Une petite histoire de risque (V) Bayes, un homme qui ne vit que de son matériel

Le jeune homme, qui vit uniquement de son matériel pédagogique.

** Le travail de Bayes, de nationalité anonyme, continue de démontrer l'idée passionnante selon laquelle l'incertitude de l'argent peut être mesurée par l'argent, tout en nous fournissant une méthode pour déduire des probabilités inconnues basées sur l'expérience du monde objectif, une déduction qui est le résultat d'une modification constante des informations que nous recevons.

Il est très étrange qu'un personnage aussi célèbre que Thomas Bayes n'ait rien à écrire sur sa vie personnelle. Cela montre que Bayes était vraiment très médiocre quand il était vivant. D'un autre côté, cela m'a rendu très gêné d'écrire pour un auteur comme lui, car en fait, tout le monde aime voir les histoires étranges des scientifiques, comme les mauvaises relations et l'arrogance, comme l'intervalle d'un jouet désespéré.

• D'après Thomas Bayes Cependant, Bayes est un homme ennuyeux. Il est un pasteur non-mainstream vivant dans la campagne britannique, et son travail en semaine est probablement d'organiser des danses dans la place, non, la messe, et il est dit que tout le village l'aime pour cela. La seule chose qui semble légendaire est qu'il n'a pas publié un livre de sa vie, comme beaucoup de légendes.

  À sa mort, Bayes a laissé son manuscrit et 100 livres à un missionnaire nommé Prince. Ce Prince était aussi un homme étrange, et la construction de la civilisation spirituelle et matérielle a atteint des sommets que Bayes ne savait pas. Il pensait que le libre arbitre était un don de Dieu, a écrit des articles prouvant que l'indépendance des États-Unis était aussi la volonté de Dieu, Franklin et Adams Smith étaient supposés être ses bons amis, et il a aidé les compagnies d'assurance à modéliser les tarifs dans son temps libre.

  Trois ans après la mort de Bayes, Prince l'a aidé à publier son mémoire. Mais la signification de la chronologie de ce document a été acceptée par les universitaires pendant encore vingt ans. Dans le document, Bayes envisage d'étudier la question suivante: si nous ne connaissons que le nombre de fois où un événement se produit et le nombre de fois où il ne se produit pas, comment devrions-nous calculer la probabilité de l'événement s'il n'y a pas d'autres informations?

  Rappelons l'exemple précédent (L'histoire du risque 4): Tom Mover et la courbe de Dieu. Par exemple, pour un lot de produits, nous avons sélectionné 10 000 produits et nous avons trouvé 12 déchets, quelle est la probabilité que le taux de déchets soit de 0,1% pour ce lot de produits?

  La méthode utilisée par Bayes est en fait de corriger l'ancienne information avec de nouvelles informations, augmentant la crédibilité de la probabilité sur la base de la correction; c'est la probabilité antérieure et la probabilité postérieure dans la légende. Bayes donne un exemple classique de ce problème dans son article:

  

  Si nous jouons une balle sur la table de tennis, la balle s'arrête à n'importe quel endroit. Ensuite, nous jouons une autre balle à plusieurs reprises, en calculant le nombre de fois où elle roule à gauche et à droite de la première balle. Bien sûr, vous pouvez raisonnablement poser la question, puisque nous allons jouer à la table de tennis, pourquoi ne pas jouer à la première balle avec la deuxième balle.

  Dans cet exemple, la probabilité donnée directement pour la position de la première boule de théâtre est la probabilité préalable, et la probabilité de la modification de la position de la première boule de théâtre déduite en fonction des circonstances de la deuxième boule est la probabilité postérieure. C'est-à-dire que la méthode de Bayes est que notre connaissance est limitée par nos capacités cognitives et que nous avons donc besoin de corriger notre point de vue avec des informations constamment mises à jour.

  La phrase ci-dessus est sans doute la plus compliquée à avoir été rédigée à ce jour.

  Si vous ouvrez deux centres commerciaux dans votre ville, et que le trafic de personnes dans le nouveau centre commercial représente 60% du trafic total, il y a 60% de chances que n'importe quel client soit le client du nouveau centre commercial. C'est la probabilité antérieure. Les installations du vieux centre commercial sont obsolètes et mal gérées, les employés manquent de formation et le taux de plaintes reçues est deux fois plus élevé que le nouveau centre commercial.

  

  La réponse la plus simple est de demander directement où se trouve cette personne. Bien sûr, la personne répondra probablement que vous devinez (c'est trop insignifiant), alors comment devrait-elle deviner pour avoir une plus grande probabilité de réussite? Si, d'après la probabilité antérieure, elle devrait trouver un nouveau gestionnaire de centre commercial, car le nouveau centre commercial a plus de trafic que l'ancien centre commercial. Mais du point de vue des plaintes, le nouveau centre commercial ne représente qu'un tiers du total des plaintes.

  Bayes, de nationalité anonyme, apparaît aujourd'hui dans presque tous les manuels de statistiques, d'intelligence artificielle, de théorie des jeux et de génétique, ce qui cause de nombreux problèmes aux candidats aux examens de fin d'études universitaires. Son travail continue de démontrer, d'une part, que l'incertitude de l'incertitude est une idée passionnante qui peut être mesurée par l'incertitude, et, d'autre part, qu'elle nous fournit une méthode pour tirer des conclusions sur des probabilités inconnues basées sur l'expérience du monde objectif, et qui sont le résultat d'une correction constante des informations que nous recevons. Cette façon de penser est incompatible avec nos objectifs de gestion des risques et avec la pratique: dans un marché en constante évolution, si l'incertitude existe, tout résultat et toute décision dépend de notre approche de l'information la plus récente et la plus complète, et cette approche est également sans fin.

Transcrit par l'Association chinoise pour l'investissement quantitatif