forma irregular ilustra la diferencia fundamental entre determinación y definición. Aunque el área pueda determinarse convenientemente dividiendo el peso del papel (en gramos) por su densidad (en gramos por metro cuadrado), el significado de la palabra área sigue siendo estrictamente geométrico, sin referencia al peso o la densidad.

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