Historia corta y arriesgada (5) Bayes, un hombre que sólo vive de los materiales didácticos

El hombre que sólo vive de sus materiales didácticos.

** El trabajo de Bayes, de nacionalidad anónima, continúa demostrando, por una parte, la idea emocionante de que la incertidumbre de la moneda es algo que se puede medir, y, por otra parte, nos ofrece un método para deducir probabilidades desconocidas a partir de la experiencia del mundo objetivo, que es el resultado de una constante modificación de la información que recibimos.

** Una persona tan famosa en toda la historia de la ciencia como Thomas Bayes, que no tenga nada que escribir sobre su vida personal, es algo muy extraño. Esto demuestra que Bayes era muy bajo en vida (o, más bien, no era de color rojo), y por otro lado, me trajo una gran inconveniencia a un escritor como él, porque en realidad a todos nos gusta ver las curiosidades de los científicos, como la mala comunicación y la vanidad al mismo tiempo, como el intervalo de los juguetes.

• ¿Qué es lo que está pasando? Sin embargo, Bayes era un hombre tan aburrido. Era un sacerdote de la secta no convencional que vivía en el campo de Inglaterra y su trabajo de la semana era probablemente organizar bailes en la plaza, no, misas, y se dice que todo el pueblo lo amaba. Lo único que parece un poco legendario es que, como muchas leyendas, no publicó un libro cuando estaba vivo.

  Cuando Bayes murió, dejó su manuscrito, además de 100 libras esterlinas, a un misionero llamado Prince. Este príncipe también era un hombre extraño, y la construcción de la civilización espiritual y material fue más alta que Bayes. Él creía que el libre albedrío era un don de Dios, y escribió artículos que demostraban que la independencia de los Estados Unidos también era la voluntad de Dios.

  Tres años después de la muerte de Bayes, Prinz le ayudó a publicar su obituario. Pero el significado de la cronología de este trabajo fue aceptado por la academia, y se esperó otros veinte años. En el artículo, Bayes se propuso estudiar la cuestión: si solo sabemos cuántas veces un evento ocurre y cuántas veces no ocurre, ¿cómo debemos calcular la probabilidad de que ocurra en la ausencia de otra información?

  Recordemos el ejemplo anterior de la historia de riesgo: Tom Mover y la curva de Dios. Por ejemplo, para un grupo de productos, si tomamos 10.000 productos y encontramos 12 residuos, ¿cuál es la probabilidad de que la tasa de residuos sea del 0.1% para este grupo de productos? Para la vida real, esta pregunta es sin duda más valiosa para nosotros, ya que cada persona tiene una visión limitada de las cosas, y necesitamos saber hasta qué punto lo que vemos puede reflejar la verdad, como si fuéramos a tocar un elefante, ¿cómo podemos determinar que estamos tocando a un elefante entero, una pierna o a un hermano más gordo al lado?

  El método de Bayes es, en realidad, una constante corrección de la vieja información con nueva información, aumentando la credibilidad de la probabilidad sobre la base de la corrección; esta es la probabilidad previa y la probabilidad posterior en la leyenda.

  

  Si lanzamos una pelota en la mesa de ping pong, la pelota se detiene en cualquier lugar. Luego, lanzamos otra pelota repetidamente, calculando el número de veces que se rodó a la izquierda y a la derecha de la primera pelota respectivamente. Por supuesto, aquí se puede formular una pregunta razonable: ya que vamos a jugar al ping pong, ¿por qué no usar la segunda pelota para jugar a la primera?

  En este ejemplo, la probabilidad que se da directamente a la primera posición de parada de la pelota es la probabilidad previa, mientras que la probabilidad que se deduce en función de la situación de la segunda es la probabilidad posterior de la modificación de la posición de parada de la primera pelota. Es decir, el método de Bayes es que nuestra cognición está limitada por nuestra capacidad cognitiva, por lo que necesitamos constantemente actualizar nuestra opinión con información actualizada.

  La frase de arriba es probablemente la que tiene más fuerza hasta la fecha.

  Si Sotheby's ha abierto dos centros comerciales en su ciudad, el tráfico de personas en los nuevos centros comerciales representa el 60% del tráfico total, entonces en este momento cualquier cliente tiene un 60% de probabilidad de ser cliente del nuevo centro comercial. Esta es la probabilidad previa. Y las instalaciones del viejo centro comercial son obsoletas, su personal carece de un nivel de capacitación comparativamente bajo, y la tasa de quejas recibidas es el doble que la del nuevo centro comercial.

  

  La respuesta más simple es preguntar directamente a la persona dónde está. Por supuesto, es probable que la persona responda que usted adivina. Entonces, ¿cómo debería adivinar para tener una mayor probabilidad correcta? Si se mira desde la probabilidad previa, entonces debería buscar un nuevo gerente de centro comercial, ya que el nuevo centro comercial tiene un mayor tráfico de personas que el antiguo.

  Bayes, de nacionalidad anónima, aparece ahora en casi todos los materiales de estadística, inteligencia artificial, teoría de juegos y genética, causando numerosos problemas a los candidatos a los exámenes finales de la universidad. Su trabajo continúa demostrando, por una parte, que la incertidumbre de la cognición es una idea emocionante que puede ser medida por la cognición, y, por otra, nos proporciona una forma de deducir probabilidades desconocidas basadas en la experiencia del mundo objetivo, que son el resultado de una constante corrección de la información que recibimos.

Transcrito por la Sociedad de Inversiones Cuantificadas de China